반개발형 Agent 만들기

1. 이 챕터의 목표

이 챕터에서는 Copilot Studio로 실제 Agent를 만드는 과정을 단계별로 안내합니다. 대화 설계 → 변수 관리 → Action 연결 → Generative Orchestration까지, 현장 워크샵에서 검증된 실전 방법론을 공유합니다.

2. 대화 설계 방식 선택하기

Copilot Studio에서 Agent의 대화를 설계하는 방법은 크게 두 가지입니다. 둘은 배타적이지 않으며, 하나의 Agent 안에서 자유롭게 조합합니다.

2.1 Instructions(지침) 기반 설계

Agent의 Overview 탭에서 자연어로 지침을 작성하면, LLM이 이를 기반으로 자율적으로 대화를 이끌어갑니다.

이런 경우에 적합합니다:

• 질문이 열려 있고 다양할 때
• “지식 → 판단 → 액션” 순으로 흘러야 할 때
• B2E(내부 직원 대상) 업무 지원, 지식 + 자동화 혼합 시나리오

권장 지침 구조 (실전 템플릿):

## 3. 역할
너는 [조직명]의 [업무 도메인] 전문 에이전트야.

## 4. 행동 순서
1. 질문 의도를 먼저 분류한다
2. 명확하지 않으면 추가 질문을 한다
3. 답변 가능하면 Knowledge 기반으로 답변한다
4. 작업이 필요하면 적절한 Action/Flow를 호출한다
5. 결과를 요약해서 사용자에게 설명한다

## 5. 제약 조건
- 내부 정책 문서에 근거한 답변만 제공
- 근거가 없으면 "확인이 필요합니다"라고 안내
- 이메일/메시지를 보내기 전 반드시 내용 확인 요청

## 6. 사용 가능한 도구
- [HR 정책 검색] — SharePoint Knowledge
- [이메일 발송] — Outlook 커넥터
- [IT 티켓 생성] — ServiceNow Flow

📖 참조: Generative orchestration guidance

6.1 Topic 기반 설계

정형화된 업무 처리가 필요한 경우, Topics 탭에서 트리거 → 노드 흐름으로 대화를 설계합니다.

이런 경우에 적합합니다:

• 업무 절차가 고정되어 있을 때 (헬프데스크, 승인 프로세스)
• 분기/조건이 명확할 때
• “틀리면 안 되는 영역”일 때

Topic 설계 흐름:

트리거 문구 정의 (또는 Generative 모드에서 Topic 이름/설명으로 자동 매칭)
  → 질문 노드 (필요 정보 수집 → 변수에 저장)
    → 조건 노드 (변수 값에 따라 분기)
      → Action 노드 (외부 시스템 호출)
        → 출력 변수로 결과 반환 (메시지 노드 ❌)

📖 참조: Create and edit topics

6.2 어떤 방식을 선택할까? — 판단 기준

7. 변수(Variable) 사용법

대화 중 데이터를 저장하고 전달하기 위해 변수(Variable) 시스템을 활용합니다.

7.1 변수 유형

📖 참조: Work with variables · Variables overview

7.2 자주 사용하는 변수 패턴

7.3 주요 시스템 변수

📖 참조: System variables list

7.4 변수 매핑 순서 (실전 필수)

변수를 사용할 때는 반드시 다음 순서를 지켜야 합니다. 순서를 무시하면 런타임에 값이 비어 있는 오류가 발생합니다.

1. Variable 먼저 생성 (이름, 타입 정의)
2. System / Topic / Prompt 출력 → Variable에 저장
3. Variable → Flow Input에 매핑
4. Flow Output → Variable로 다시 받기
5. Variable 값을 메시지/조건에서 활용

7.5 Topic 간 변수 전달

Topic 간에 데이터를 전달할 때는 전역 변수 대신 Redirect + 반환 변수 패턴을 권장합니다.

