Architecture | The .NET Blog

SDD Conference 2026

Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0000

SDD 2026은 2026년 5월 11일~15일 런던의 Barbican Centre에서 개최됩니다. 3일간의 핵심 컨퍼런스는 화요일부터 목요일까지이며, 월요일과 금요일에는 선택적 전일 워크숍이 있습니다.

78개 세션과 14개 워크숍을 갖춘 유럽에서 가장 알찬 개발자 컨퍼런스 중 하나입니다.

주제

아키텍처적 사고
C# 13에서의 함수형 코드
서버리스 디자인
시맨틱 AI
Azure Kubernetes Services
린 DevOps 전략
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)
.NET에서의 에이전틱 AI
모놀리스 리팩토링
LLM으로 더 빠르게 코딩
포스트 양자 세계의 암호학
로컬 퍼스트 개발

발표자

Kevlin Henney, Neal Ford, Sander Hoogendoorn, Andrew Clymer, Jacqui Read, Christian Weyer, Jeff Prosise, Jules May, Oliver Sturm, Raju Gandhi를 포함한 세계적 수준의 라인업.

티켓 및 정보

SDD 2025 참가자의 98%가 전체 경험을 좋음, 매우 좋음 또는 우수로 평가했습니다.

.NET의 Composable Stack으로 AI 기반 컨퍼런스 앱 만들기

Emiliano Montesdeoca — Wed, 06 May 2026 00:00:00 +0000

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.NET의 Composable Stack으로 AI 기반 컨퍼런스 앱 만들기 — Microsoft는 다섯 개의 .NET 확장 라이브러리를 조합하여 라이브 컨퍼런스 세션용 Blazor Server 앱인 ConferencePulse를 구축했습니다. MVP Summit에서 사용되었습니다.

ConferencePulse가 하는 일

ConferencePulse는 라이브 세션 중에 실행되며 다음을 제공합니다: 세션 콘텐츠에서 AI가 생성하는 폴, 라이브 지식 베이스에서 가져오는 RAG 파이프라인을 통한 청중 Q&A, 자동 생성된 인사이트, 여러 동시 AI 에이전트가 생성하는 세션 요약. 스택은 .NET 10, Blazor Server, Aspire이며 다섯 개의 프로젝트로 분할됩니다: Web, Core, Ingestion, Agents, Mcp, AppHost.

Microsoft.Extensions.AI: 모든 것을 위한 하나의 추상화

IChatClient는 통합 추상화입니다 — 한 번 설정하면 동일한 인터페이스가 Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic 또는 다른 공급자에서 작동합니다. 함수 호출, OpenTelemetry 추적 및 로깅 미들웨어가 포함된 완전히 구성된 클라이언트를 얻기 위한 여섯 줄:

services.AddChatClient(new AzureOpenAIClient(...).GetChatClient("gpt-4o"))
 .UseFunctionInvocation()
 .UseOpenTelemetry()
 .UseLogging();

동일한 IChatClient는 나중에 데이터 수집 보강 단계에 재사용됩니다 — 그를 위한 별도의 클라이언트가 필요 없습니다.

DataIngestion 파이프라인

세션 콘텐츠는 파이프라인을 통해 흐릅니다: MarkdownReader → HeaderChunker (500 토큰, 50 토큰 오버랩) → SummaryEnricher + KeywordEnricher → VectorStoreWriter (Qdrant). 보강기는 인덱싱 전에 요약을 생성하고 키워드를 추출하기 위해 동일한 IChatClient를 사용합니다. 청중 질문, Q&A 쌍, 폴 결과는 세션이 진행되면서 실시간으로 수집됩니다 — 지식 베이스는 발표 중에 성장합니다.

