CanRobot · 캔로봇
Prosci® Certified Change Practitioner Microsoft Frontier Transformation Engineer TITAN Microsoft MVP 2026-2027 · Microsoft 365 Copilot Microsoft Certified Trainer

NEW  ·  COPILOT STUDIO  ·  2026.10.28 발표

GitHub Copilot Harness가
Microsoft Copilot Harness가 되었습니다

이름만 바뀐 것이 아니라, Microsoft의 여러 Copilot이 같은 “에이전트 엔진”을 함께 쓰게 된다는 신호입니다

BEFOREGitHub Copilot Harness
AFTERMicrosoft Copilot Harness
01

🧠 생각하며 일하는 에이전트

목표를 단계로 나누고, 도구를 골라 쓰고, 막히면 다른 방법을 찾는 실행 엔진

02

🔁 계속 일하는 에이전트

에이전트 계정 · 메모리 · 트리거로 질문에 답하는 데서 끝나지 않고 업무를 맡아 처리

03

📊 더 잘하고 덜 쓰는 구조

Microsoft 내부 평가 — 모델보다 Harness가 성능을 더 크게 바꾸고, 입력 처리 비용은 15~21% 절감

발표 2026.10.28 · Copilot Studio 블로그
바뀌는 것 이름 (기능 · 과금은 그대로)
화면 표기 몇 주에 걸쳐 순차 변경
읽는 시간 약 8분
01

CHAPTER 01 · 📢 WHAT CHANGED

무엇이 바뀌었나요?

Copilot Studio에서 쓰던 GitHub Copilot Harness의 이름이 Microsoft Copilot Harness로 바뀌었습니다

  • 이름을 바꾼 이유 — Microsoft는 이 Harness를 Copilot Studio만이 아니라 여러 Copilot 경험이 함께 쓰는 공통 기반으로 넓히고 있습니다. 새 이름은 Microsoft 전체에서 맡는 역할이 커졌다는 뜻입니다.
  • 이미 만든 에이전트 — 지금처럼 그대로 동작합니다. 기능도, 과금 방식도 바뀌지 않습니다.
  • 화면과 문서 표기 — 제품 화면의 새 이름은 앞으로 몇 주에 걸쳐 바뀝니다. 그동안 Microsoft Learn 문서와 Copilot Studio 화면에는 “GitHub Copilot harness”라는 옛 이름이 함께 보일 수 있습니다.
  • GitHub Copilot 서비스와는 별개 — 이 Harness는 Copilot Studio의 에이전트 제작 · 실행 프레임워크입니다. GitHub Copilot과 기반 기술 · SDK 구성 요소를 공유하지만, Copilot Studio에서 에이전트가 실행될 때 고객 데이터가 GitHub Copilot 서비스로 보내지거나 처리되지 않습니다. 기존 Copilot Studio의 개인 정보 · 보안 · 규정 준수 · 데이터 위치 약속이 그대로 적용됩니다.
💡 한 줄 요약   “GitHub”이라는 이름 때문에 개발자 전용 기능으로 오해받던 Harness가, 이름부터 Microsoft Copilot 전체의 에이전트 엔진으로 자리를 잡았습니다. 고객에게 설명할 때 “GitHub 계정이 필요한가요?”, “코드가 GitHub로 가나요?” 같은 질문이 줄어들 것입니다.
02

CHAPTER 02 · ⚙️ WHAT IS A HARNESS

Harness는 무엇인가요?

모델이 “두뇌”라면, Harness는 그 두뇌에 도구를 쥐여 주고 일하는 순서를 잡아 주는 “운영 체계”입니다

  • 공식 정의 — Harness는 Copilot Studio에서 모델과 에이전트 설정 사이에 있는 운영 계층입니다. 모델이 맥락을 어떻게 받고, 지침과 도구를 어떻게 쓰고, 결과를 어떻게 해석해 작업을 끝까지 끌고 가는지를 정합니다.
  • 쉽게 말하면 — 모델은 추론 능력을 주고, Harness는 그 능력에 장비를 갖춰 주고 방향을 잡아 줍니다.
  • Harness가 정하는 것 — 에이전트가 어떻게 추론하는지, 얼마나 복잡한 일을 맡을 수 있는지, 기본으로 무엇을 할 수 있는지, 그리고 어떻게 과금되는지까지 Harness에 따라 달라집니다. 그래서 Copilot Studio에서는 에이전트를 만들 때 Harness부터 고릅니다.
🧠 모델

