M2-1. 지침 — 에이전트 세부 정보와 Instructions 구성
한 줄 요약 — Standard Harness에서 대화의 뼈대는 토픽이지만, 생성형 오케스트레이션에서는 지침이 계획 수립·응답 생성의 기준이 됩니다. 개요 화면에서 이름·설명·지침 3요소를 구성합니다.
1. 지침의 역할
- 클래식 오케스트레이션 — 대화는 토픽 흐름·트리거가 결정하고, 지침의 역할은 제한적
- 생성형 오케스트레이션 — 지침이 토픽·도구·지식 선택과 응답 톤의 기준이 됨 — 지침 품질이 곧 에이전트 품질
2. 구성 가능한 3요소
| 요소 | 설명 | 편집 위치 | 한도 |
|---|---|---|---|
| 이름(Name) | 표시 이름 — 스키마 이름은 첫 저장 시 확정·읽기 전용 | Overview → Details 섹션 Edit | 42자 |
| 설명(Description) | 에이전트의 목적 요약 — 연결된 에이전트로 쓰일 때 선택 기준 | Overview → Details 섹션 Edit | 1,024자 |
| 지침(Instructions) | 자연어 동작 지침 | Overview → Instruction 섹션 Edit | 8,000자 |
주의 — 이름·설명과 지침은 서로 다른 Edit 버튼입니다. Overview 화면의 Details 섹션과 Instruction 섹션이 각각 별도로 열리므로, 하나의 편집 화면에서 3요소를 함께 고치는 것이 아닙니다.
3. 단계별 절차
- Copilot Studio에서 에이전트 열기
- Overview(개요) 화면 → 이름·설명은 Details 섹션의 Edit, 지침은 Instruction 섹션의 Edit
- 내용 수정
- Save 선택
- 테스트 패널에서 동작 확인 → 반복 수정
슬래시(/)로 직접 참조 삽입
지침 편집기에서 / 를 입력하면 에이전트의 구성 요소를 지침 안에 직접 참조로 넣을 수 있습니다.
| 삽입 대상 | 활용 예 |
|---|---|
| 도구(Tool) | “잔여 연차 조회는 반드시 /연차조회 도구를 사용” |
| 토픽(Topic) | “휴가 신청은 /휴가신청 토픽으로 넘길 것” |
| 다른 에이전트 | 전문 영역 질문을 연결된 에이전트로 위임 |
| 변수(Variable) | 사용자·전역 변수 값을 지침 문맥에 반영 |
| Power Fx 식 | 조건에 따라 지침 문구를 동적으로 구성 |
이름을 문장으로 풀어 쓰는 것보다 참조가 정확해, 생성형 오케스트레이션이 어떤 도구·토픽을 써야 하는지 훨씬 안정적으로 판단합니다.
화면 구성 예시 — 실제 화면·명칭은 버전에 따라 다를 수 있습니다
4. 모범 사례 — 효과적인 지침 작성
지침에 포함할 것:
- 에이전트의 주된 역할과 목적
- 톤·스타일 기대치 (격식/친근/간결 등)
- 거절하거나 다른 곳으로 안내할 주제·작업
- 모호한 입력 처리 방식
- 에스컬레이션/사람 연결 트리거
권장 접근:
- 단순하고 명확한 목적 기술로 시작
- 테스트하며 반복 확장 — 실패 사례가 나올 때마다 규칙 1줄 추가
- 정형이 필요한 절차는 지침이 아니라 토픽으로 — 지침은 방향, 토픽은 대본
5. 복붙 시작 템플릿
당신은 [팀/회사]의 [역할] 도우미입니다.
역할
- [핵심 업무 1], [핵심 업무 2]에 대해 답합니다.
톤
- 존댓말, 간결하게. 목록보다 짧은 문단.
범위
- [주제 A], [주제 B]만 다룹니다.
- [금지 주제]는 답하지 않고 [담당 채널]로 안내합니다.
근거
- 연결된 지식 소스에서 근거를 찾고, 없으면 모른다고 답합니다.
핵심 정리
- 이름·설명·지침 3요소 — 이름·설명은 Details 섹션, 지침은 Instruction 섹션에서 따로 편집합니다
- 한도는 이름 42자 · 설명 1,024자 · 지침 8,000자
- 지침에서
/를 누르면 도구·토픽·다른 에이전트·변수·Power Fx 식을 직접 참조로 삽입할 수 있습니다 - 지침은 방향, 토픽은 대본 — 정형 절차를 지침에 욱여넣지 마세요
- 실패 사례 기반으로 한 줄씩 반복 확장하는 것이 가장 빠른 개선법입니다
출처: Add instructions to your agent (MS Learn) · Create and delete agents (MS Learn) · Orchestrate agent behavior with generative AI (MS Learn)