VectorData: 공급자에 독립적인 검색

VectorStoreCollection.SearchAsync()는 백킹 스토어가 Qdrant이든 Azure AI Search이든 동일하게 작동합니다. 하이브리드 검색 (벡터 + 전체 텍스트)이 지원됩니다. 청중 Q&A를 위한 RAG 파이프라인은 이 컬렉션을 쿼리하고 채팅 클라이언트에 컨텍스트로 전달할 관련 청크를 가져옵니다.

MCP: 도구로서의 세션 콘텐츠

세션 콘텐츠는 MCP를 통해 노출되어 MCP 호환 클라이언트가 접근할 수 있습니다. 서버와 클라이언트 모두 구현됩니다 — 서버는 세션 지식을 MCP 도구로 노출하고, 클라이언트는 에이전트 파이프라인 내에서 해당 도구를 호출할 수 있게 합니다.

Agent Framework: 병렬 멀티 에이전트 요약

세션 요약은 동시에 실행되는 세 에이전트에 의해 생성됩니다 — PollSummaryAgent, QuestionSummaryAgent, InsightSummaryAgent — 그런 다음 병합됩니다. 이는 Microsoft Agent Framework의 그룹 채팅 또는 병렬 실행 패턴을 사용합니다. 각 에이전트는 하나의 관심사를 처리하고, 오케스트레이터가 출력을 병합합니다.

설계 원칙

이 게시물은 기억할 만한 포인트를 제시합니다: 맞는 가장 단순한 도구를 사용하세요. 간단한 생성 작업에는 직접 IChatClient 호출. 구조화된 데이터 추출에는 도구/함수 호출. 자율적인 멀티 스텝 추론이 필요할 때만 전체 에이전트를 사용. 라이브러리 레이어링이 이를 강제합니다 — 전체 Agent Framework를 가져오지 않고도 Microsoft.Extensions.AI를 사용할 수 있습니다.

전체 프로젝트 구조와 소스 링크를 보려면 전체 게시물을 참조하세요.

당신의 에이전트는 어디서 기억하나요? 채팅 기록 저장소 실용 가이드

Emiliano Montesdeoca — Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 +0000

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AI 에이전트를 구축할 때 대부분의 에너지를 모델, 도구, 프롬프트에 씁니다. 대화 기록이 어디에 저장되는가라는 질문은 구현 세부사항처럼 보이지만, 실제로 가장 중요한 아키텍처 결정 중 하나입니다.

이 결정은 사용자가 대화를 분기할 수 있는지, 응답을 취소할 수 있는지, 재시작 후 세션을 재개할 수 있는지, 그리고 데이터가 인프라를 벗어나는지를 결정합니다. Agent Framework 팀이 심층 분석을 공개했습니다.

두 가지 기본 패턴

서비스 관리형: AI 서비스가 대화 상태를 저장합니다. 앱은 참조를 유지하고 서비스가 각 요청에 관련 기록을 자동으로 포함시킵니다.

클라이언트 관리형: 앱이 전체 기록을 유지하고 각 요청마다 관련 메시지를 보냅니다. 서비스는 무상태입니다. 모든 것을 제어합니다.

Agent Framework의 추상화 방식

AgentSession session = await agent.CreateSessionAsync();
var first = await agent.RunAsync("내 이름은 Alice입니다.", session);
var second = await agent.RunAsync("내 이름이 뭔가요?", session);

session = agent.create_session()
first = await agent.run("내 이름은 Alice입니다.", session=session)
second = await agent.run("내 이름이 뭔가요?", session=session)

공급자 빠른 참조

공급자	저장 위치	모델	압축
OpenAI/Azure Chat Completions	클라이언트	N/A	당신
Foundry Agent Service	서비스	선형	서비스
Responses API (기본값)	서비스	분기형	서비스
Anthropic Claude, Ollama	클라이언트	N/A	당신

선택 방법

분기 또는 “취소” 기능이 필요한가? → 서비스 관리형 Responses API
데이터 주권이 필요한가? → 데이터베이스 백엔드가 있는 클라이언트 관리형
단순 챗봇인가? → 서비스 관리형 선형으로 충분

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