1. 보내는 Topic: Redirect 노드에서 값을 전달
2. 받는 Topic: 변수 속성에서 “Receive values from other topics” 체크
3. 반환: 변수 속성에서 “Return values to original topics” 체크

이렇게 하면 전역 변수 남용 없이도 깔끔한 데이터 흐름을 구성할 수 있습니다.

📖 참조: Pass variables between topics

7.6 외부 소스에서 변수 초기화

웹사이트에 Agent를 임베드할 때, 사용자 정보를 미리 전달할 수 있습니다.

1. 전역 변수 생성 → “External sources can set values” 체크
2. URL 쿼리 파라미터로 전달: botURL?UserName=홍길동

📖 참조: Set global variables from external sources

7.7 Power Fx 수식 활용

Copilot Studio는 Power Fx 수식 언어를 지원하여 복잡한 연산과 데이터 변환을 처리할 수 있습니다.

// 문자열 결합
Concatenate(VarFirstName, " ", VarLastName)

// 조건부 메시지
If(VarRequestType = "긴급", "긴급 처리팀에 전달합니다.", "일반 접수되었습니다.")

// 날짜 계산
DateAdd(Now(), 3, TimeUnit.Days)

📖 참조: Create expressions using Power Fx

8. Action 기반 처리 흐름

Action은 Agent가 대화 중에 외부 시스템을 호출하여 실제 업무를 수행하는 핵심 기능입니다. “답변하는 Copilot”에서 “일을 하는 Agent”로 전환되는 지점입니다.

8.1 Action 연결 방식 비교

8.2 Power Automate Flow 설계 실전 팁

권장 아키텍처:

Copilot Studio Agent
  └─ Action 호출 (판단/분기는 Agent가 담당)
       └─ Power Automate Cloud Flow (정형 작업만 실행)
            └─ (필요 시) Desktop Flow / 외부 API / MCP

설계 핵심 원칙:

8.3 커넥터 기반 Action 설정 (단계별)

1. Actions 탭 → Add an action 클릭
2. 사용할 커넥터 검색 (예: “Office 365 Outlook”)
3. 작업 선택 (예: “Send an email (V2)”)
4. 입력 파라미터를 변수 또는 고정값으로 설정
5. 인증 방식 선택

📖 참조: Use actions with custom agents

9. Generative Orchestration 실전 가이드

9.1 활성화 방법

1. Settings 버튼 → Generative AI 선택
2. Generative 라디오 버튼 선택 (기본값: Classic)
3. 콘텐츠 모더레이션 수준 설정
4. Save 클릭

📖 참조: Orchestrate agent behavior with generative AI

9.2 Generative 모드에서의 설계 핵심

Generative 모드에서는 트리거 문구보다 Topic/Action의 이름과 설명이 더 중요합니다. LLM이 이를 기반으로 어떤 도구를 사용할지 판단합니다.

좋은 Topic 이름/설명 예시:

이름: IT 장비 신청
설명: 직원이 노트북, 모니터, 키보드 등 IT 장비를 신청할 때 사용합니다.
      필요한 장비 종류와 사용 목적을 수집하여 SharePoint에 등록합니다.

좋은 Action 설명 예시:

이름: 이메일 발송 (Outlook)
설명: 지정된 수신자에게 이메일을 발송합니다.
      사용자가 요청한 경우에만 호출하며, 발송 전 반드시 내용을 확인받습니다.

9.3 테스트 및 디버깅

• Activity Map: 테스트 패널에서 활성화하면 Agent가 어떤 Topic을 선택하고 어떤 Action을 호출했는지 시각적으로 추적할 수 있습니다.
• 변수 감시(Watch): 테스트 패널 사이드의 Test 탭에서 현재 변수 값을 실시간으로 확인할 수 있습니다.

10. 워크샵에서 가장 많이 나오는 실수 TOP 7

현장 워크샵에서 반복적으로 관찰된 실수 패턴입니다. 이것만 피해도 Agent 품질이 크게 올라갑니다.

11. Agent 설계 모범 사례 요약