Azure AI Foundry 에이전트 서비스의 도구란?

2025-07-23

기초 데이터 또는 작업을 수행하고 워크플로를 자동화하는 기능을 통해 AI 에이전트의 역량을 강화하기 위해 Foundry 에이전트 서비스는 Bing 검색을 통한 기초 설정, Azure AI 검색, Azure Logic Apps뿐만 아니라 트립어드바이저와 같은 타사 파트너 도구와 같은 광범위한 기본 제공 도구를 제공합니다. 이 페이지는 Foundry 에이전트 서비스에 제공된 도구의 개요를 제공하도록 설계되었습니다.

지식 도구

다양한 데이터 원본에서 보다 풍부한 컨텍스트로 AI 에이전트에 정보를 제공하려면 Foundry 에이전트 서비스는 다양한 데이터 형식을 다루었습니다.

프라이빗 데이터: Azure AI Search, 파일 검색, Microsoft Fabric 등
공공 웹 데이터: Bing Search를 기반으로 함
사용이 허가된 데이터: 트립어드바이저, 모닝스타
구조화되지 않은 데이터: Azure AI Search, 파일 검색
구조적 데이터: Microsoft Fabric 등

작업 도구

조치를 취할 수 있는 기능으로 AI 에이전트를 사용하여 워크플로를 간소화합니다. Foundry 에이전트 서비스는 다양한 수준의 유연성, 제어 및 통합 편의성을 갖춘 다양한 작업 도구를 제공합니다.

심층 연구 도구: o3-deep-research 모델 및 Bing 검색 기반의 웹 통합 심층 연구 파이프라인.
Azure Logic Apps: AI 에이전트에 워크플로를 추가하는 하위 코드/코드 없음 솔루션
OpenAPI 사양 도구: AI 에이전트에 추가하려는 서비스 API의 기존 OpenAPI 사양을 거의 변경하지 않거나 일부만 수정하세요.
MCP 도구: AI 에이전트에 추가하려는 기존 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 엔드포인트를 가져옵니다.
함수 호출: 사용자 지정 상태 비정상 함수를 작성하여 예상 동작을 정의합니다.
Azure Functions: 고유한 사용자 지정 상태 저장 함수를 작성하고 관리합니다.

Foundry 에이전트 서비스에서 도구는 어떻게 작동하나요?

도구는 AI 모델용 AI 에이전트에 추가하여 사용자 쿼리 및 컨텍스트에 따라 결정하고 선택할 수 있는 선택적 기능입니다. 사용자가 쿼리를 보내면 AI 모델은 컨텍스트를 사용하여 의도를 식별하고 잠재적으로 사용자 쿼리를 다시 작성합니다. 그런 다음 AI 모델은 각 실행에 대해 호출할 도구를 결정합니다. 예를 들어 Bing Search 도구와 Azure AI Search 도구를 모두 에이전트에 추가하고 "오늘 시애틀의 날씨는 얼마인가요?"라고 묻는 경우 모델은 실시간 정보를 묻는 의도를 식별하고 Bing Search 도구를 사용하여 Grounding을 호출할 가능성이 더 높습니다.

에이전트, 스레드 또는 실행 수준에서 도구를 추가할 수 있습니다. 도구 리소스는 더 좁은 수준에서 제공될 때, 더 넓은 수준의 도구 리소스를 무시합니다. 예를 들어 실행 수준의 도구 리소스는 스레드 수준에서 도구 리소스를 재정의합니다. 현재 여러 도구를 추가할 수 있지만 다음 도구의 각각 하나의 인스턴스를 추가할 수 있습니다. 파일 검색, Azure AI 검색, Grounding with Bing Search, Grounding with Bing Custom Search, Microsoft Fabric 및 기타 도구는 knowledge 섹션에 있습니다.