GPT · Claude 같은 언어 모델. 생각하고 글을 쓰는 능력 자체

⚙️ Harness

모델에게 맥락 · 도구 · 파일 · 메모리를 주고, 단계를 밟아 끝까지 일하게 만드는 실행 엔진

🤖 에이전트

지침 · 지식 · 도구 · 스킬을 설정해 특정 업무를 맡긴 결과물

03

CHAPTER 03 · 🔀 THREE HARNESSES

Copilot Studio의 Harness 3종 비교

업무 성격에 따라 Harness를 고릅니다 — 더 강한 Harness가 언제나 정답은 아닙니다

구분Microsoft Copilot Harness
(구 GitHub Copilot Harness)
Customer Conversation HarnessStandard Harness
잘 맞는 일추론이 많은 여러 단계 업무, 복잡한 비즈니스 프로세스음성 · 채팅으로 고객 문의에 답하고 문제를 해결하는 컨택 센터규칙 기반의 정해진 대화, 반복되는 질문 응대
일하는 방식지침과 지식을 바탕으로 스스로 판단 — 요청을 해석하고 도구를 골라 단계를 밟음주 에이전트가 전문 하위 에이전트와 협업, 해결 못 하면 상담원에게 연결요청을 가장 알맞은 토픽(직접 설계한 대화 흐름)에 연결
대표 예시송장을 읽고 발주서와 대조한 뒤 예외 건만 승인으로 넘기는 매입 처리웹사이트 상담 챗봇, 전화번호를 받아 고객 전화 응대사내 헬프데스크, 정보 조회, 안내형 대화
파일 · 스킬 · 메모리Word · Excel · PowerPoint · PDF 생성 · 편집, 스킬 · 메모리 기본 지원, 보안 샌드박스에서 실행스킬 · 메모리 지원토픽 · 변수 · 에이전트 흐름으로 설계
과금Copilot Credits 사용량 기반Copilot Credits 사용량 기반기존 Copilot Studio 용량 모델
📌 고르는 기준 (Microsoft 가이드)   일이 짧고 범위가 정해져 있으며 채널과 세밀한 통제가 중요하면 Standard Harness, 오래 걸리고 여러 시스템을 오가며 추론과 반복 검토가 필요하면 Microsoft Copilot Harness가 맞습니다. 단순한 일에 강한 Harness를 쓰면 결과는 같은데 Copilot Credits와 응답 시간만 늘어날 수 있습니다. Microsoft는 이 밖에 Copilot Chat용 Harness까지 포함해 Harness를 비교하는 문서를 따로 제공합니다.
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CHAPTER 04 · 🛠️ CAPABILITIES

Microsoft Copilot Harness로 무엇을 할 수 있나요?

토픽과 분기를 일일이 그리는 대신, 자연어로 에이전트를 설명하고 필요한 재료를 연결합니다

  • 목표를 받아 스스로 단계 나누기 — 정해진 대본만 따르지 않고 목표를 단계로 나눈 뒤 커넥터 · 지식 · MCP 서버 · 연결된 에이전트 중 알맞은 도구를 골라 부릅니다. 한 단계가 실패하거나 요청이 바뀌면 방법을 바꿉니다.
  • 업무 문서 직접 만들기 — Word · Excel · PowerPoint · PDF 파일을 만들고 고치고 그 내용을 바탕으로 추론합니다. 문서가 많은 업무에 특히 강합니다.
  • 스킬 — 한 번 만든 업무 지침 묶음을 여러 에이전트에 붙여 쓰고, Markdown 파일이나 패키지로 내보내 공유할 수 있습니다.
  • Work IQ 기본 연결 GA — 새 에이전트에는 Work IQ가 기본으로 추가되어 메일 · 일정 · 파일 · Teams 메시지 · 사람 정보 같은 조직 데이터를 맥락으로 씁니다.
  • 보안 샌드박스 — 각 작업은 Copilot Studio가 관리하는 안전한 샌드박스(코드 실행 컨테이너)에서 돌아갑니다.
  • 한 화면에서 만들고 검증하기 — Build(지침 · 지식 · 도구 · 스킬 · 모델 · 메모리) → Preview(대화 테스트) → Evaluate(테스트 세트로 품질 측정) → Monitor(운영 상태 · 세션 · 크레딧 사용량) 네 개 탭으로 정리되어 있습니다.
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CHAPTER 05 · 🔁 ALWAYS-ON AGENTS

질문에 답하는 에이전트에서, 업무를 맡는 에이전트로

Microsoft는 이번 발표에서 “지속적으로 일하고 먼저 움직이는” 에이전트를 위한 기능을 함께 강조했습니다

🪪 에이전트 계정 Frontier

에이전트가 Microsoft 365 안에서 자기 Entra ID · 메일함 · 프레즌스를 가진 “동료”가 됩니다. 사람은 메일 회신 · Teams · Office 댓글 · @멘션으로 업무 맥락과 판단을 보태고, 에이전트는 업무를 처음부터 끝까지 맡아 처리합니다.

