안녕하세요, Agentic AI Lab 강승민 입니다. 저는 5월 19일 부터 5월 22일까지 열린 MS Build 2025에 직접 참관하여 에이전트 기술과 최신 AI 트렌드 내용을 공유 드리고 KT 관점에서 공감할 수 있는 주요 기술 인사이트 위주로 아래와 같이 작성하여 공유 드리고자 합니다.

  MS Build 2025에서 가장 주목할 만한 발표 중 하나는 바로 ‘The Agentic Web’, 즉 에이전트들이 개인, 조직, 팀, 그리고 end-to-end 비즈니스 맥락 전반에 걸쳐 작동하는 새로운 인터넷의 비전이었습니다. Microsoft는 이를 Open Agentic Web이라는 이름으로 소개하며, 단순한 기술 혁신을 넘어 전 세계 개발자들에게 새로운 기회를 여는 플랫폼 패러다임의 전환으로 규정했습니다. Microsoft CTO인 Kevin Scott는 키노트 연사로 나서 에이전트의 정의와 방향성에 대해 이야기했습니다. 그에 따르면, 에이전트란 인간이 작업을 위임할 수 있는 존재이며, 그 위임의 범위와 복잡성은 시간이 지남에 따라 점점 확장되고 있다는 점을 강조했습니다. 그는 이를 구조적으로 설명하기 위해 에이전트를 계층(Layer) 기반 관점으로 나누어 설명했는데, 이 접근은 저에게도 꽤 인상 깊었습니다. 단순한 기능성 자동화를 넘어, 문맥을 이해하고 결정을 내리며 다양한 시스템과 연동되는 진화된 에이전트 구조를 상상하게 만들었습니다.

  Agent 기반 웹 스택 위에는 Runtime Layer라는 계층이 존재하며, 이는 Microsoft가 새롭게 구축 중인 핵심 구성 요소 집합으로 소개되었습니다. 특히 이 계층에서 주목할 부분은 reasoning 컴포넌트입니다. Microsoft는 새로운 추론 모델 덕분에 에이전트들이 매우 복잡한 작업을 실제로 수행할 수 있게 되었다는 점을 강조했으며, 앞으로도 이 계층 내 추론 능력은 계속 고도화될 것이라고 전망했습니다. 하지만 발표는 단순한 추론 성능에 그치지 않고, 에이전트가 실질적으로 작동하기 위해 필요한 소프트웨어 엔지니어링의 기본 요소들에 대한 언급으로 이어졌습니다. 그 중 핵심은 바로 Agentic Memory였습니다. 에이전트가 인간처럼 작업을 수행하려면, 단기적 맥락뿐 아니라 광범위하고 지속적인 기억을 바탕으로 회상(recall)할 수 있어야 합니다. 이러한 메모리가 정확하고 신뢰할 수 있어야, 에이전트는 사용자의 선호도를 이해하고 그에 맞는 행동을 할 수 있습니다. 이는 결국 개인화된 상호작용과 위임 가능한 협업 파트너로서의 에이전트 실현으로 이어집니다. 개인적으로도 Agentic Memory는 매우 핵심적인 기술이라 생각되며, 우리 회사에서도 이와 관련한 기술을 지속적으로 연구 및 개발할 필요성을 크게 느꼈습니다.

  NLWeb은 Microsoft가 새롭게 제안한 오픈 웹 프로젝트로, 웹사이트들이 자신의 콘텐츠를 자연어 인터페이스로 쉽게 노출할 수 있게 해주는 기술입니다. Microsoft는 웹의 진화 방향을 Agentic Web으로 보고 있으며, NLWeb이 그 기반이 되는 표준 기술(HTML for Agentic Web)이 될 것이라는 비전을 제시했습니다. NLWeb 기반으로 생성된 에이전트는 MCP 서버로도 동작할 수 있으며, 에이전트 생태계(MCP 생태계) 참여자에게도 쉽게 노출되고 접근 가능합니다. 개발자는 별도의 복잡한 코딩 없이, 원하는 AI 모델(예: 오픈소스 LLM)을 선택하고 사이트의 데이터를 연결함으로써, 자연어로 질문하고 응답받을 수 있는 대화형 AI 인터페이스를 손쉽게 구축할 수 있습니다. NLWeb은 오픈 프로토콜 기반으로 설계되어 있으며, Google Cloud, AWS, 다양한 AI 모델 및 벡터 데이터베이스와도 호환됩니다. 또한 Windows, macOS, Linux 등 주요 운영체제를 모두 지원합니다. 이러한 프로젝트는 단순한 기능 제공을 넘어, 웹이 사람과 AI가 함께 작동하는 공간으로 진화하는 데 기여하며, 사용자가 직접 문서를 일일이 찾고 읽는 대신, AI 에이전트를 통해 원하는 정보를 즉각적으로, 자연어로 얻을 수 있는 시대가 열리고 있습니다.