사용자가 에이전트에 쿼리를 보내면 스레드, 실행 및 메시지를 만듭니다. 각 실행에 대해 AI 모델은 사용자 의도 및 사용 가능한 도구 리소스에 따라 호출할 도구를 결정합니다. 도구 출력에 따라 AI 모델은 다른 도구를 호출하거나 동일한 도구를 다시 호출하여 더 많은 컨텍스트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 Bing Search 도구에서 Grounding을 사용하는 경우 스레드를 추적할 때 여러 Bing Search 쿼리가 표시될 수 있습니다. 즉, AI 모델은 실제로 다양한 쿼리로 Grounding with Bing Search 도구를 여러 번 호출하여 더 많은 정보를 얻습니다. 호출되는 도구 및 AI 모델에서 호출하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 실행 단계 세부 정보를 확인합니다.

AI 에이전트가 도구를 호출하는 방법에 영향을 주는 다양한 방법이 있습니다.

tool_choice 매개 변수: 모델에서 호출되는 도구(있는 경우)를 제어하는 가장 결정적인 방법입니다. 기본적으로 AI 모델이 결정한다는 의미로 설정 auto됩니다. 모델이 특정 도구를 호출하도록 강제 하려는 경우 이 도구의 사양을 제공할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
```
run = project_client.agents.runs.create_and_process(
      thread_id=thread.id, 
      agent_id=agent.id,
      tool_choice={"type": "bing_grounding"}  # specify the tool to use
      )
```
instructions 매개 변수: 비결정적입니다. 지침을 사용하여 AI 모델이 사용 사례 및 각 도구의 목적을 이해하는 데 도움을 줍니다. 각 도구에서 수행할 수 있는 정보 또는 작업을 AI 모델에 알려야 합니다. 예를 들어 "제품 관련 정보에 AI Search 도구를 <tool_name> 사용하고 판매 관련 정보에 패브릭 도구를 <tool_name> 사용하세요." 모델의 기본 지식이나 도구에서 사용자 쿼리를 응답할 수 있는 경우가 있습니다. "도구 출력을 사용하여 응답을 생성하고, 사용자 고유의 지식을 사용하지 마세요."와 같은 지침을 제공하려고 합니다.

필수 조건

생성된 에이전트
AI 모델에 할당된 TPM(토큰-Per-Minute)이 충분한지 확인합니다. 최소 30k TPM을 사용하는 것이 좋습니다. AI Foundry 포털에서 모델 + 엔드포인트로 이동하여 TPM 할당을 변경하고 모델을 편집할 수 있습니다.

기본 제공 도구

Foundry 에이전트 서비스는 다음과 같은 기본 제공 도구를 제공합니다. REST API, SDK 및 Azure AI Foundry 포털에서 사용할 수 있습니다.

도구	설명
Azure AI 검색	Azure AI Search의 기존 인덱스를 사용하여 인덱스 내 데이터를 기반으로 에이전트를 강화하고, 해당 데이터와 소통하세요.
Azure Functions	Azure Functions를 활용하여 지능형 이벤트 기반 애플리케이션을 만듭니다.
코드 해석기	에이전트가 샌드박스 실행 환경에서 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있도록 설정합니다.
심층 연구(미리 보기)	분석 및 추론을 위해 OpenAI의 고급 에이전트 연구 기능을 사용합니다.
파일 검색	사용자가 제공한 독점 제품 정보 또는 문서와 같이 모델 외부의 지식으로 에이전트를 보강합니다.
함수 호출	에이전트에 만드는 함수의 구조를 설명하고 에이전트가 사용자와 상호 작용하는 동안 적절한 경우 호출하도록 합니다.
Bing Search 기반 과정	에이전트가 Bing Search와 함께 Grounding을 사용하여 인터넷에서 정보에 액세스하고 반환할 수 있도록 설정합니다.
Bing Custom Search를 사용하여 기반 마련(미리 보기)	선택한 웹 도메인을 사용하여 에이전트 응답 향상
모델 컨텍스트 프로토콜(미리 보기)	에이전트에 기존 MCP 엔드포인트에 호스트된 도구에 대한 액세스 권한 부여
Microsoft Fabric(미리 보기)	에이전트를 Microsoft Fabric 데이터 에이전트와 통합하여 강력한 데이터 분석 기능의 잠금을 해제합니다.
OpenAPI 3.0 지정된 도구	OpenAPI 3.0 사양의 함수를 사용하여 Azure AI 에이전트를 외부 API에 연결합니다.