  • Microsoft 365 Frontier for AI Teammates 라이선스와 테넌트 Frontier 등록 필요
  • 첫 게시 전에 계정을 추가해야 하고, 게시 후에는 메일 주소를 바꿀 수 없음
  • 만드는 사람은 Microsoft 365 E5 + Agent 365 추가 기능 또는 E7 필요, 민감도 레이블이 붙은 보호 문서는 읽지 못함

🧠 비즈니스 프로세스 메모리 Preview

대화에서 알게 된 선호 · 맥락 · 일하는 방식을 기억했다가 다음 대화에 씁니다. 일반 에이전트는 사용자마다 따로 기억하고, 계정을 가진 에이전트는 팀 전체가 하나의 공유 메모리를 씁니다.

  • 개인 메모리: 본인만 보며, 28일간 사용하지 않으면 삭제, 그룹 채팅 · 채널에서는 꺼짐
  • 공유 메모리: 한 사람이 알려 준 내용이 다른 사람과의 대화에 나올 수 있음 — 원본 파일 권한이 없는 사람에게도 요약이 보일 수 있어 공유 범위를 미리 안내해야 함

⚡ 트리거 Preview

사용자의 질문을 기다리지 않고, 정해진 조건(새 메일 도착, 일정 시각 등)이 되면 에이전트가 스스로 작업을 시작합니다.

  • 게시 후 “나를 위해 활성화”(만든 사람 권한으로 실행) 또는 “다른 사람과 공유”(각자 권한으로 실행) 선택
  • 트리거 · 지침 · 도구를 바꾸면 다시 게시해야 반영, 자율 실행도 Copilot Credits로 과금

🧑‍⚖️ 사람의 감독

Microsoft는 “중요한 결정은 사람이 통제한다”는 원칙을 함께 내세웠습니다. 블로그에서 별도 기능으로 자세히 설명하지는 않았고, 지금은 아래 장치로 구현합니다.

  • 워크플로 · 에이전트 흐름의 사람 검토(Human-in-the-loop) 단계
  • 관리자 통제: 제작 권한 · 데이터 · 커넥터 정책 · 공유 범위 · 에이전트별 지출 한도 · 차단 · 격리
🏢 Microsoft 사례   Microsoft 고객 서비스 · 지원(CSS) 비즈니스 애플리케이션 팀은 이 Harness로 지원 요청 해결 에이전트를 만들어, 2026년 8월 기준 사람 개입 없이 끝까지 해결한 비율이 35%를 넘었다고 밝혔습니다.
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CHAPTER 06 · 📊 PERFORMANCE & COST

성능은 오르고, 비용은 내려갔습니다

Microsoft 내부 평가(2026년 10월) — 같은 작업을 Standard Harness와 비교한 결과입니다

+10.8~22.1%pHarness만 바꿨을 때 통과율 상승
(OpenAI 모델 +10.8%p, Anthropic 모델 +22.1%p)
84~91%도구 호출이 실패한 뒤에도 문제를 계속 풀어 간 비율
(Standard Harness는 7% 미만)
−15~21%모델 호출은 약 두 배로 늘었지만, 캐시 효율로 입력 처리 순비용 절감
  • 모델보다 Harness — 모델을 바꿔도 통과율은 크게 달라지지 않았지만, Harness를 바꾸자 차이가 크게 벌어졌습니다.
  • 실패에 강해짐 — 도구가 한 번 실패한 뒤 나중에 다시 시도해 성공할 가능성이 7배 이상 높았습니다. 다만 이것이 전체 작업 성공을 뜻하지는 않습니다.
  • 비용 관리 — 만들기 · 테스트 · 평가 · 실행 모두 Copilot Credits를 씁니다. Power Platform 관리 센터에서 환경별 크레딧 할당, 에이전트별 지출 한도, 테넌트 풀 사용 차단을 설정하고, Copilot Credit 추정 도구로 미리 계산할 수 있습니다.
ℹ️ 수치 읽는 법   위 수치는 Microsoft 내부 평가 결과로, 날짜 · 빌드 · 모델 · 설정에 따라 달라질 수 있습니다. 우리 조직 업무에서는 Evaluate 탭으로 직접 테스트 세트를 만들어 확인하는 것이 정확합니다.
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CHAPTER 07 · 🧭 MIGRATE OR NOT

Standard Harness 에이전트, 지금 옮겨야 할까요?

