Semantic-Kernel | The .NET Blog

.NET의 Agent Skills가 정말 유연해졌다

Emiliano Montesdeoca — Tue, 14 Apr 2026 00:00:00 +0000

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Microsoft Agent Framework로 에이전트를 구축해왔다면 흐름은 알고 있을 겁니다: 스킬을 정의하고, provider에 연결하고, 에이전트가 어떤 것을 호출할지 결정하게 합니다. 새로운 것은 스킬을 만드는 방법이고, 유연성의 향상이 상당합니다.

최신 업데이트는 에이전트 스킬에 대한 세 가지 작성 패턴을 도입합니다: 파일 기반, 클래스 기반, 인라인 코드 정의. 세 가지 모두 단일 AgentSkillsProviderBuilder에 연결되므로 라우팅 로직이나 특별한 접착 코드 없이 자유롭게 조합할 수 있습니다. 각 패턴과 언제 사용해야 하는지 설명하겠습니다.

파일 기반 스킬: 시작점

파일 기반 스킬은 말 그대로입니다 — SKILL.md 파일, 선택적 스크립트, 참조 문서가 있는 디스크의 디렉토리입니다. 에이전트에 새로운 기능을 부여하는 가장 직접적인 방법입니다:

skills/
└── onboarding-guide/
├── SKILL.md
├── scripts/
│ └── check-provisioning.py
└── references/
└── onboarding-checklist.md

SKILL.md의 프론트매터에서 스킬 이름과 설명을 선언하고, 지시 섹션에서 에이전트에게 스크립트와 참조를 어떻게 사용하는지 알려줍니다:

---
name: onboarding-guide
description: >-
 Walk new hires through their first-week setup checklist.
---

## Instructions

1. Ask for the employee's name and start date.
2. Run `scripts/check-provisioning.py` to verify accounts.
3. Walk through `references/onboarding-checklist.md`.
4. Follow up on incomplete items.

그런 다음 SubprocessScriptRunner.RunAsync로 스크립트 실행을 연결합니다:

var skillsProvider = new AgentSkillsProvider(
 Path.Combine(AppContext.BaseDirectory, "skills"),
 SubprocessScriptRunner.RunAsync);

AIAgent agent = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential())
 .GetResponsesClient()
 .AsAIAgent(new ChatClientAgentOptions
 {
 Name = "HRAgent",
 ChatOptions = new() { Instructions = "You are a helpful HR assistant." },
 AIContextProviders = [skillsProvider],
 },
 model: deploymentName);

에이전트는 자동으로 스킬을 발견하고 계정 상태를 확인해야 할 때 프로비저닝 스크립트를 호출합니다. 깔끔하고 간단합니다.

클래스 기반 스킬: NuGet으로 배포

여기서 팀에게 흥미로워집니다. 클래스 기반 스킬은 AgentClassSkill<T>에서 파생하며 [AgentSkillResource]와 [AgentSkillScript] 같은 속성을 사용하여 프레임워크가 리플렉션을 통해 모든 것을 발견합니다:

public sealed class BenefitsEnrollmentSkill : AgentClassSkill<BenefitsEnrollmentSkill>
{
 public override AgentSkillFrontmatter Frontmatter { get; } = new(
 "benefits-enrollment",
 "Enroll an employee in health, dental, or vision plans.");

 protected override string Instructions => """
 1. Read the available-plans resource.
 2. Confirm the plan the employee wants.
 3. Use the enroll script to complete enrollment.
 """;

 [AgentSkillResource("available-plans")]
 [Description("Plan options with monthly pricing.")]
 public string AvailablePlans => """
 ## Available Plans (2026)
 - Health: Basic HMO ($0/month), Premium PPO ($45/month)
 - Dental: Standard ($12/month), Enhanced ($25/month)
 - Vision: Basic ($8/month)
 """;

 [AgentSkillScript("enroll")]
 [Description("Enrolls employee in the specified benefit plan.")]
 private static string Enroll(string employeeId, string planCode)
 {
 bool success = HrClient.EnrollInPlan(employeeId, planCode);
 return JsonSerializer.Serialize(new { success, employeeId, planCode });
 }
}

