Azure AI Foundry를 사용하여 AI 에이전트를 만드는 방법

Azure AI Foundry는 조직이 고유한 요구 사항에 맞춘 AI 에이전트를 빌드하고 배포할 수 있게 하는 강력한 플랫폼입니다. Azure OpenAI 리소스를 활용하면 코드 인터프리터 및 사용자 지정 함수와 같은 고급 도구를 갖춘 지능형 에이전트를 만들 수 있습니다. 이러한 에이전트는 코드 실행, 웹 검색 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

이 가이드에서는 Azure AI Foundry를 사용한 기본 에이전트 설정 과정을 안내합니다. Azure AI Foundry는 현재 기본 설정 옵션만 지원합니다.

Azure AI Foundry란?

Azure AI Foundry는 사용자가 최소한의 복잡성으로 AI 에이전트를 만들고 관리할 수 있도록 설계된 클라우드 기반 서비스입니다. Azure OpenAI 리소스와 원활하게 통합되어 GPT-4와 같은 모델을 배포하고 특정 지침과 도구로 에이전트를 사용자 지정할 수 있습니다.

Azure AI Foundry의 주요 기능은 다음과 같습니다.

사용자 지정 가능한 에이전트: 특정 지침과 도구를 사용하여 필요에 맞게 에이전트를 조정합니다.
모델 유연성: GPT-4와 같은 강력한 AI 모델을 배포하여 에이전트에 사용합니다.
테스트용 플레이그라운드: 배포 전에 노코드 환경에서 에이전트 프로토타입을 만들고 테스트합니다.
도구 통합: 코드 인터프리터, Bing 검색 등의 도구로 에이전트 기능을 확장합니다.

챗봇을 빌드하거나, 워크플로를 자동화하거나, 고객 상호 작용을 개선하든 Azure AI Foundry는 AI 에이전트를 만들고 테스트할 수 있는 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다.

Azure AI Foundry 가격

Azure AI Foundry는 Microsoft에서 제공하는 무료 플랫폼입니다. 즉, Azure AI Foundry 포털 자체에 액세스하거나 사용하는 데 직접적인 요금이 부과되지 않습니다. 하지만 AI 에이전트를 만들고 배포하는 데 드는 비용은 AI 모델, 도구, 컴퓨팅 리소스 등 플랫폼 내에서 사용하는 리소스와 서비스에 따라 달라집니다.

Azure AI Foundry 사용 비용은 주로 다음에 의해 결정됩니다.

모델 사용량: 요금은 배포하는 AI 모델(예: GPT-4)과 상호 작용 중에 처리되는 토큰 수에 따라 부과됩니다.
에이전트 도구: 코드 인터프리터나 Bing 검색과 같은 도구를 사용하도록 설정하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다.
컴퓨팅 리소스: 가상 머신 및 스토리지와 같은 기본 Azure OpenAI 리소스도 비용에 영향을 미칩니다.

가격 추정 방법

특정 요구 사항에 맞는 Azure AI Foundry 사용 비용을 추정하려면 Azure 가격 계산기를 사용할 수 있습니다. 이 도구를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

사용할 AI 모델과 리소스를 선택합니다.
사용량을 추정합니다(예: 토큰 처리, API 호출).
구성에 따라 총비용을 계산합니다.

가격 계산기 액세스

다음을 방문하여 Azure 가격 계산기를 선택하고 Azure OpenAI Service를 선택하여 비용 추정을 시작하세요。

Azure AI Foundry를 사용하여 AI 에이전트를 만드는 단계

Azure AI Foundry를 사용하여 첫 번째 AI 에이전트를 만들려면 다음 단계를 따르세요.

1단계: Azure AI Foundry 포털에서 허브 및 프로젝트 만들기

다음으로 이동합니다. Azure AI Foundry 포털.
Azure 계정으로 로그인합니다.
화면의 지침에 따라 새 허브와 프로젝트를 만듭니다.
- 허브는 AI 리소스를 관리하기 위한 중앙 작업 영역 역할을 합니다.

프로젝트에는 AI 에이전트에 대한 특정 구성과 모델이 포함되어 있습니다.

2단계: 모델 배포

프로젝트 설정이 완료되면 다음 단계는 에이전트가 사용할 모델을 배포하는 것입니다.

프로젝트로 이동하여 에이전트 탭을 클릭합니다.

Azure OpenAI 리소스를 선택합니다.

에이전트에 대한 모델 배포를 선택합니다.
- 이미 배포된 모델이 있는 경우 목록에서 선택합니다.
- 없는 경우 플랫폼에서 새 모델을 배포하라는 메시지가 표시됩니다.

이 가이드에서는 에이전트에 GPT-4 모델을 사용하겠습니다.

3단계: 플레이그라운드에서 에이전트 테스트

Azure AI Foundry 플레이그라운드는 에이전트를 테스트하고 개선할 수 있는 노코드 환경을 제공합니다.

모델을 배포한 후 플레이그라운드 섹션으로 이동합니다.

방금 만든 에이전트를 선택합니다. 에이전트 구성 페이지로 이동합니다.
구성 페이지에서는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 에이전트 동작을 미세 조정하기 위해 사용자 지정 지침을 추가합니다.
- 에이전트 기능을 확장하기 위해 코드 인터프리터와 Bing 검색과 같은 도구를 사용하도록 설정합니다.

플레이그라운드에서 에이전트와 상호 작용하여 테스트합니다. 이를 통해 실제 사용을 위해 배포하기 전에 기능을 프로토타입으로 만들고 검증할 수 있습니다.

축하합니다! Azure AI Foundry를 사용하여 AI 에이전트를 성공적으로 만들고 테스트했습니다.

AI 에이전트의 주요 기능

Azure AI Foundry를 사용하여 빌드한 에이전트는 구성하는 도구와 지침에 따라 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 주목할 만한 기능은 다음과 같습니다.

사용자 지정 지침: 구체적인 가이드라인을 제공하여 에이전트 성능을 향상시킵니다.
코드 인터프리터: 에이전트가 코드 조각을 실행하고 출력을 제공할 수 있게 합니다.
웹 검색: Bing 검색을 통합하여 에이전트가 실시간 정보를 가져올 수 있게 합니다.

이러한 기능을 활용하면 비즈니스 요구 사항에 맞춘 다목적 에이전트를 만들 수 있습니다.

결론

Azure AI Foundry는 직관적인 인터페이스와 강력한 도구를 제공하여 AI 에이전트를 만들고 배포하는 과정을 단순화합니다. AI 개발이 처음이든 숙련된 전문가든, 이 플랫폼을 사용하면 Azure OpenAI 리소스의 힘을 활용하여 지능적이고 사용자 지정 가능한 에이전트를 빌드할 수 있습니다.

다음을 방문하여 오늘 바로 AI 에이전트 빌드를 시작하세요. Azure AI Foundry 포털.