지치지 않고 지루한 반복 작업을 대신해 주는 팀원을 상상해 보세요. 이번 에피소드는 에이전틱 AI가 기존 자동 완성과 무엇이 다른지, .NET과 Azure 워크플로에서 어떻게 작동하는지, 명확한 가드레일 아래에서 작게 시작하는 방법을 설명합니다.이번 에피소드에서 배울 내용:예측과 계획의 차이: 에이전트의 컨텍스트, 기억, 목표 지향성, 그리고 경직된 자동화와 적응형 자율성의 차이팀으로 일하는 전문 에이전트: 프로젝트 전체 이력을 바탕으로 한 아키텍처, 코드 리뷰, 테스트, 운영새로운 .NET 워크플로: 더 빠른 스캐폴딩(예: SignalR, Entity Framework), 지속적인 설계 피드백, NuGet·Application Insights·YAML 파이프라인 설정 작업 감소Azure의 클라우드 에이전트: 노출된 스토리지 컨테이너 잠금, VM 패치 편차 수정 – 비용 한도, 승인된 리전, 규정 준수 경계 안에서이번 주 실험: 작은 ASP.NET Core 프로토타입에서 Visual Studio의 Copilot을 써 보고 절약한 시간이나 발견한 오류 같은 지표 하나를 측정AI 에이전트를 통제된 방식으로 파이프라인에 도입하려는 .NET 개발자, DevOps 팀, Azure 아키텍트를 위한 에피소드입니다.이 에피소드는 Microsoft MVP 미르코 피터스의 M365 Show 애니메이션 영상을 AI로 더빙한 한국어 버전입니다.▶ 영상 보기: https://youtu.be/dOP8tnbiTT4🎧 더 많은 에피소드: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 무료 온라인 Microsoft 콘퍼런스: https://m365con.net💼 LinkedIn의 미르코 피터스: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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