모듈 3 — 오케스트레이션과 동적 체이닝
출처 및 라이선스 (Source & License) 본 페이지는 Microsoft가 공개한 microsoft/mcs-labs 의 모듈 Orchestration and Dynamic Chaining 와 연계 슬라이드 덱을 한국어로 번역·요약·재구성한 것입니다. 원문은 MIT License — Copyright © Microsoft Corporation 하에 배포되며, 본 한국어 자료는 MIT 라이선스가 허용하는 범위(저작권·라이선스 고지 유지) 안에서 재구성했습니다. 라이선스 전문: https://github.com/microsoft/mcs-labs/blob/main/LICENSE · 슬라이드(PPT) 다운로드
레벨 300 · 소요 45분 · 연계 랩 → 랩 2: Copilot Studio 오케스트레이션
에이전트가 모든 대화 경로를 수동으로 짜는 대신, 도구·토픽·지식·지침을 제공하면 오케스트레이터가 동적으로 계획을 조립하는 방식을 다룹니다.
자연어 이해(NLU)
예: “다음 주에 파리행 비행기를 예약하고 싶어” → 의도(비행기 예약) + 엔티티(목적지=파리, 날짜=다음 주) 추출 → 의도·엔티티·맥락에 가장 맞는 응답/추가 질문 결정.
세 가지 의도 인식 방식
- 내장 NLU 모델 — 사전 학습된 기본 모델. 트리거 구문·커스텀 엔티티로 구성. 쿼리당 단일 의도, 확장 불가.
- 생성형 오케스트레이션(Classic) — LLM 사용. 복합 의도 처리, 토픽/액션/지식 체이닝, 누락 입력 자동 질문, 통합 응답 생성. (체인당 5메시지, 트리거 가능 토픽·액션 128개 제한)
- New 오케스트레이터(추론 루프) — LLM 기반, 긴 작업 안정성, 오류 회복, 지침 준수, 턴 간 동적 계획 갱신, 더 나은 도구 선택·검증. (토픽·차일드 에이전트 미지원, 비결정론적 전용)
Classic vs Generative 오케스트레이션
- Classic: 발화 → 토픽 선택(트리거 구문 매칭) → 매칭된 토픽을 작성된 그대로 실행 → 매칭 없으면 지식 검색 → 그래도 없으면 폴백. 예측 가능하지만 메이커가 대부분의 경로를 수동 설계.
- Generative: 발화 → 계획 생성(토픽/도구/지식 조합) → 슬롯 필링·실행 → 모든 출력으로 통합 응답. 더 대화형이고 유연.
입력/출력 설계(핸드셰이크)
입력은 명확한 이름·설명·예시·검증용 값 목록을 제공(누락 시 동적 질문 자동 생성)합니다. 출력은 통합 응답에 쓰이며, 같은 정보를 여러 AI 프롬프트로 중복 전달(“double paying”) 피하고, 종료가 필요하면 End all Topics로 중복 응답 방지. 한 토픽의 출력(OrderID)을 다른 토픽의 입력으로 자연스럽게 전달합니다.
지침(Instructions)·이름·설명
오케스트레이터는 이름·설명에 크게 의존하므로 정확하게 작성합니다. 플레인 텍스트로 묘사하지 말고 /로 도구·토픽·변수를 직접 참조하세요. 단순하게 시작해 점진적으로 개선합니다.
동적 체이닝(Dynamic Chaining)
한 출력 → 다음 도구/에이전트/토픽 입력으로 연결(체인당 최대 5단계). 플래너가 “답에 이르는 경로”를 찾고 필요한 입력·가용 정보를 평가해 계획을 세우고 실행합니다. 예: “내 계좌 잔액은?” → 계정 식별 → 금융 시스템 조회 → “$132.16”.
왜 New 에이전트로 이동하나
더 적고 똑똑한 질문(이미 아는 것은 추론, 누락만 질문, 묶음/재정렬), 곁가지·맥락 전환 후 작업 복귀, 더 정확한 도구 선택·병렬 실행, 지침 우선(instruction-first), 오류에서 지능적 재시도, 턴을 가로지르는 유연한 흐름. 기반 개념: Chain of Thought(중간 추론 표출), Self-Reflection & Critique(자기 검토·재시도), Termination Conditions(목표 달성·예산 소진·복구 불가 오류·사용자 중단·진척 없음).
마이그레이션 멘탈 모델
포팅이 아니라 재설계 — 토픽·변수·Power Fx·차일드 에이전트 등을 1:1 복사하지 말고, “에이전트가 수행해야 할 작업(intent)” 기준으로 루프에 맞는 컴포넌트로 번역하세요.
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