멋진 점은 팀이 이것을 NuGet 패키지로 패키징할 수 있다는 것입니다. 프로젝트에 추가하고, 빌더에 넣으면 파일 기반 스킬과 함께 조율 없이 동작합니다:

var skillsProvider = new AgentSkillsProviderBuilder()
 .UseFileSkill(Path.Combine(AppContext.BaseDirectory, "skills"))
 .UseSkill(new BenefitsEnrollmentSkill())
 .UseFileScriptRunner(SubprocessScriptRunner.RunAsync)
 .Build();

두 스킬 모두 에이전트의 시스템 프롬프트에 나타납니다. 에이전트가 대화에 따라 어떤 것을 사용할지 결정합니다 — 라우팅 코드가 필요 없습니다.

인라인 스킬: 빠른 브릿지

다른 팀이 정확히 필요한 스킬을 만들고 있는데 다음 스프린트까지 완성되지 않는 그 순간 아시죠? AgentInlineSkill이 당신의 브릿지입니다:

var timeOffSkill = new AgentInlineSkill(
 name: "time-off-balance",
 description: "Calculate remaining vacation and sick days.",
 instructions: """
 1. Ask for the employee ID if not provided.
 2. Use calculate-balance to get the remaining balance.
 3. Present used and remaining days clearly.
 """)
 .AddScript("calculate-balance", (string employeeId, string leaveType) =>
 {
 int totalDays = HrDatabase.GetAnnualAllowance(employeeId, leaveType);
 int daysUsed = HrDatabase.GetDaysUsed(employeeId, leaveType);
 int remaining = totalDays - daysUsed;
 return JsonSerializer.Serialize(new { employeeId, leaveType, totalDays, daysUsed, remaining });
 });

다른 것들처럼 빌더에 추가합니다:

var skillsProvider = new AgentSkillsProviderBuilder()
 .UseFileSkill(Path.Combine(AppContext.BaseDirectory, "skills"))
 .UseSkill(new BenefitsEnrollmentSkill())
 .UseSkill(timeOffSkill)
 .UseFileScriptRunner(SubprocessScriptRunner.RunAsync)
 .Build();

NuGet 패키지가 최종 출시되면 인라인 스킬을 클래스 기반 버전으로 교체하면 됩니다. 에이전트는 차이를 모릅니다.

하지만 인라인 스킬은 브릿지만을 위한 것이 아닙니다. 런타임에 동적으로 스킬을 생성해야 할 때 — 구성에서 로드되는 비즈니스 유닛별 스킬을 생각해보세요 — 또는 스크립트가 DI 컨테이너에 속하지 않는 로컬 상태를 캡처해야 할 때도 올바른 선택입니다.

스크립트 승인: 휴먼 인 더 루프

프로덕션 에이전트를 구축하는 .NET 개발자로서 이 부분이 배포 논의를 정말로 열어줍니다. 일부 스크립트에는 실제 결과가 있습니다 — 누군가를 복리후생에 등록하거나 프로덕션 인프라를 조회하는 것. UseScriptApproval을 활성화하면 에이전트가 스크립트 실행 전에 일시 중지합니다:

var skillsProvider = new AgentSkillsProviderBuilder()
 .UseFileSkill(Path.Combine(AppContext.BaseDirectory, "skills"))
 .UseSkill(new BenefitsEnrollmentSkill())
 .UseSkill(timeOffSkill)
 .UseFileScriptRunner(SubprocessScriptRunner.RunAsync)
 .UseScriptApproval(true)
 .Build();

에이전트가 스크립트를 실행하려 할 때, 대신 승인 요청을 반환합니다. 앱이 결정을 수집하고 — 승인 또는 거부 — 에이전트가 그에 따라 계속합니다. 규제 환경에서는 “이것을 배포할 수 있다"와 “법무팀이 안 된다고 했다” 사이의 차이입니다.

왜 이 조합이 중요한가

진정한 힘은 개별 패턴이 아니라 구성에 있습니다. 다음이 가능합니다:

파일 기반 스킬로 작게 시작하고, 지시를 반복하고, C#을 작성하지 않고도 게시
다른 팀이 한 줄로 추가할 수 있는 NuGet 패키지로 재사용 가능한 스킬을 배포
지금 필요한 것이 있을 때 인라인 스킬로 격차를 메움
에이전트가 로드해야 할 것만 로드하도록 프레디케이트로 공유 디렉토리를 필터링
프로덕션 시스템을 건드리는 스크립트에 인간 감독을 추가

이 모든 것이 AgentSkillsProviderBuilder를 통해 구성됩니다. 특별한 라우팅 없이, 조건 로직 없이, 스킬 타입 체크 없이.