Agentic Web은 단순히 새로운 기술 스택의 등장이 아니라, 인터넷 사용 방식의 패러다임 전환이라 느꼈습니다. 기존의 웹은 사용자가 요청하고 AI가 응답하는 구조였다면, 이제는 AI 에이전트가 주도적으로 정보를 탐색하고, 사용자의 맥락을 기반으로 행동하는 ‘행위 주체’로 진화하고 있기 때문입니다. 개인적으로 이 변화는 UX 설계자와 개발자 모두에게 새로운 사고의 틀을 요구한다고 생각합니다. UI 구성 요소 중심의 접근을 넘어, 사용자와 에이전트 간 협업 구조를 설계하는 경험 기반 디자인이 필요해지고 있으며, 시스템 관점에서도 REST API를 넘어 에이전트 간의 대화 흐름, 메모리, 도구 연계를 통합적으로 고려해야 하기 때문입니다. 특히 Agentic Memory나 NLWeb 같은 개념은 앞으로의 웹이 단순한 정보의 집합이 아니라, AI가 직접 이해하고 상호작용하는 정보의 생태계로 진화할 것임을 보여준다고 생각합니다.

  AI로 소프트웨어 개발 생애주기를 새롭게 그리는 관점에서 개발자를 위한 AI 보조 프로그래밍 도구인 GitHub Copilot에 대해 공유 드리고 싶은데 특히, 이번 MS Build 2025에서는 새롭게 도입된 Copilot Agent mode을 통해 코드 작성 자동화뿐 아니라 보다 진화된 자율적 기능을 확장하여 개발 생산성을 더욱 향상 시킬 수 있도록 했습니다. 최초 비동기 자율 작업 수행을 통한 코드 리팩토링, 테스트 커버리지 향상, 버그 수정 등 진행이 가능하고 실제 demo에서는 agent에게 GitHub 내의 이슈를 할당하고 agent가 자동으로 처리하는 기능도 소개가 되었습니다. 또한 Azure AI Foundry의 다양한 최신 AI 모델(OpenAI, Meta, Cohere, Mistral 등)을 GitHub 환경에서 바로 평가하고 선택하여 CI/CD 워크플로우에 통합할 수 있게 지원하는 기능도 추가가 되었습니다. SRE(Site Reliability Engineering) Agent, 앱 현대화 등을 통해 소프트웨어 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 AI Agent 기반 자동화 및 최적화 관점에서의 방향성도 엿볼 수 있었습니다. 특히, SRE Agent가 개인적으로 인상 깊었는데 자동으로 문제를 분류하고, 근본 원인을 파악하고, 완화 조치를 취한 후 모든 복구 항목이 포함된 사고 관리 보고서를 GitHub 이슈로 기록한다는 점에서 서비스 상용 관점에서 꼭 필요한 부분이라고 생각이 들었습니다. 이처럼 GitHub Copilot은 GitHub 플랫폼과 Azure AI Foundry의 긴밀한 통합을 통해 개발자는 생태계 내에서 일관된 개발 워크플로우를 구축할 수 있도록 했습니다.

  GitHub Copilot이 단순한 코드 자동 완성 도구를 넘어서, 개발 생애주기 전체에 AI를 녹여내는 플랫폼으로 진화하고 있다는 점에서 큰 인사이트를 얻었습니다. 특히 이번 MS Build 2025에서 공개된 Copilot Agent Mode는 개발자의 역할을 보조하는 수준을 넘어, 이제는 자율적으로 이슈를 처리하고 복구 보고서를 작성하는 수준까지 왔다는 점에서 주목할 만합니다. 결국 이번 발표는 단순한 기능 확장을 넘어서, AI Agent 중심의 개발 문화로 전환되는 흐름을 분명히 보여주었습니다. 앞으로는 코드 작성뿐 아니라 운영, 테스트, 품질관리까지 모든 단계에서 개발자가 ‘Director’가 되고, AI가 ‘Actor’가 되는 구조가 현실화될 것으로 기대됩니다.

