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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.

Details Edit와 Instruction Edit 분리

3. 단계별 절차

  1. Copilot Studio에서 에이전트 열기
  2. Overview(개요) 화면 → 이름·설명은 Details 섹션의 Edit, 지침은 Instruction 섹션의 Edit
  3. 내용 수정
  4. Save 선택
  5. 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.

지침 편집기의 슬래시 참조 삽입

Overview에서 지침 편집 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:

  1. 단순하고 명확한 목적 기술로 시작
  2. 테스트하며 반복 확장 — 실패 사례가 나올 때마다 규칙 1줄 추가
  3. 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.

지침 템플릿 4블록

핵심 정리

  1. 이름·설명·지침 3요소 — 이름·설명은 Details 섹션, 지침은 Instruction 섹션에서 따로 편집합니다
  2. 한도는 이름 42자 · 설명 1,024자 · 지침 8,000자
  3. 지침에서 / 를 누르면 도구·토픽·다른 에이전트·변수·Power Fx 식을 직접 참조로 삽입할 수 있습니다
  4. 지침은 방향, 토픽은 대본 — 정형 절차를 지침에 욱여넣지 마세요
  5. 실패 사례 기반으로 한 줄씩 반복 확장하는 것이 가장 빠른 개선법입니다

M2 빌드로 · 다음: M2-2. 지식

출처: Add instructions to your agent (MS Learn) · Create and delete agents (MS Learn) · Orchestrate agent behavior with generative AI (MS Learn)