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마이크로소프트, AI 에이전트를 디지털 근로자로 취급

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.19 17:54
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Microsoft는 11월 17일 Ignite 컨퍼런스에서 AI 에이전트를 위한 새로운 제어 플레인을 발표했으며, 이는 이 기술 거대 기업이 인간 직원에게 사용되는 것과 동일한 인프라로 자율 AI 시스템을 관리할 수 있도록 포지셔닝하는 것입니다. 현재 공개 프리뷰 중인 Foundry Control Plane은 AI 개발자를 위한 ID, 정책 시행, 관찰 가능성 및 보안을 단일 포털에 중앙 집중화하여, 에이전트를 단순한 코드가 아닌 디지털 워커로 취급하는 방향으로의 전환을 나타냅니다.​

이번 발표는 기업들이 보안 위험을 초래하지 않으면서 AI 에이전트를 대규모로 배포하는 방법을 고심하고 있는 시점에 나왔습니다. Microsoft의 Agent 365는 회사의 기존 ID 관리 인프라를 AI 시스템으로 확장하여, 조직이 입력, 출력 및 도구 상호작용 전반에 걸쳐 통합된 가드레일을 통해 Microsoft 365 관리 센터를 통해 에이전트를 등록, 모니터링 및 제어할 수 있도록 합니다.​


호스팅된 에이전트와 멀티 에이전트 워크플로우로 엔터프라이즈 배포 실현

Foundry Agent Service는 이제 공개 프리뷰로 호스팅 에이전트를 제공하여, 개발자들이 Microsoft 또는 타사 프레임워크로 구축한 에이전트를 운영 오버헤드 없이 완전 관리형 환경에서 실행할 수 있게 합니다. 멀티 에이전트 워크플로는 시각적 디자이너 또는 코드 우선 API를 사용하여 다단계 비즈니스 프로세스를 실행하도록 특화된 에이전트들을 조정하며, 상태 저장 협업, 복구 및 디버깅 기능이 내장되어 있습니다.​

에이전트는 이제 내장된 메모리 기능을 통해 세션 간 컨텍스트를 유지할 수 있어 외부 데이터 저장소의 복잡성을 줄입니다. 개발자는 공개 프리뷰로 제공되는 Microsoft 365 및 Agent 365에 에이전트를 직접 배포하여, 엔터프라이즈급 거버넌스를 활용하면서 생산성 생태계 내의 사용자들에게 도달할 수 있습니다.​


보안 통합은 개발과 운영을 연결합니다

Microsoft는 또한 GitHub Advanced Security와 Microsoft Defender for Cloud 간의 통합을 공개 프리뷰로 도입하여 런타임 인텔리전스를 개발자 워크플로우와 연결했습니다. 보안 팀은 Defender for Cloud에서 직접 취약점 세부 정보와 함께 GitHub 이슈를 열고 추적할 수 있으며, 개발자는 GitHub 내 Copilot Autofix를 통해 AI가 제안하는 수정 사항을 받습니다.​

양방향 통합은 런타임 위협을 코드의 소스에 매핑하여 팀이 이론적 위험보다 악용 가능한 취약점의 우선순위를 정할 수 있도록 합니다. Microsoft에 따르면 올해 AI 코딩 에이전트를 사용하여 5억 개 이상의 풀 리퀘스트가 병합되었습니다.​

Foundry Control Plane은 Microsoft Entra Agent ID, Defender 및 Purview의 신호를 통합하여 ID 관리, 정책 기반 액세스 및 실시간 위험 탐지를 제공합니다. Foundry에서 생성된 에이전트는 빌드 시 Microsoft Entra Agent ID를 받으며, 상태, 비용, 성능 및 정책 적용 범위에 대한 플릿 전체 가시성과 함께 Control Plane에 자동으로 표시됩니다.