Microsoft가 아닌 타사 도구

다음 도구는 타사 파트너가 작성합니다. 아래 링크를 사용하여 설명서 및 코드 샘플을 볼 수 있습니다.

중요합니다

연결된 비 Microsoft 서비스의 사용은 사용자와 서비스 공급자 간의 조건에 따라 다릅니다. Microsoft가 아닌 서비스에 연결하면 프롬프트 콘텐츠와 같은 일부 데이터가 비 Microsoft 서비스로 전달되고/또는 애플리케이션이 비 Microsoft 서비스에서 데이터를 받을 수 있음을 인정합니다. 사용자는 비 Microsoft 서비스 및 데이터의 사용(및 사용과 관련된 모든 요금)에 대한 책임이 있습니다.
이러한 비 Microsfot 파일의 코드는 Microsoft가 아닌 타사에서 만들었으며 Microsoft에서 테스트하거나 확인하지 않았습니다. 코드 샘플의 사용은 관련 타사에서 제공하는 조건에 따라 달라질 수 있습니다. 이 파일의 타사 샘플을 사용하여 Microsoft는 이러한 샘플과 관련하여 귀하 또는 다른 사람에게 책임이 없음을 인정합니다.

도구	설명
Auquan	기관 재무를 위한 AI 기반 워크플로 자동화
셀로니스 주	Celonis는 대규모 엔터프라이즈 AI를 가속화하기 위해 프로세스 인텔리전스를 제공합니다.
InsureMO 보험 견적	자동차, 가정 및 여행 보험 견적을 위한 액션 API
LEGALFLY	관할 지역의 신뢰할 수 있는 출처에 근거한 법적 인사이트.
LexisNexis	LexisNexis 콘텐츠에 원활하게 액세스합니다.
MiHCM	MiHCM의 HR 기능과 원활한 통합
모닝스타	분석가 연구, 전문가 논평 및 필수 모닝스타 데이터와 같은 최신 투자 연구 및 데이터에 up-to액세스합니다.
Trademo	여러 국가 간 무역을 위해 최신 관세 및 과거 배송 데이터 제공
트립어드바이저	여행 데이터, 지침 및 리뷰 가져오기

모범 사례

시스템 명령을 사용하여 모델이 올바른 도구를 호출하도록 지원

모델이 사용할 도구를 이해하기 위해 도구를 사용하는 시기와 방법을 설명하는 모델에 대한 자세한 지침을 제공하려고 합니다. 다음 정보를 제공하는 것이 좋습니다.

기본 목표: 이 에이전트의 목적은 무엇인가요? 관련 작업의 목표는 무엇인가요? 예상된 결과는 무엇인가요?
사용자의 책임: 에이전트가 수행할 것으로 예상되는 작업입니다. 예를 들어 Bing Search 도구를 사용하여 Grounding을 호출하여 로컬 이벤트에 대한 최신 정보를 가져옵니다.
수신할 수 있는 입력: 에이전트가 받을 것으로 예상하는 입력은 무엇인가요?
각 도구에 대해 다음을 수행합니다.
- 도구 이름
- 도구에 대한 설명
- 트리거: 이 도구가 언제 호출될 것으로 예상되나요? 검색할 정보 유형은 무엇인가요? 쿼리에는 무엇이 포함됩니까?
- 쿼리의 예

예를 들어 Bing Search 기반 과정 도구와 관련하여 다음과 같은 도구 지침을 제공할 수 있습니다.

Bing Search 도구를 사용한 기반 마련

사용: 외부 추세 또는 뉴스를 수집하여 실시간 인사이트를 사용하여 게시물을 보강합니다.
다음 경우에 트리거합니다.
- 사용자는 최근 데이터 또는 경쟁 컨텍스트를 참조하도록 요청합니다.
- 예: "최신 업계 추세를 참조할 수 있나요?" 또는 "경쟁업체가 무엇을 하고 있습니까?"