  이번 MS Build 2025에서는 다양한 발표가 있었지만, 그중에서도 제가 가장 주목한 것은 Azure AI Foundry Agent Service였습니다. Azure AI Foundry는 기업용 AI 애플리케이션 및 에이전트를 설계, 커스터마이징, 관리, 배포할 수 있는 통합 클라우드 플랫폼입니다. 현재 1,900종 이상의 AI 모델을 지원하며, 데이터 보안, 엔터프라이즈 거버넌스, AI Agent 오케스트레이션 등 엔터프라이즈 수준의 AI 시스템 구축에 필요한 전방위 서비스를 제공하고 있습니다. 이번 행사에서 특히 인상적이었던 내용을 아래와 같이 정리해 보았습니다.

Foundry에서 배포 가능한 새로운 모델로는 Grok3, Grok3 Mini, Sora가 소개되었습니다. Grok3는 추론, 심층 검색, 응답 생성을 하나의 모델로 통합한 최신 모델로, 이제 Azure Foundry 환경에서 바로 활용할 수 있게 되었습니다. 또한 Hugging Face와의 파트너십을 확장하여, 앞으로 11,000개 이상의 오픈 소스 및 최신 모델에 액세스할 수 있도록 지원 범위를 넓힐 계획도 함께 발표되었습니다. 그리고 개인적으로 주목할 만한 기능으로 Model Router를 꼽을 수 있는데 이 기능은 쿼리 특성에 따라 가장 적합한 모델을 자동으로 선택해, 비용과 성능 간의 균형을 자동 최적화해줍니다. 이는 실제 기업 환경에서 다양한 워크로드를 처리해야 하는 상황에서 매우 유용한 접근이라 생각됩니다. 또한 Azure OpenAI 및 일부 Foundry 모델에 대해 예약 용량(Reserved Capacity) 확대 정책도 발표되었습니다. 이는 높은 트래픽 환경에서도 예측 가능한 성능을 유지할 수 있게 하여, AI 시스템 운영 안정성 측면에서 중요한 진전이라고 볼 수 있습니다.

이번 MS Build 2025에서는 Microsoft가 제시하는 차세대 AI 에이전트 비전의 핵심 개념 중 하나인 Connected Agents가 주목받았습니다. 기존의 단일 AI Agent가 수행하던 역할에서 더 나아가, 여러 에이전트가 서로 협력하고 정보를 공유하며 하나의 지능형 시스템처럼 작동하는 구조를 제안한 것입니다. 전통적인 AI 에이전트는 특정 기능에 집중된 단일 인스턴스로 동작해 왔습니다. 그러나 실무에서 마주하는 문제는 종종 단일 기능으로 해결하기 어렵고, 복잡한 맥락과 다단계 프로세스를 요구합니다. Microsoft는 이에 대응하여, 다수의 Agent가 서로 연결되어 협업하는 구조, 즉 Connected Agents 개념을 도입했습니다. Connected Agents는 각 Agent가 전문화된 역할을 수행하면서도, 서로 상태(state)나 컨텍스트(context)를 공유하며 작업을 이어가는 것이 특징입니다. 예를 들어 한 Agent는 사용자 요청을 분석하고, 다른 Agent는 관련 데이터를 수집하거나 외부 시스템과 통신하며, 최종 Agent는 결과를 정리해 사용자에게 전달합니다.

MS Build 2025에서는 Connected Agents 개념을 실제 애플리케이션에 적용한 BuildEvents 데모가 공개되어 많은 주목을 받았습니다. 이 데모는 단순한 개념 설명을 넘어, 실제 서비스 구성에서 Connected Agents가 어떻게 역할을 나누고 협력하며 작동하는지를 보여준 대표 사례였습니다. BuildEvents는 이벤트 운영을 위한 애플리케이션으로, 세 가지 주요 Agent로 구성된 Connected Agent 아키텍처를 사용했습니다.

• Event Venue Agent: 사용자가 입력한 행사 정보를 바탕으로, 위치, 규모, 예산, 시간대 등의 조건을 고려해 적절한 행사 장소를 탐색하고 제안하는 역할을 담당
• RSVP Agent: 선택된 행사 장소와 일정 정보를 기반으로 참석 요청 메시지를 생성하고 발송
• Social Media Content Writer Agent: 이벤트 정보를 기반으로 행사 홍보용 콘텐츠를 자동으로 생성