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Google은 NotebookLM 리서치 도구와 Gemini 챗봇 간의 통합 기능을 롤아웃하기 시작했으며, 이를 통해 사용자는 전체 노트북을 대화에 직접 첨부하여 출처 기반 분석을 수행할 수 있게 되었다.이 기능은 주말 동안 매우 제한된 방식으로 배포되는 과정에서 포착되었으며, 사용자가 Gemini의 첨부 메뉴에서 노트북을 선택해 챗봇의 추론 모델을 활용하는 동안 인용을 유지하고, Sources 버튼을 통해 전체 NotebookLM 작업 공간으로 다시 이동할 수 있도록 해준다.이번 통합은 연구자 및 지식 노동자들의 핵심 워크플로 병목을 해소하기 위한 것으로, Google이 Microsoft Copilot과 OpenAI의 ChatGPT 다중 파일 기능과 경쟁하는 가운데, 환각 현상을 줄이도록 설계된 NotebookLM의 문서 중심 접근 방식과 Gemini의 대화형 AI를 결합한다.
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2025.12.16 등록
'트랜스포머' 논문의 제1 저자인 아시시 바스와니 박사가 설립한 에센셜 AI가 80억개 매개변수(8B)를 가진 첫 오픈 소스 모델 'Rnj-1'을 출시했습니다. 이 모델은 저명한 수학자의 이름을 땄으며, 동급 오픈 소스 중 최고 수준의 성능을 목표로 '젬마 3' 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.에이전트 코딩 및 STEM에 최적화된 'Rnj-1-인스트럭트'는 'MBPP+'와 '휴먼이벨' 등 광범위한 코딩 벤치마크에서 비슷한 크기의 중국 모델보다 우수하거나 동등한 성적을 거두었습니다. 특히 수학 능력 테스트인 'AIME 2025'에서 43.3점을 기록하며 더 큰 모델에 근소하게 뒤졌을 뿐, 다른 유사 크기 모델들을 크게 앞질렀습니다.에센셜 AI는 모델 자체 역량 강화를 위해 강화 학습보다는 사전 훈련에 집중하는 개발 철학을 밝혔으며, 이로 인해 기업의 미세조정에 더 유리한 모델을 제공하고자 합니다. 회사는 소수 기업의 AI 기술 통제가 교육이나 의료 등 사람에게 이로운 분야의 발전을 저해해서는 안 된다고 강조하며 오픈 소스 정책을 고수할 것을 밝혔습니다.
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2025.12.15 등록
• Rodney Brooks, 70세의 전 MIT 연구소 소장이자 Roomba의 공동 개발자는, 휴머노이드 로봇이 최소 15년 동안은 안전하게 가정에 도입되지 않을 것이라고 경고하며, Tesla [TSLA +2.71%]와 Figure AI 같은 회사들이 비용을 정당화하는 데 필요한 정교함을 달성하지 못해 수십억 달러가 사라질 것이라고 예측했다.[nytimes +1]• Brooks는 인간 비디오의 시각 데이터를 사용하는 현재의 훈련 방식이 근본적으로 결함이 있다고 주장하는데, 이는 인간이 조작을 위해 의존하는 필수적인 촉각 및 힘 감지 데이터가 부족하기 때문이며, Figure AI의 전 제품 안전 책임자가 11월에 회사의 로봇이 인간에게 위험을 초래할 수 있다고 경고했다가 해고되었다며 부당 해고 소송을 제기한 이후 안전 우려가 증폭되었다.[nytimes +1]• Brooks의 회의론에도 불구하고, 벤처 캐피탈리스트들과 기술 기업들은 휴머노이드 로봇 공학에 계속해서 수십억 달러를 쏟아붓고 있으며, Figure AI는 390억 달러 가치 평가로 10억 달러 이상을 모금했고, Elon Musk는 Tesla의 Optimus 로봇을 연속 작동으로 인간 생산성의 5배를 달성할 수 있는 “무한 돈 버그”라고 칭했다.[nytimes]
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2025.12.15 등록
OpenAI의 코딩 에이전트 Codex의 제품 개발을 이끌고 있는 Alexander Embiricos는 일요일에 공개된 Lenny’s Podcast에서 인간의 타이핑 속도와 프롬프트를 지속적으로 작성하고 AI 작업을 검증해야 하는 필요성이 인공 일반 지능을 달성하는 데 있어 “현재 과소평가되고 있는 제한 요인”이라고 말했다.Codex는 8월 출시 이후 20배 성장했으며 현재 매주 수조 개의 토큰을 처리하고 있다. Embiricos는 시스템이 AI 에이전트가 지속적인 인간의 감독 없이 기본적으로 작동할 수 있도록 하면 생산성 향상이 가속화될 것이라고 주장했다.Embiricos는 얼리 어답터들이 2026년부터 극적인 생산성 증가를 경험할 것이며, AGI는 이러한 초기 성과와 주요 기업들이 AI 에이전트를 통해 완전한 자동화를 달성하는 시점 사이 어딘가에 도래할 것이라고 예측했다.
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2025.12.15 등록
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