설명:
박스 1: 응답을 기다린 후 결정에 따라 분기합니다.
최선의 조치는 응답을 기다리고 결정에 따라 분기하는 것입니다. 이진 또는 다중 경로 승인의 경우 단순히 텍스트 입력을 기록하는 것보다 명확한 논리적 경로(예: 승인 시 진행, 거부 시 취소/수정)가 필요하기 때문입니다.
상자 2: 응답을 기다리고 입력을 캡처합니다.
정답은 응답을 기다리고 입력을 캡처하는 것입니다.
데이터 수집: 프롬프트에는 에이전트가 다음 단계로 진행하기 전에 "정보를 수집"해야 한다고 명시적으로 나와 있습니다.
실행 일시 중지: 사람으로부터 이 정보를 수집하려면 워크플로를 일시 중지("응답 대기")하고 수집된 데이터("입력 캡처")를 보관하여 후속 단계에서 사용해야 합니다.
참조:
https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/flows-advanced-approvals

설명:
상자 1: 인증 유형으로 서비스 주체를 선택하십시오.
Azure AI Search 연결이 인증된 액세스에 대한 거버넌스 요구 사항을 준수하는지 확인하십시오.
대본:
정책 라이브러리에 대한 벡터 검색을 지원하는 Azure AI Search 서비스의 색인화된 문서 및 절차 세트(상자 2: 연결 세부 정보에 Azure Search 엔드포인트 URL을 제공합니다.)
정책 및 절차 관련 질의응답에 필요한 선별되고 색인화된 기업 지식 자료가 사용되도록 하십시오.
상자 3: 연결 세부 정보에 Azure 검색 엔드포인트 URL을 제공하십시오.
연결이 인덱싱된 정책 문서를 저장하는 Azure AI Search 서비스 인스턴스를 대상으로 하는지 확인하십시오.
가장 좋은 방법은 연결 세부 정보에 Azure 검색 엔드포인트 URL을 제공하는 것입니다.
Copilot 에이전트를 Azure AI Search와 같은 외부 지식 소스에 연결할 때, 연결을 설정하려면 특정 서비스 호스트를 식별해야 합니다. Azure AI Search 엔드포인트 URL을 제공하면 기본 연결 인프라가 특정 Azure AI Search 서비스 인스턴스를 명시적으로 대상으로 지정하고 인증합니다. 서비스 수준 연결이 유효성 검사를 통과하면 다음 단계에서 문서가 포함된 특정 인덱스를 선택하거나 입력하라는 메시지가 표시됩니다.
참조:
https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/knowledge-azure-ai-search

Microsoft AB-620 학습 가이드의 포괄적이고 상세한 설명: 파트너 기능은 표준화된 에이전트 간 엔드포인트를 통해서만 사용할 수 있는 에이전트로 설명됩니다. 이것이 Agent2Agent 연결의 핵심 사용 사례입니다. Copilot Studio에서 기본 에이전트는 외부 에이전트의 A2A 메시지 엔드포인트와 해당 인증 세부 정보로 구성되며, 이후 오케스트레이션은 배송 추적 요청을 해당 에이전트로 위임할 수 있습니다. MCP 서버는 독립적으로 오케스트레이션되는 파트너 에이전트가 아닌 도구 또는 리소스를 노출하므로 옵션 C는 통합 계약을 변경합니다. 배송 상태는 동적이며 요구 사항은 복사된 데이터에서 검색하는 것이 아니라 위임하는 것이므로 색인화된 지식 소스도 적합하지 않습니다. 기본 에이전트의 생성형 응답은 신뢰할 수 있는 실시간 배송 소스가 없으므로 정의된 아키텍처를 위반합니다. A2A 설명은 배송 추적을 정확하게 식별하여 관련 없는 에이전트 또는 도구와 충돌하지 않도록 해야 합니다. 외부 에이전트 지원은 미리 보기 기능일 수 있으므로 Fabrikam은 프로덕션 환경에서 사용하기 전에 지역별 가용성, 인증, 오류 동작, 지연 시간 및 거버넌스를 검증해야 합니다. 학습 가이드 정렬: Copilot Studio에서 에이전트 통합 및 확장 > Copilot Studio에서 다중 에이전트 협업 구성 > A2A 프로토콜을 사용하여 다중 에이전트 솔루션 생성.
주제 1, 파브리캄 주식회사
배경
현재 환경:
Fabrikam Inc.는 캐나다에 본사를 둔 제조업체로, 현장 기술자와 내부 운영팀을 지원하는 서비스 조직을 확장하고 있습니다. Fabrikam Inc.는 정책 내용 검색, 운영 지표 조회 및 일상적인 거래 실행에 소요되는 시간을 줄이기 위해 Operations Concierge라는 새로운 내부 상담원 솔루션을 출시할 계획입니다.
