마이크로소프트, 빌드 2025에서 '自律형 웹'을 위한 50개 이상의 AI 도구 발표

마이크로소프트, 빌드 컨퍼런스에서 오픈 에이전틱 웹 비전 공개

오늘 아침, 마이크로소프트는 연례 빌드 컨퍼런스를 시작하면서 대담한 선언을 내놓았다: "오픈 에이전틱 웹"의 탄생이다. 50개 이상의 발표를 통해 이 거대 기술사는 이 변혁적인 운동의 중심에 서겠다는 종합적인 전략을 밝혔다. GitHub, Azure부터 Windows, Microsoft 365까지 모든 제품 라인에 걸쳐 AI 에이전트 기술 발전을 목표로 한 업데이트가 이루어졌다. 이러한 에이전트들은 복잡한 비즈니스 과제를 독립적으로 또는 협력하여 해결할 수 있으며, 인공지능이 운영되는 방식에 있어 중요한 발전을 나타낸다. 마이크로소프트의 최고 커뮤니케이션 책임자인 프랭크 쇼는 블로그 게시물을 통해 이러한 변화의 본질을 다음과 같이 요약했다: "우리는 AI 에이전트 시대에 접어들었습니다. 추론과 기억력의 돌파구 덕분에 이 시스템들은 더욱 강력하고 효율적으로 발전하고 있으며, 전혀 새로운 방식으로 문제를 해결할 문호를 열고 있습니다." 자율적 AI를 통한 소프트웨어 개발 혁명

AI 에이전트는 현재의 어시스턴트보다 더 많은 것을 의미한다. 전통적인 AI 도구들이 단순히 인간의 요청에 반응하는 것과 달리, 이 에이전트들은 주도적으로 행동을 시작하고, 독립적으로 결정을 내리며, 다른 시스템과 협력하여 세부적인 워크플로우를 완수한다. 이 변화는 AI가 사용자와 다른 기술들과 상호작용하는 방식에서 지진과 같은 전환점을 나타낸다. 앤드류 웨인스타인이 기자 회견에서 "이 변화는 인간과 기술 간의 관계를 재구성하는 것과 같습니다."라고 말했다. "추론은 계속 개선될 것입니다. 그러나 에이전트가 더 복잡한 작업을 수행하기 위해서는 곧 일어날 중요한 발전이 필요합니다." 스콧은 에이전트의 기억 부족이 눈에 띄는 차이점이라고 설명했다. "현재의 에이전트들은 진짜 맥락을 이해할 수 있도록 하는 지속적인 기억을 가지고 있지 않습니다." 이를 해결하기 위해 마이크로소프트는 구조화된 RAG(검색-증강 생성)과 같은 메모리 중심 혁신을 도입했다. 이 기술은 방대한 데이터 세트에서 정보를 더 정확하게 검색하고 적용하도록 AI 시스템을 지원한다. 마이크로소프트의 기술 부사장 겸 기술 부문 책임자인 스티븐 배치체는 이렇게 설명했다: "개인적인 에이전트와 직업적인 에이전트를 따로 두는 상상을 해보세요. 직업 에이전트는 조직 데이터를 보유하고, 역할과 책임에 맞는 깊은 통찰을 제공합니다. 이 맥락 인식이 에이전트가 사용자의 필요에 자연스럽게 반응하도록 만듭니다."

GitHub, 코드 제안을 넘어선 발전

마이크로소프트의 에이전틱 전략의 중심에는 GitHub가 있다. GitHub Copilot의 출시로 이 플랫폼은 단순한 코드 제안을 넘어 자율적 코딩 지원을 제공하게 되었다. 이제 이 코딩 에이전트는 코드 리팩토링, 테스트 커버리지 개선, 버그 수정, 기능 구현 등 다양한 작업을 수행하는 팀원처럼 행동할 수 있다. 더 복잡한 프로젝트에서는 GitHub Copilot이 소프트웨어 개발 전주기에 걸쳐 다른 에이전트들과 협력할 수 있다. 또한, 마이크로소프트는 Visual Studio Code에서 GitHub Copilot Chat을 오픈소스화하여 개발자 커뮤니티의 참여를 유도했다. 이 이중 접근 방식—혁신을 주도하면서도 오픈소스 원칙을 받아들이는 것은 마이크로소프트가 협력적 진전을 장려하는 의지를 드러낸다.

