기업에서 AI를 활용하려면 똑똑한 모델만으로는 부족합니다. 추적 가능성이 필요합니다. 이번 에피소드에서는 Azure AI Foundry Agent Service가 예측하기 어려운 AI를 통제되고 감사 가능한 시스템으로 바꾸는 방법을 소개합니다.이번 에피소드에서 배울 내용:

• 모든 Foundry 에이전트의 세 가지 구성 요소: 모델(두뇌), 지침(임무 명령), 그리고 Code Interpreter, SharePoint 및 MCP 커넥터 같은 도구
• Foundry 카탈로그에서 GPT-4, Mistral, DeepSeek 등 모델을 유연하게 바꿀 수 있는 이유
• 영구 기록으로서의 스레드: 모든 메시지, 이미지, 코드 블록에 타임스탬프와 역할이 기록됨
• 스레드, 런, 런 스텝이 규정 준수, 감사, 디버깅을 위한 완전한 감사 추적을 만드는 방식
• 이 구조가 없을 때 생기는 문제: 일관성 없는 결과, 증거 부족, 막막한 디버깅

AI 에이전트를 안전하고 감사 가능하게 운영하려는 IT 의사결정자, 아키텍트, 개발자, 컴플라이언스 담당자에게 추천합니다.이 에피소드는 Microsoft MVP 미르코 피터스의 M365 Show 애니메이션 영상을 AI로 더빙한 한국어 버전입니다.▶ 영상 보기: https://youtu.be/WIX-kSDjXN4
🎧 더 많은 에피소드: https://www.m365.fm
🎤 M365Con – 무료 온라인 Microsoft 콘퍼런스: https://m365con.net
💼 LinkedIn의 미르코 피터스: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.