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
🧠 생각하며 일하는 에이전트
목표를 단계로 나누고, 도구를 골라 쓰고, 막히면 다른 방법을 찾는 실행 엔진
🔁 계속 일하는 에이전트
에이전트 계정 · 메모리 · 트리거로 질문에 답하는 데서 끝나지 않고 업무를 맡아 처리
📊 더 잘하고 덜 쓰는 구조
Microsoft 내부 평가 — 모델보다 Harness가 성능을 더 크게 바꾸고, 입력 처리 비용은 15~21% 절감
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.
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.
GPT · Claude 같은 언어 모델. 생각하고 글을 쓰는 능력 자체
모델에게 맥락 · 도구 · 파일 · 메모리를 주고, 단계를 밟아 끝까지 일하게 만드는 실행 엔진
지침 · 지식 · 도구 · 스킬을 설정해 특정 업무를 맡긴 결과물
CHAPTER 03 · 🔀 THREE HARNESSES
Copilot Studio의 Harness 3종 비교
업무 성격에 따라 Harness를 고릅니다 — 더 강한 Harness가 언제나 정답은 아닙니다
| 구분 | Microsoft Copilot Harness (구 GitHub Copilot Harness) | Customer Conversation Harness | Standard Harness |
|---|---|---|---|
| 잘 맞는 일 | 추론이 많은 여러 단계 업무, 복잡한 비즈니스 프로세스 | 음성 · 채팅으로 고객 문의에 답하고 문제를 해결하는 컨택 센터 | 규칙 기반의 정해진 대화, 반복되는 질문 응대 |
| 일하는 방식 | 지침과 지식을 바탕으로 스스로 판단 — 요청을 해석하고 도구를 골라 단계를 밟음 | 주 에이전트가 전문 하위 에이전트와 협업, 해결 못 하면 상담원에게 연결 | 요청을 가장 알맞은 토픽(직접 설계한 대화 흐름)에 연결 |
| 대표 예시 | 송장을 읽고 발주서와 대조한 뒤 예외 건만 승인으로 넘기는 매입 처리 | 웹사이트 상담 챗봇, 전화번호를 받아 고객 전화 응대 | 사내 헬프데스크, 정보 조회, 안내형 대화 |
| 파일 · 스킬 · 메모리 | Word · Excel · PowerPoint · PDF 생성 · 편집, 스킬 · 메모리 기본 지원, 보안 샌드박스에서 실행 | 스킬 · 메모리 지원 | 토픽 · 변수 · 에이전트 흐름으로 설계 |
| 과금 | Copilot Credits 사용량 기반 | Copilot Credits 사용량 기반 | 기존 Copilot Studio 용량 모델 |
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.
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
CHAPTER 06 · 📊 PERFORMANCE & COST
성능은 오르고, 비용은 내려갔습니다
Microsoft 내부 평가(2026년 10월) — 같은 작업을 Standard Harness와 비교한 결과입니다
(OpenAI 모델 +10.8%p, Anthropic 모델 +22.1%p)
(Standard Harness는 7% 미만)
- 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.
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 점 | 내용 |
|---|---|
| 옮겨지지 않는 것 | 지식 원본, Power Fx 식, 자식 에이전트 — 업그레이드 후 다시 연결 · 구성 필요 |
| 아직 없는 채널 | SharePoint, WhatsApp, Dynamics 365 Contact Center (Microsoft Copilot · Teams · 웹은 지원) |
| 인증 | Microsoft Entra ID · 인증 없음은 지원, 수동 · 사용자 지정 인증은 미지원 |
| 서로 호출 | Standard Harness 에이전트와 새 Harness 에이전트는 서로 직접 호출할 수 없음 |
| 되돌리기 | 한 번 만든 에이전트는 다른 Harness로 옮겨지지 않음 — 처음부터 Harness를 정하고 시작 |
CHAPTER 08 · 🔭 WHAT IT MEANS
이번 변화가 말해 주는 것
CanRobot이 보는 Microsoft AI 전략의 세 가지 흐름
어떤 모델을 쓰느냐보다, 모델에게 어떤 맥락 · 도구 · 실행 환경을 주느냐가 결과를 더 크게 좌우합니다. Microsoft가 Harness에 회사 이름을 붙인 것도 같은 이유입니다.
질문을 받아 답하는 챗봇에서, 계정을 갖고 메모리를 쌓고 트리거로 먼저 움직이며 업무를 맡는 에이전트로 무게 중심이 옮겨 가고 있습니다.
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.
우리 업무에는 어떤 Harness가 맞을까요?
Standard Harness와 Microsoft Copilot Harness 비교 실습부터 자율형 에이전트 설계 · 크레딧 관리 정책 워크숍까지, 조직 상황에 맞춰 Copilot Studio 교육을 설계해 드립니다.
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