멀티 에이전트 시스템, 기업 워크플로우 간소화

AI 에이전트를 도입하려는 기업들에게 마이크로소프트의 Azure AI Foundry는 큰 진보를 제공한다. 마이크로소프트의 AI 에이전트 부문 부사장인 레이 스미스는 VentureBeat와의 인터뷰에서 멀티 에이전트 시스템의 중요성을 강조했다. "작업을 여러 에이전트에게 나누는 것이 필수적입니다. 이는 유지 관리성을 개선하고 솔루션 구축을 단순화하며, 신뢰성을 크게 증대시키기 때문입니다." Azure AI Foundry Agent Service는 이제 널리 이용 가능해져 개발자가 엔터프라이즈급 AI 에이전트를 만들 수 있게 되었으며, 멀티 에이전트 워크플로우와 Agent2Agent(A2A), 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 개방형 프로토콜을 지원한다. 이러한 기능은 조직이 다양한 전문성을 가진 여러 에이전트를 조율하여 복잡한 문제를 해결하도록 돕는다.

클라우드에서 엣지로: 디바이스 단위 AI 발전

여전히 클라우드 기반 AI가 주된 주제로 논의되지만, 마이크로소프트는 현지화된 디바이스 단위 AI에 초점을 맞추고 있다. 여러 가지 노력이 사용자가 직접 사용자 디바이스에 AI를 배포하도록 돕는 데 목적이 있다. Windows AI Foundry, Windows Copilot Runtime의 확장형 프레임워크로, Windows에서 현지 AI 개발을 위한 통합된 환경을 제공한다. Windows ML, 통합된 AI 추론 런타임을 포함하며, 디바이스에서 실행을 최적화하기 위한 도구를 제공한다. "Foundry Local은 Windows 11 또는 macOS와 상관없이 디바이스에 직접 AI 모델, 도구 및 에이전트를 실행할 수 있도록 단순화했습니다."라는 회사의 발표 내용이다. ONNX Runtime을 활용해 Foundry Local은 프라이버시를 강화하고 비용을 절감하며 대역폭을 절약한다. 스티븐 배치체는 발표에서 클라이언트 측 AI 발전의 급격한 속도를 언급했다: "우리는 새로운 트렌드에 맞춰 계속 적응하고 있습니다. 우리가 지금 예측하는 많은 것이 몇 달 안에 현실이 되곤 합니다. 이것은 흥미롭지만 요구사항도 크지만, 여전히 우리를 힘차게 하고 있습니다!"

보안 및 아이덴티티 관리, 기업 과제 해결

AI 에이전트 채택이 늘어나면서 보안과 규정 준수에 대한 우려도 함께 증가하고 있다. 마이크로소프트는 에이전트의 무분별한 증가를 방지하기 위한 기능들을 통해 이러한 주요 이슈를 해결했다. "Microsoft Entra Agent ID는 현재 미리 보기 상태이며, Microsoft Copilot Studio 또는 Azure AI Foundry에서 생성된 에이전트에 고유한 식별자를 부여합니다."라는 발표 내용이다. 이는 기업이 에이전트를 처음부터 안전하게 관리할 수 있도록 보장하며, 비관영적 확장을 방지한다. 또한, 마이크로소프트는 Purview 데이터 보안 및 규정 준수 제어를 AI 플랫폼과 통합하여 개발자들에게 기업급 보호를 제공했다. AI 상호작용에서 민감한 데이터를 감지하는 새로운 기능이 이러한 노력을 보완한다.

AI 에이전트를 통한 과학 연구 가속화

빌드에서 공개된 가장 야심찬 응용 프로그램 중 하나는 마이크로소프트 디스커버리다. 이 플랫폼은 제약, 소재과학 등 산업 전반에서 연구