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

이 핸즈온랩은 교육 내용을 보여 드리기 위한 예시입니다. 실제 교육과정에서는 고객사의 산업과 직무를 반영한 실습 시나리오로 구성한 비공개 학습 사이트를 따로 제공합니다.

M5. 에이전트 플로우 — 결정적 자동화 (Standard Harness)

한 줄 요약 — 에이전트 플로우는 Standard Harness의 결정적 자동화입니다 — 규칙 기반 경로를 따라 같은 입력에 항상 같은 출력을 냅니다. 자연어 또는 디자이너로 만들고, When an agent calls the flow 트리거를 쓰면 에이전트의 도구로 쓸 수 있습니다.

M5는 공식 문서의 에이전트 플로우 구간을 6개 하위 세션으로 나눠 진행합니다.

플로우 해부도 — 트리거·작업·응답

하위 세션

# 세션 핵심
1 에이전트 플로우 개요 결정적 실행 · 이점 3가지 · Power Automate와의 관계
2 자연어로 만들기 다중 턴 대화로 플로우 생성 · 좋은 프롬프트 요소 5가지
3 디자이너 캔버스 편집 · 작업·조건·루프 · Run an agent · 버전 이력
4 도구용 플로우 도구 4요건 · 비동기 응답 · express mode
5 에이전트에서 호출 에이전트·토픽 레벨 도구 추가 · 입력·완료 구성
6 트리거·모니터링·용량 트리거 3계열 · Overview/Activity/Analytics · 용량 관리

1. 에이전트 플로우 개요

플로우는 반복 작업을 자동화하고 여러 앱·서비스를 하나로 엮습니다 — 수동·이벤트·예약으로 실행되며, 공식 문서는 일관된 실행·간단한 작성·전 과정 확인 가능을 3대 이점으로 꼽습니다.

👉 상세 — 에이전트 플로우 개요

2. 자연어로 만들기

트리거·커넥터·작업·조건·매개변수를 담아 설명하면 Copilot이 여러 차례 대화하며 의도를 다듬어 플로우를 만듭니다 — 계획을 확정하면 연결·매개변수까지 구성된 플로우가 만들어집니다.

👉 상세 — 자연어 생성

3. 디자이너에서 편집·관리

시각적 캔버스에서 작업·조건·루프를 끌어다 놓으며 구성합니다 — 동적 값·수식, AI capabilities(Run a prompt·Run an agent), Flow checker, 버전 이력, 게시·테스트를 디자이너에서 처리합니다.

👉 상세 — 디자이너

4. 도구용 플로우 만들기

When an agent calls the flow 트리거와 Respond to the agent 작업을 넣고, Asynchronous response Off로 100초 안에 응답하는 플로우를 게시하면 에이전트 도구가 됩니다 — 입력·출력 매개변수를 잘 설계하는 것이 핵심입니다.

👉 상세 — 도구용 플로우

5. 에이전트에서 플로우 호출

게시된 플로우를 에이전트의 Tools(에이전트 레벨) 또는 토픽(토픽 레벨)에 추가하고 이름·설명·입력·완료 동작을 구성하면, 오케스트레이터가 런타임에 플로우를 호출합니다.

👉 상세 — 에이전트에서 호출

6. 트리거·모니터링·용량

수동·예약·이벤트 트리거의 선택 기준과 Overview·Activity·Analytics 탭 모니터링, 작업 단위로 소모되는 용량(Copilot Credits) 관리와 용량을 다 썼을 때의 동작을 다룹니다.

👉 상세 — 트리거·모니터링·용량

핵심 정리

  1. 에이전트 플로우 = 결정적 자동화 — 같은 입력, 같은 출력, 감사 가능한 실행
  2. 도구형 4요건 — 트리거·응답 작업 + 게시 + Asynchronous response Off + 100초 내 응답 → 도구 추가
  3. 대화는 에이전트가, 실행은 플로우가 나눠 맡는 것이 Standard Harness 설계의 완성형입니다

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출처: Agent flows overview (MS Learn) · Build an agent flow with natural language (MS Learn) · Create an agent flow as a tool (MS Learn)