결론부터 — 잘 돌아가는 에이전트는 그대로 두고, 새 업무부터 Microsoft Copilot Harness로 시작하세요

  • Standard Harness는 계속 지원 — 지원 종료 계획이나 강제 전환이 없습니다. 이미 게시한 에이전트는 바뀌거나 멈추지 않습니다.
  • 옮길 때는 이유가 분명할 때만 — 품질 향상, 더 효율적인 실행, 오래 걸리는 작업, 특정 추론 모델 · 새 기능이 필요할 때 옮깁니다. 옮기는 일은 부품 변환이 아니라 “다시 설계”로 봐야 합니다.
  • 업그레이드 기능 Preview — Copilot Studio 홈에서 “○○ 에이전트를 업그레이드해 줘”라고 요청하면 새 Harness로 사본을 만들고, 지침 · 도구 · 추천 프롬프트를 옮긴 뒤 결과 보고서를 줍니다. 토픽은 스킬이나 워크플로로 다시 만들어지고, 업그레이드에도 크레딧이 듭니다.
확인할 점내용
옮겨지지 않는 것지식 원본, Power Fx 식, 자식 에이전트 — 업그레이드 후 다시 연결 · 구성 필요
아직 없는 채널SharePoint, WhatsApp, Dynamics 365 Contact Center (Microsoft Copilot · Teams · 웹은 지원)
인증Microsoft Entra ID · 인증 없음은 지원, 수동 · 사용자 지정 인증은 미지원
서로 호출Standard Harness 에이전트와 새 Harness 에이전트는 서로 직접 호출할 수 없음
되돌리기한 번 만든 에이전트는 다른 Harness로 옮겨지지 않음 — 처음부터 Harness를 정하고 시작
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CHAPTER 08 · 🔭 WHAT IT MEANS

이번 변화가 말해 주는 것

CanRobot이 보는 Microsoft AI 전략의 세 가지 흐름

1모델 중심에서 Harness 중심으로

어떤 모델을 쓰느냐보다, 모델에게 어떤 맥락 · 도구 · 실행 환경을 주느냐가 결과를 더 크게 좌우합니다. Microsoft가 Harness에 회사 이름을 붙인 것도 같은 이유입니다.

2챗봇에서 자율형 에이전트로

질문을 받아 답하는 챗봇에서, 계정을 갖고 메모리를 쌓고 트리거로 먼저 움직이며 업무를 맡는 에이전트로 무게 중심이 옮겨 가고 있습니다.

3성능과 비용 효율을 함께

더 많이 생각하게 하면서도 캐시 효율로 비용을 줄이는 방향입니다. 다만 사용량 기반 과금이라, 업무별로 어떤 Harness가 맞는지 고르는 판단이 곧 비용 관리가 됩니다.

✅ 지금 할 수 있는 준비 체크리스트

  • 사내 자료 · 교육 자료 용어 정리 — 설계 문서 · 교육 교안 · 운영 가이드에 있는 “GitHub Copilot Harness” 표기를 “Microsoft Copilot Harness”로 바꾸세요. 화면이 바뀌는 몇 주 동안은 두 이름을 함께 적어 두면 혼란이 적습니다.
  • 업무별 Harness 고르기 — 지금 만들거나 계획 중인 에이전트를 “짧고 정해진 대화”와 “오래 걸리고 판단이 필요한 업무”로 나눠 보세요.
  • 크레딧 관리 정책 — 환경별 크레딧 할당과 에이전트별 지출 한도를 먼저 정한 뒤 제작을 열어 주세요.
  • 공유 메모리 안내 — 에이전트 계정을 시범 도입한다면, 에이전트에게 공유한 파일 · 대화가 팀 전체 응답에 쓰일 수 있다는 점을 사용자에게 먼저 알리세요.
  • 사람 검토 지점 정하기 — 자율 실행을 켜기 전에, 결재 · 고객 발송 · 금액 변경처럼 사람이 확인해야 하는 단계를 워크플로에 넣으세요.
ℹ️ 안내   이 페이지는 2026년 10월 28일 Microsoft Copilot Studio 공식 블로그와 Microsoft Learn의 Copilot Studio 문서(2026년 11월 3일 확인)를 바탕으로 CanRobot이 정리했습니다. Learn 문서는 아직 “GitHub Copilot harness”라는 옛 이름으로 적혀 있을 수 있습니다. 에이전트 계정은 Frontier 프로그램, 메모리 · 트리거 · 업그레이드는 미리 보기 기능이라 기능 · 명칭 · 제공 일정이 바뀔 수 있습니다. 8장의 “세 가지 흐름”은 Microsoft 공식 표현이 아니라 CanRobot의 해석입니다.

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