  이번 발표를 통해 Azure AI Foundry는 단순한 모델 호스팅 플랫폼을 넘어, 엔터프라이즈 AI 활용 전반을 아우르는 핵심 인프라로 진화하고 있음을 다시금 확인할 수 있었습니다. 앞으로 이 플랫폼이 AI Agent 기반 자동화 전략을 어떻게 구체화하고 산업 현장에 적용시켜 나가는지를 계속 주의 깊게 지켜볼 필요가 있다고 생각합니다. 특히, Connected Agents는 단순한 AI 자동화를 넘어서, 업무 프로세스를 지능적으로 조정하고 실행할 수 있는 새로운 아키텍처적 접근을 제시했다는 점에서 주목할 만합니다. BuildEvents 데모는 이 개념이 실제 서비스 환경에서 어떻게 구현되고 운영될 수 있는지를 보여준 대표 사례로, 단일 Agent로는 감당하기 어려운 복잡한 사용자 요구와 상황 변화에 대해 전문화된 다수의 Agent가 협업함으로써 완결된 사용자 경험을 제공할 수 있다는 가능성을 분명하게 보여주었습니다. 향후 agentic application을 성공적으로 개발하고 운영하기 위해서는 단순히 모델 성능만이 아니라,

• Right Prompt (정확한 의도와 컨텍스트를 전달하는 프롬프트)
• Right Actions (Tool Calls) (적절한 도구 및 API 호출)
• Right Agentic Pattern (에이전트 간의 역할 분담 및 협업 구조)

이 세 가지 요소가 핵심이 될 것으로 판단됩니다. 이를 기반으로, 각 요소의 효과성을 정량적으로 평가할 수 있는 체계적인 평가 프레임워크의 도입 또한 병행되어야 할 것입니다.

  이번 MS Build 2025에서 Microsoft는 AI 에이전트의 급속한 증가에 대응하기 위한 새로운 정체성 관리 기능인 Microsoft Entra Agent ID를 공개했습니다. 이 기능은 AI 에이전트의 보안, 통제, 거버넌스 체계를 근본적으로 강화할 수 있는 수단으로 주목받고 있으며, 2025년 하반기 Public Preview로 제공될 예정이라고 합니다. AI가 다양한 업무에 도입되면서, 조직 내에서는 Copilot Studio나 Azure AI Foundry와 같은 플랫폼을 통해 다수의 AI 에이전트가 생성되고 배포되고 있기 때문에 이러한 환경에서 각 에이전트의 역할, 권한, 사용 이력 등을 정확히 식별하고 통제하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. Microsoft Entra Agent ID는 이러한 과제를 해결하기 위해, 각 AI 에이전트에 Microsoft Entra 기반의 고유 식별자(ID)를 자동 부여하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 조직은 각 에이전트의 활동 이력, 사용 리소스, 접근 권한을 개별 단위로 추적 및 관리할 수 있습니다. 고유 Agent ID가 부여되면 에이전트 단위의 행동 추적 및 위협 탐지가 가능해지며, 이상 징후 발생 시 즉각적인 대응 체계를 구축할 수 있을 뿐만 아니라 조직 내에서 무분별하게 생성된 에이전트(Agent Sprawl)를 통제할 수 있어, 보안 위험을 줄이고 자산 관리 효율을 높일 수 있습니다.

  Microsoft Entra Agent ID는 AI 에이전트가 ‘하나의 디지털 주체’로서 안전하게 작동하고 관리될 수 있는 기반 인프라를 제공하는 기능입니다. 앞으로 AI Agent가 조직 내 다양한 업무에서 핵심 역할을 맡게 될수록, 이러한 ID 기반 통합 관리체계의 중요성은 더욱 커질 것입니다. Public preview 이후의 실제 기업 적용 사례에도 관심을 가질 필요가 있으며, 에이전트 중심의 ID 및 권한 관리가 새로운 보안 표준으로 자리 잡을 수 있을지 지켜볼 만한 시점인 것 같습니다.

  이번 MS Build 2025는 단순한 기술 발표를 넘어, AI 에이전트 중심의 새로운 웹과 개발 생태계의 방향성을 실질적으로 제시한 자리였습니다. 발표된 기술들은 개념 소개에 그치지 않고, 실제 데모를 통해 얼마나 실무에 적용 가능한지(practical)까지 보여주었다는 점에서 특히 인상 깊었습니다.

  이제 AI가 주체적으로 행동하고 서로 협업하는 구조는 더 이상 미래의 이야기가 아닙니다. 개발자와 조직은 단순한 기술 채택을 넘어서, AI 에이전트를 중심으로 시스템과 프로세스를 재설계할 시점에 와 있다고 생각합니다. 

  이번 Build는 그 가능성과 방향성을 명확히 확인할 수 있었던, 매우 현실적이면서도 상징적인 이정표였습니다.

송건학(AI Future Lab), 정치훈(IT Dev본부), 강민정(IT Dev본부)