마무리

.NET의 에이전트 스킬은 이제 진정으로 유연한 작성 모델을 갖추었습니다. 파일 기반 스킬로 프로토타이핑하는 솔로 개발자이든 NuGet을 통해 패키지된 기능을 배포하는 엔터프라이즈 팀이든 패턴이 맞습니다. 그리고 스크립트 승인 메커니즘이 인간 체크포인트가 필요한 환경에서 프로덕션 준비를 가능하게 합니다.

원본 발표, Microsoft Learn의 Agent Skills 문서, GitHub의 .NET 샘플을 확인하고 시작하세요.

Microsoft Agent Framework 1.0 출시 — .NET 개발자에게 정말 중요한 것들

Emiliano Montesdeoca — Fri, 03 Apr 2026 00:00:00 +0000

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Semantic Kernel과 AutoGen 초기부터 Agent Framework의 여정을 지켜봐 왔다면, 이번 소식은 의미가 큽니다. Microsoft Agent Framework가 버전 1.0에 도달했습니다 — 프로덕션 준비 완료, 안정적인 API, 장기 지원 약속. .NET과 Python 모두에서 사용할 수 있으며, 실제 워크로드를 처리할 준비가 되어 있습니다.

발표의 소음을 걷어내고 .NET으로 AI 기반 앱을 구축하는 분들에게 중요한 내용에 집중하겠습니다.

짧은 요약

Agent Framework 1.0은 기존의 Semantic Kernel과 AutoGen을 하나의 오픈소스 SDK로 통합합니다. 하나의 에이전트 추상화. 하나의 오케스트레이션 엔진. 다수의 AI 제공업체. 엔터프라이즈 패턴을 위한 Semantic Kernel과 연구용 멀티 에이전트 워크플로를 위한 AutoGen 사이를 오갔다면, 이제 그만해도 됩니다. 이것이 유일한 SDK입니다.

시작하기가 거의 불공평할 정도로 쉽습니다

.NET에서 작동하는 에이전트 코드입니다:

// dotnet add package Microsoft.Agents.AI.OpenAI --prerelease
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Agents.AI.Foundry;
using Azure.Identity;

var agent = new AIProjectClient(endpoint: "https://your-project.services.ai.azure.com")
 .GetResponsesClient("gpt-5.3")
 .AsAIAgent(
 name: "HaikuBot",
 instructions: "You are an upbeat assistant that writes beautifully."
 );

Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Write a haiku about shipping 1.0."));

이게 전부입니다. 몇 줄의 코드로 Azure Foundry에서 실행되는 AI 에이전트가 완성됩니다. Python 버전도 마찬가지로 간결합니다. 함수 도구, 멀티턴 대화, 스트리밍은 필요할 때 추가하면 됩니다 — API 표면이 이상해지지 않으면서 확장됩니다.

멀티 에이전트 오케스트레이션 — 이것이 진짜입니다

단일 에이전트는 데모에는 괜찮지만, 프로덕션 시나리오는 보통 조율이 필요합니다. Agent Framework 1.0은 Microsoft Research와 AutoGen에서 직접 가져온 실전 검증된 오케스트레이션 패턴을 탑재하고 있습니다:

순차적 — 에이전트가 순서대로 처리 (작성자 → 검토자 → 편집자)
동시적 — 여러 에이전트에게 병렬로 분배하고, 결과를 수렴
핸드오프 — 하나의 에이전트가 의도에 따라 다른 에이전트에게 위임
그룹 채팅 — 여러 에이전트가 논의하고 해결책으로 수렴
Magentic-One — MSR의 연구용 멀티 에이전트 패턴

모두 스트리밍, 체크포인팅, 인간 참여 승인, 일시 중지/재개를 지원합니다. 체크포인팅 부분이 중요합니다 — 장시간 실행되는 워크플로가 프로세스 재시작을 견뎌냅니다. Azure Functions로 지속성 있는 워크플로를 구축해 본 .NET 개발자에게는 익숙한 느낌일 겁니다.

