M0. 개요 — Standard Harness (개념편)
한 줄 요약 — Standard Harness는 “구식”이 아니라 “규칙 기반·예측 가능성이 필요한 업무의 정답” 으로 읽어야 정확합니다. 이 세션은 본편이 다루지 않는 설계 원리 3가지만 다루고, 나머지 개념은 해당 모듈로 안내합니다. (기능·화면·명칭은 공식 문서 기준 — 최신 일정은 What’s new)
1. Harness — 모델과 제작물 사이의 런타임
Copilot Studio에서 만드는 모든 것은 Harness 위에서 동작합니다. Harness는 모델과 제작물 사이의 런타임으로, 언제 모델을 호출할지, 어떤 구성요소를 보낼지, 결과를 어떻게 해석해 어떤 도구를 부를지를 결정합니다.
사용자 요청 → [Harness: 의도 인식 → 토픽/지식/도구 선택 → 실행] → 응답
Standard Harness는 이 결정을 메이커가 그린 규칙(토픽·트리거·조건·플로우)에 따라 수행합니다. GitHub Copilot Harness가 목표를 스스로 쪼개 추론하는 것과 달리, Standard Harness는 정의된 경로를 예측 가능하게 따라갑니다 — 같은 입력은 항상 같은 결과를 냅니다.
| Harness | 동작 방식 | 최적 용도 |
|---|---|---|
| GitHub Copilot Harness | 목표를 스스로 단계로 분해·추론 | 복잡한 다단계 업무 프로세스 |
| Standard Harness | 정의한 토픽·규칙·경로를 따름 | 규칙 기반 에이전트 · 구조화된 반복 대화 |
| Copilot Chat Harness | 지식을 M365 Copilot Chat에 연결 | 사내 지식 확장 |
3종 비교·선택 기준 상세는 M1-2 Harness 선택에서 다룹니다.
2. 두 개의 오케스트레이션 — 생성형과 클래식
Standard Harness 에이전트는 응답 방식을 두 가지 중에서 선택합니다:
| 방식 | 토픽 선택 | 특징 |
|---|---|---|
| 생성형 오케스트레이션 (기본값) | 토픽 설명 기반 — 토픽·도구·지식을 조합 선택 | 다중 의도 인식 · 자동 슬롯 채우기 · 자동 응답 생성 |
| 클래식 오케스트레이션 | 토픽 트리거 구문 매칭 | 단일 토픽 선택 · 지식은 폴백 · 완전 수동 제어 |
“규칙 기반”이라고 해서 AI가 없는 것이 아닙니다 — 생성형 오케스트레이션·생성형 답변·AI 기반 토픽 작성이 정형 토픽과 나란히 동작합니다. 상세는 M1-6과 M2-7에서 다룹니다.
3. 에이전트 + 에이전트 플로우 — 대화와 실행의 분업
Standard Harness의 완성형은 에이전트(대화) + 에이전트 플로우(실행) 조합입니다:
- 토픽 — 대화가 어떻게 진행될지 그리는 대본 (질문·조건·메시지 노드)
- 지식 — 답을 찾을 때 참조하는 근거 자료 (생성형 답변으로 요약·인용)
- 에이전트 플로우 — 시스템을 실제로 움직이는 결정적 자동화 (트리거 → 작업 → 응답)
플로우는 결정적(deterministic) 입니다 — 규칙 기반 경로를 따라 실행되어 같은 입력이 항상 같은 출력을 만듭니다.
When an agent calls the flow 트리거를 가진 플로우는 에이전트에 도구로 붙어, 대화 중 호출됩니다.
상세는 M5 에이전트 플로우에서 다룹니다.
4. 개념 → 모듈 맵 (상세는 본편에서)
| 개념 | 한 줄 정의 | 배우는 곳 |
|---|---|---|
| Harness 선택 | 3종 Harness 비교와 선택 기준 | M1-2 |
| 오케스트레이션 | 생성형 vs 클래식 — 토픽을 고르는 두 방식 | M1-6 |
| 토픽 | 대화의 대본 — 트리거 + 노드 | M2-3 · M2-4 |
| 지식 · 생성형 답변 | 근거 자료 기반 요약·인용 응답 | M2-2 · M2-7 |
| 도구 | 커넥터 · 프롬프트 · REST · MCP · 플로우 | M2-6 |
| 에이전트 플로우 | 결정적 자동화 — 트리거·작업·응답 | M5 |
핵심 용어 7가지
Harness 모델과 제작물 사이 런타임 · Standard Harness 규칙 기반·예측 가능 실행 · 토픽 대화 대본 · 트리거 토픽 시작 조건 · 생성형 답변 지식 기반 요약 응답 · 엔터티 입력에서 뽑는 정보 조각 · 에이전트 플로우 결정적 자동화 실행기
핵심 정리
- Standard Harness = 규칙 기반·예측 가능 — 잘 정의된 업무엔 추론형보다 정확하고 저렴합니다
- 생성형 오케스트레이션·생성형 답변으로 정형 토픽 + AI를 함께 씁니다
- 에이전트(대화) + 에이전트 플로우(실행) 분업이 Standard Harness 설계의 핵심입니다
다음 모듈: M1. 시작하기
출처: Copilot Studio overview (MS Learn) · Choose a harness (MS Learn) · Orchestrate agent behavior with generative AI (MS Learn) · Agent flows overview (MS Learn)