해당 에이전트는 세 그룹에서 사용될 것입니다.
접수된 서비스 요청을 분류하는 서비스 코디네이터
절차 안내 및 부품 가용성이 필요한 현장 기술자
KPI 및 예외 사항을 모니터링하는 운영 관리자
상담원 솔루션은 실제 운영 환경에서 작동해야 합니다. 사용자는 고객과의 통화 중이나 부품 배송 조율 중에 질문을 하는 경우가 많습니다. 상담원들은 신속하고 안정적인 답변을 필요로 합니다. 따라서 Fabrikam Inc.는 솔루션이 다음과 같은 기능을 갖추기를 요구합니다.
지침을 제공할 때는 추적 가능한 근거 있는 답변을 제시하십시오.
사용자가 운영 상태를 요청할 때 실시간 지표를 제공합니다.
사용자가 워크플로를 시작할 때(예: 부품 요청 생성) 인증된 업데이트를 실행합니다.
Fabrikam Inc.는 또한 이 솔루션이 여러 제조업체와 개발자에 의해 연중 유지 관리될 것으로 기대합니다. 이 회사는 서로 다른 에이전트에서 로직 중복 및 일관성 없는 동작을 경험했습니다. 이 프로젝트는 팀 간 재사용, 거버넌스 및 유지 관리 용이성을 강조합니다.
비즈니스 요구사항:
Fabrikam Inc.는 에이전트 개발 및 배포를 위해 개발, 테스트 및 프로덕션의 세 가지 Microsoft Power Platform 환경을 운영합니다.
해당 팀은 에이전트를 구축하고 개발 및 테스트 환경에서 검증한 다음, 반복 가능한 배포를 지원하는 통제된 릴리스 프로세스를 사용하여 프로덕션 환경으로 배포할 계획입니다.
Fabrikam Inc.는 이미 팀에서 재사용하고자 하는 두 가지 자산을 보유하고 있습니다.
IT 부서에서 내부 티켓을 생성하고 요청을 라우팅하는 데 사용되는 Service Desk Agent라는 이름의 미완성 Copilot Studio 에이전트, 장문 텍스트에 대한 특수 요약 및 분류를 수행하는 중앙 AI 팀에서 개발한 Microsoft Foundry 에이전트(예: 통화 녹취록을 사건 설명으로 요약) 등이 있습니다. Fabrikam Inc.는 또한 운영 및 지식 데이터 소스를 보유하고 있습니다.
엄선된 정책 라이브러리(내부 SOP, 서비스 보증 규칙, 에스컬레이션 기준 및 표준 운영 절차), 정책 라이브러리에 대한 벡터 검색을 지원하는 Azure AI 검색 서비스에 색인화된 문서 및 절차 세트, 운영 관리자가 보고에 사용하는 의미 모델이 포함된 Microsoft Fabric 작업 영역. 비즈니스 요구 사항:
Fabrikam Inc.는 Operations Concierge가 다음과 같은 비즈니스 요구 사항을 충족하기를 기대합니다.
추적성 요구 사항: 상담원이 정책 지침이나 절차 권장 사항을 제공할 때, 사용자는 해당 답변의 출처를 확인할 수 있어야 합니다.
지표 요구 사항: 사용자가 서비스 성능(백로그, SLA 위험, 부품 부족, 배송 지연)에 대해 문의할 때, 솔루션은 운영 관리자가 주간 검토에 활용할 수 있는 구조화된 형식으로 최신 지표를 반환해야 합니다.
거래 요구사항: 해당 솔루션은 부품 요청 생성 및 서비스 사례 상태 업데이트를 포함하여 대화 중에 시작되는 인증된 업데이트를 지원해야 합니다.
또한 Fabrikam Inc.는 에이전트 간에 공통 자산이 중복되는 것을 피하고자 합니다.
팀은 세 명의 상담원이 동일한 에스컬레이션 주제, MCP 도구 정의 및 표준 안전 고지 사항을 재사용해야 합니다.
플랫폼 엔지니어링 그룹만 공유 자산을 편집할 수 있습니다. 하지만 모든 에이전트 개발자는 해당 자산을 사용할 수 있어야 합니다.
기술 요구 사항:
Fabrikam Inc.의 솔루션 아키텍처는 다중 에이전트 방식을 사용하여 전문가의 책임이 분리되고 독립적으로 발전할 수 있도록 합니다.
운영 컨시어지(주 담당자)는 다음과 같은 전문 역량을 조율해야 합니다.