가장 중요한 기능들

알아둘 가치가 있는 항목 목록입니다:

미들웨어 훅. ASP.NET Core에 미들웨어 파이프라인이 있는 거 아시죠? 같은 개념인데, 에이전트 실행용입니다. 모든 단계를 가로채서 — 콘텐츠 안전, 로깅, 컴플라이언스 정책을 추가 — 에이전트 프롬프트를 건드리지 않고 할 수 있습니다. 이것이 에이전트를 엔터프라이즈 수준으로 만드는 방법입니다.

플러거블 메모리. 대화 이력, 영속적 키-값 상태, 벡터 기반 검색. 백엔드를 선택하세요: Foundry Agent Service, Mem0, Redis, Neo4j, 또는 직접 구현. 메모리는 상태 없는 LLM 호출을 실제로 컨텍스트를 기억하는 에이전트로 바꿔주는 핵심입니다.

선언적 YAML 에이전트. 에이전트의 지시사항, 도구, 메모리, 오케스트레이션 토폴로지를 버전 관리되는 YAML 파일에 정의합니다. 단일 API 호출로 로드하고 실행합니다. 이것은 코드를 재배포하지 않고 에이전트 동작을 반복하고 싶은 팀에게 게임 체인저입니다.

A2A 및 MCP 지원. MCP(Model Context Protocol)는 에이전트가 외부 도구를 동적으로 발견하고 호출할 수 있게 합니다. A2A(Agent-to-Agent 프로토콜)는 크로스 런타임 협업을 가능하게 합니다 — .NET 에이전트가 다른 프레임워크에서 실행되는 에이전트와 조율할 수 있습니다. A2A 1.0 지원은 곧 출시 예정입니다.

주목할 만한 프리뷰 기능

1.0에서 프리뷰로 출시된 기능들이 있습니다 — 작동하지만 API가 변경될 수 있습니다:

DevUI — 에이전트 실행, 메시지 흐름, 도구 호출을 실시간으로 시각화하는 브라우저 기반 로컬 디버거. Application Insights의 에이전트 추론 버전이라고 생각하면 됩니다.
GitHub Copilot SDK 및 Claude Code SDK — 오케스트레이션 코드에서 직접 Copilot이나 Claude를 에이전트 하네스로 사용합니다. 같은 워크플로에서 코딩 가능한 에이전트를 다른 에이전트와 함께 구성할 수 있습니다.
Agent Harness — 에이전트에게 셸, 파일 시스템, 메시징 루프에 대한 접근을 제공하는 커스터마이즈 가능한 로컬 런타임. 코딩 에이전트와 자동화 패턴을 떠올려 보세요.
Skills — 에이전트에게 즉시 사용 가능한 구조화된 기능을 제공하는 재사용 가능한 도메인 능력 패키지.

Semantic Kernel 또는 AutoGen에서 마이그레이션

기존 Semantic Kernel 또는 AutoGen 코드가 있다면, 코드를 분석하고 단계별 마이그레이션 계획을 생성하는 전용 마이그레이션 어시스턴트가 있습니다. Semantic Kernel 마이그레이션 가이드와 AutoGen 마이그레이션 가이드가 모든 과정을 안내해 줍니다.

RC 패키지를 사용하고 계셨다면, 1.0으로의 업그레이드는 버전 번호만 바꾸면 됩니다.

마무리

Agent Framework 1.0은 엔터프라이즈 팀이 기다려온 프로덕션 마일스톤입니다. 안정적인 API, 멀티 제공업체 지원, 실제로 대규모에서 작동하는 오케스트레이션 패턴, 그리고 Semantic Kernel과 AutoGen 모두에서의 마이그레이션 경로.

프레임워크는 GitHub에서 완전한 오픈소스이며, dotnet add package Microsoft.Agents.AI로 오늘 바로 시작할 수 있습니다. 빠른 시작 가이드와 샘플을 확인해서 직접 경험해 보세요.

“프로덕션에서 안전하게 사용할 수 있다"는 신호를 기다리고 있었다면 — 바로 이것입니다.