AI 네이티브 에이전시란?

• AI 네이티브 에이전시는 운영 모델을 설명하는 유용한 표현이지, 법적 분류나 완전 자율 기업을 약속하는 말이 아닙니다.
• Agents는 지침, 지식, tools, 구별되는 persona를 갖춘 제한된 역할을 맡습니다. 성격은 소통 방식을 형성하지만 접근 권한이나 권한을 부여하지 않습니다.
• 예측 가능해야 하는 단계는 결정론적 규칙, state machines, workflows가 관리합니다. 모델은 언어나 판단이 가치를 더하는 부분만 담당합니다.
• 고객, 자금, 고용, 규제 대상 조언, 되돌릴 수 없는 행동, 시스템이 안전하게 소유할 수 없는 모든 승인은 사람이 계속 책임집니다.

각 레이어는 서로 다른 문제를 해결합니다. 이들을 결합해야 AI 데모가 관리 가능한 운영 시스템이 됩니다.

• docAgents와 성격지침, 지식, tools, 모델, 접근, 채널을 가진 이름 있는 역할입니다. persona는 말투와 행동을 제어하지만 권한은 제어하지 않습니다.
• docSkills재사용 가능한 방법, 체크리스트, 참고 자료, 스크립트를 한 번 패키지하고 같은 품질 기준이 필요한 곳에 연결합니다.
• linkMCP승인된 AI 클라이언트가 하나의 인증된 endpoint에서 허용된 tools, resources, prompts를 발견할 수 있게 하는 연결 레이어입니다.
• dataKnowledge와 User MemoryAgent Knowledge는 공유되며 작성자가 제어합니다. User Memory는 인증된 사용자 한 명과 Agent 하나로 제한된 의도적인 개인 컨텍스트입니다.
• codeWorkflows와 state machinesAgent Framework workflow는 Agent 소유 단계를 오케스트레이션하고, 명시적 상태와 triggers가 다음 단계를 통제합니다. 일반 자동화는 독립적인 Flow가 소유합니다.
• dataOrleans와 digital twinsVirtual actors가 Agents, sessions, runs, Tasks와 기타 엔터티의 영속 정체성과 상태를 소유합니다. 여기서 digital twin은 소프트웨어 엔터티를 이해하는 모델일 뿐 Azure Digital Twins 제품을 의미하지 않습니다.
• docTeams, Goals, Tasks비공개 Team은 구성원, 기존 Agents, 측정 가능한 Goals와 KPI, Tasks, 문서, 지식, 감사를 하나의 운영 공간에 연결합니다.
• linkStores와 커머스Store는 카탈로그와 거래를 Agent와 분리해 유지합니다. 승인된 Agent가 구매자를 도울 수 있지만 책임과 통제는 판매자에게 남습니다.

1. 01
   Goal 또는 Task

   모델을 고르기 전에 결과, 소유자, 기간, 측정값, 경계를 정의합니다.

2. 02
   Agent 또는 Skill

   언어 판단은 Agent에, 반복 가능한 방법은 Skill에 할당합니다.

3. 03
   MCP와 접근

   OAuth, 정확한 grants, 폐기 가능한 자격 증명을 사용해 필요한 tools와 resources만 노출합니다.

4. 04
   Workflow와 상태

   triggers, guards, 승인, 멱등성을 사용해 다음 단계를 명확하게 만듭니다.

5. 05
   영속 소유자

   Orleans grain이 재시작과 동시성 상황에서도 run 또는 엔터티의 정체성, 상태, 책임을 유지합니다.

6. 06
   증거

   사람이 감독할 수 있도록 결과물, 수정 이력, 오류, 비용, 고객 영향, Goal 진행률을 기록합니다.

사람 없이 회사가 돌아간다고 가장하지 않으면서 비즈니스 업무를 자동화하는 데 필요한 Agent, MCP, 메모리, workflow, Team, Task, Store, 영속 상태 레이어를 실무적으로 정리합니다.

• 고객 온보딩: 요청을 받고 데이터를 검증하며 Tasks를 만들고 소유자를 지정한 뒤, 약정이나 지출 전에 승인을 위해 중지합니다.
• 콘텐츠 제작: Skill이 방법과 기준을 보존하고, 성격이 다른 Agents가 조사, 작성, 검토하며, workflow가 상태와 승인을 관리합니다.
• 지원과 영업: User Memory는 Agent별 허용된 선호를 보존하고, Store 어시스턴트는 해당 Store의 카탈로그와 commerce tools만 읽습니다.
• 반복 운영: Flow가 결정론적 인계, 일정, 외부 tools, 관찰 가능한 runs를 조정하고 Agents는 제한된 언어 업무를 처리합니다.
• 경영: 가중치가 있는 Goals와 KPI를 Tasks 및 Agent 실행에 연결해 채팅 메시지 수를 비즈니스 진척으로 계산하지 않습니다.
• 멀티채널 제공: 클라이언트와 접근 정책이 허용하면 동일한 게시 Agent를 웹사이트, 호환 채널, ChatGPT Plugin, Claude connector에서 사용할 수 있습니다.

• Agent, Skill, hosted MCP, Knowledge, 호환 채널, User Memory, state machines는 각각의 제품, 접근, provider, release 규칙 안에서 제공됩니다.
• Flow 제품은 Preview입니다. 신뢰성, recovery, 일정, 부하에 대한 미완료 gate를 이미 입증된 것으로 표현해서는 안 됩니다.
• Team 운영 시스템의 고급 레이어는 제한된 early-access 검증을 위해 구현되어 있지만, 전체 release에는 live, 부하, 동시성, 장애 증거가 더 필요합니다.
• Stores와 외부 커머스 connectors는 Preview이며 판매자 범위로 제한됩니다. 자금, 세금, fulfillment, 환불, 분쟁, 고객 의무는 판매자가 책임집니다.

Agents 목록부터 만들지 마세요. 소유자, 증거, 안전한 중지 지점이 있는 반복 결과에서 시작합니다.

1. 01
   반복 업무의 이름을 정합니다.

   trigger, 기대 결과, 빈도, 현재 소유자, 실패 비용, 사람의 결정을 설명합니다.

2. 02
   언어와 규칙을 분리합니다.

   언어와 판단이 도움 되는 곳에는 Agent를, 경로가 명시적이어야 하는 곳에는 상태, triggers, 검증, Flow를 사용합니다.

3. 03
   제품 소유자를 선택합니다.

   정체성, 작업, 협업, 커머스 중 무엇을 소유하는지에 따라 Agent, Skill, Flow, Team, Store를 선택합니다.

4. 04
   최소 권한만 연결합니다.

   필요한 MCP tools와 데이터만 노출하고, 메모리를 제한하며, OAuth를 테스트하고, 중요한 쓰기 전에 승인을 요구합니다.

5. 05
   확장 전에 측정합니다.

   다음 프로세스나 Agent를 추가하기 전에 품질, 예외, 시간, 비용, 고객 영향, Goal 진행률을 검토합니다.