정책 및 절차 Q&A: 엄선된 정책 라이브러리와 서비스 절차 전반에 걸쳐 색인 검색을 지원하는 엔터프라이즈 지식 소스를 활용하세요.
운영 지표: Fabric 시맨틱 모델을 통해 관리되는 비즈니스 데이터를 읽는 Fabric 데이터 에이전트에 지표 쿼리를 위임합니다.
인증된 업데이트: 서비스 조직에 트랜잭션 작업을 제공하는 기존 내부 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버에서 제공하는 도구를 사용합니다.
특수 처리: 요약 및 분류 요청을 기존 Microsoft Foundry 에이전트에 위임합니다.
Fabrikam Inc.는 도구로 두 대의 MCP 서버를 도입할 예정입니다.
PartsOps MCP 서버: 부품 재고 확인 및 부품 요청 생성을 위한 도구를 제공합니다. 요청 사용자의 작업을 추적할 수 있어야 하므로 서버는 사용자별 인증을 요구합니다.
WarrantyRules MCP 서버: 보증 적용 범위를 확인하기 위한 읽기 전용 도구를 제공합니다. 이 서버는 에이전트 팀에서 공유하는 API 키를 사용합니다.
Fabrikam Inc.는 기존 서비스 데스크 에이전트와의 협업 요구 사항도 정의했습니다.
주 담당자는 티켓 생성 로직을 다시 구현하는 대신 IT 관련 요청을 기존 서비스 데스크 담당자에게 위임해야 합니다.
마지막으로 Fabrikam Inc.는 파트너 통합을 지원할 계획입니다.
배송 추적 문의의 경우, Fabrikam Inc.는 표준화된 상담원 간 연결을 통해서만 이용 가능한 파트너사 제공 상담원에게 문의를 전달합니다.
문제점 및 제약사항
초기 테스트 과정에서 Fabrikam Inc.는 세 가지 반복적인 문제를 발견했습니다.
제조사들이 여러 에이전트에 걸쳐 동일한 구성 요소를 복사하고 수정하여 일관성 없는 면책 조항과 중복된 도구가 발생하고 있습니다.
사용자는 정확한 답변을 얻을 수 있지만, 에이전트가 지식을 사용할 경우 응답의 출처를 일관되게 추적할 수 없습니다.
기본 에이전트는 일부 요청을 라우팅할 수 있지만, 특수 기능은 일관되게 위임되지 않습니다(예: 일부 메트릭 질문은 패브릭 데이터 에이전트로 라우팅되는 대신 생성적으로 답변됩니다).
당신은 앞서 제시된 요구사항과 제약조건을 충족하기 위해 설계 및 구성을 수정하는 책임을 맡은 엔지니어링 팀의 일원입니다.

설명:
대본:
규정 준수 및 보안
면책 조항은 모든 생성형 응답에 일관되게 적용되어야 합니다. 개별 주제에 대한 수동 편집은 피해야 합니다.
박스 1: 다른 토픽으로 이동 노드를 사용하세요
Microsoft Copilot Studio에서 리디렉션 노드(일반적으로 '다른 토픽으로 리디렉션' 노드라고 함)를 사용할 수 있습니다.
중복 제거: 공유되는 대화 메시지 또는 논리 노드를 단일 전용 주제로 그룹화하면 동일한 단계를 여러 번 구축하는 것을 방지할 수 있습니다.
유지 관리 용이성: 변경 사항이 필요할 때 대상 토픽을 한 번만 업데이트하면 해당 토픽으로 리디렉션되는 모든 토픽에 자동으로 반영됩니다.
컨텍스트 유지: 토픽 간에 변수 값이나 입력/출력 매개변수를 쉽게 전달할 수 있으므로 상담원이 대화 내용을 놓치지 않습니다.
박스 2: 생성형 답변 노드 사용
에이전트 토픽 내에서 생성형 답변 노드를 사용하여 자연어 설명을 요약하고 제공할 수 있습니다.
생성형 답변은 지식 검색, FAQ 및 정보 요약 제공에 특화되어 설계되었습니다. 기업 데이터, 문서 또는 회사 웹사이트를 즉시 처리하여 사용자가 모든 시나리오에 대한 분기 논리를 수동으로 작성할 필요 없이 이해하기 쉬운 안내로 변환할 수 있습니다.
상자 3: 도구 노드를 사용하세요
Microsoft Copilot Studio 상담원 환경에서는 도구 노드(특히 재사용 가능한 상담원 흐름 또는 커넥터에 연결된 작업 노드)를 사용하여 예약 세부 정보 업데이트와 같은 외부 프로세스를 트리거할 수 있습니다.
참조:
https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/guidance/triggering-topics