요약
이 모듈에서는 AI 에이전트에 대해 알아보고 GitHub Copilot SDK를 사용하여 빌드하는 방법을 알아보았습니다. AI 에이전트가 챗봇 및 자동화 스크립트와 다른 점, 특히 목표를 추론하고, 도구를 사용하고, 다단계 워크플로를 자율적으로 실행하는 기능을 알아봅니다. 코필로트 CLI를 기반으로 프로덕션 테스트 에이전트 실행 루프를 제공하는 SDK의 아키텍처를 검사하고 핵심 개념(클라이언트, 세션, 도구 및 이벤트)이 함께 작동하는 방법을 알아보았습니다.
AI 에이전트가 전자상거래 고객 지원에서 IT 운영 인시던트 대응에 이르기까지 비즈니스 가치를 제공하는 실제 시나리오를 조사했습니다. 그런 다음 AI 추론 엔진, 사용자 지정 도구, 메모리 관리 및 가드레일과 같은 적절한 구성 요소를 사용하여 에이전트 시스템을 설계하는 방법을 알아보았습니다. 구현 단원에서 CopilotClient을(를) 구성하고, AIFunctionFactory.Create을(를) 사용하여 도구를 정의하며, 시스템 프롬프트를 작성하고, SDK의 이벤트 기반 모델을 통해 응답을 처리하는 방법을 설명합니다.
이 모듈의 주요 내용은 GitHub Copilot SDK가 에이전트 오케스트레이션의 복잡한 인프라(세션 관리, 도구 호출, 컨텍스트 추적 및 모델 통신)를 처리하므로 에이전트를 유용하게 만드는 도구 및 비즈니스 논리를 정의하는 데 집중할 수 있다는 것입니다.
이 지식을 적용하여 사용자 고유의 애플리케이션에 대한 AI 에이전트를 빌드할 수 있습니다. 먼저 여러 단계, 데이터 조회 및 의사 결정과 관련된 조직의 워크플로를 식별합니다. 에이전트에 필요한 도구를 정의하고, 포커스가 있는 시스템 프롬프트를 작성하고, GitHub Copilot SDK를 사용하여 에이전트에 생명을 불어넣습니다.