[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"skill:01M699KEX35MC3QFPTVTPZN671":3,"skill-same:01M699KEX35MC3QFPTVTPZN671":58},{"skillNo":4,"name":5,"nameZh":6,"description":6,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":7,"ownerLogin":8,"ownerAvatarUrl":9,"ownerAccountNo":10,"ownerDisplayName":11,"repositoryNo":12,"starsCount":13,"licenseSpdxId":14,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":15,"categories":16,"keywords":17,"publishedAt":19,"linkOnly":20,"markdownContent":21,"markdownBody":22,"frontMatter":23,"refName":24,"commitSha":25,"skillDirectory":26,"forksCount":27,"repositoryHtmlUrl":28,"repositoryHomepageUrl":29,"ownerHtmlUrl":30,"ownerBlogUrl":31,"ownerDescription":32,"updatedAt":33,"install":34,"resources":47},"01M699KEX35MC3QFPTVTPZN671","deploying-scalable-agents",null,"microsoft\u002Fai-agents-for-beginners","microsoft","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F6154722?v=4","01M698VYDXZ6JW5WH3CRV650R8","Microsoft","01M6998ZK2275KMJE6Y5SEA2X2",79423,"MIT","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Fai-agents-for-beginners\u002Fblob\u002Fmain\u002Ftranslations\u002Fko\u002F.agents\u002Fskills\u002Fdeploying-scalable-agents\u002FSKILL.md",[],[18],"deploying scalable agents","2026-11-10 10:12:30",false,"---\nname: deploying-scalable-agents\nlicense: MIT\n---\n# Microsoft Foundry로 확장 가능한 에이전트 배포하기\n\n> [Lesson 16 – Deploying Scalable Agents](..\u002F..\u002F..\u002F16-deploying-scalable-agents\u002FREADME.md)의 동반 스킬입니다.\n> 학습자가 에이전트를 프로토타입에서 확장 가능하고 관찰 가능한\n> 운영 배포로 옮길 수 있도록 지원하는 데 사용하세요. 모든 권장사항은 수업 내용과\n> 실행 가능한 노트북에 근거해야 하며, Foundry API를 새로 창작하지 마세요.\n\n## 트리거\n\n학습자가 다음을 원할 때 이 스킬을 활성화하세요:\n- 에이전트를 Microsoft Foundry에 \u003Cstrong>호스팅된 에이전트\u003C\u002Fstrong>로 배포하고 버전 관리 및 관찰 가능하게 만들기.\n- **클라이언트 호스팅, 호스팅 에이전트, 에이전트 워크플로우** 배포 패턴 중 선택.\n- 지연 시간과 비용을 제어하기 위해 **모델 라우팅**, **응답 캐싱**, 또는 **유한 동시성** 추가.\n- 불량 에이전트 버전이 배포되지 않도록 하는 **평가 게이트** 추가.\n- 고위험 작업에 대해 **사람 개입 승인** 절차 추가.\n- 운영 관찰성을 위해 에이전트를 **OpenTelemetry** 추적 도구로 계측.\n- 배포 후 빠른 검증을 위한 **스모크 테스트** 실행.\n\n## 핵심 정신 모델\n\n운영 에이전트는 대체로 모델(~80%) \u003Cem>주변\u003C\u002Fem>의 운영 스켈레톤이며,\n모델 자체가 아닙니다. 모든 권장사항을 다음 관심사 중 하나에 매핑하세요:\n\n| 관심사 | 프로토타입 → 운영 |\n|---------|------------------------|\n| 호스팅 | 노트북 → 버전 관리 호스팅 서비스 |\n| ID | 여러분의 `az login` → 관리 ID + 범위가 지정된 RBAC |\n| 상태 | 인메모리 → 외부화된 스레드\u002F메모리 저장소 |\n| 실패 | 트레이스백 → 재시도, 폴백, 알림 |\n| 비용 | \"몇 센트\" → 추적, 라우팅, 캐싱, 예산 적용 |\n| 품질 | 육안 검사 → 자동화 평가 게이트 |\n| 신뢰 | 당신 승인 → 정책 + 사람 개입 루프 |\n\n## 배포 패턴 (하나 선택하거나 조합)\n\n1. **클라이언트 호스팅** — 추론 루프가 본인 프로세스에서 실행됩니다. 최대 제어; 확장\u002F상태 관리를 직접 수행.\n2. **호스팅 에이전트 (Foundry Agent Service)** — Foundry가 루프를 호스팅하고, 스레드를 저장하며, RBAC\u002F콘텐츠 안전을 시행해 포털에 에이전트를 표시. 제어는 줄고 운영 부담이 훨씬 적음.\n3. **에이전트 워크플로우** — 여러 에이전트 및 도구를 그래프로 구성, 분기, 승인 노드, 내구성 체크포인트 포함.\n\n## 라이프사이클 (에이전트가 배포되는 루프)\n\n`생성 → 버전 관리 → 평가(게이트) → 호스팅 배포 → 온라인 관찰 → 실패 수집 → 반복`.\n**오프라인 평가는 게이트이지 사후 처리 아님** — 문턱값을 통과하지 못하면 버전은 배포되지 않습니다.\n온라인 관찰성은 실제 실패를 오프라인 테스트셋으로 되돌려 줍니다.\n\n\n## 확장 및 비용 조절 장치 (우선순위 순)\n\n1. **적절한 크기의 모델 선택** — 평가 게이트를 통과하는 가장 작은 모델을 사용.\n2. **복잡도 별 라우팅** — 간단한 요청엔 작고 빠른 모델, 복잡한 추론엔 큰 모델 사용 (DIY 분류기 또는 Foundry 모델 라우터).\n3. \u003Cstrong>캐시\u003C\u002Fstrong> — 거의 중복된 요청은 모델 호출 없이 응답.\n4. **무상태 설계 + 유한 동시성** — 상태 외부화; 백오프 기반 재시도.\n\n## 재현해야 할 주요 패턴\n\n학습자에게 노트북 내 다음 내용을 안내하세요\n[`16-python-agent-framework.ipynb`](..\u002F..\u002F..\u002F16-deploying-scalable-agents\u002Fcode_samples\u002F16-python-agent-framework.ipynb):\n\n- **요청 처리기**: 캐시 → 복잡도 별 라우팅 → 추적 스팬 → 실행 → 캐시.\n- **평가 게이트**: 오프라인 테스트셋 점수 계산; `pass_rate >= threshold` 반환 및 통과 시에만 배포.\n- **사람 승인**: 대규모 환불 같은 작업은 `@tool(approval_mode=\"always_require\")` 사용.\n- \u003Cstrong>추적\u003C\u002Fstrong>: 각 요청을 `tracer.start_as_current_span(...)`으로 감싸고 `routed.model`, `customer.id` 같은 속성 설정.\n\n## 배포된 에이전트 스모크 테스트\n\n배포 후 실제로 엔드포인트가 응답하는지 확인 (배포 상태가 “성공”이라도\n무응답일 수 있음). [AI Smoke Test](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmarketplace\u002Factions\u002Fai-smoke-test)\n액션을 [`.github\u002Fworkflows\u002Fsmoke-test.yml`](..\u002F..\u002F..\u002F..\u002F..\u002F.github\u002Fworkflows\u002Fsmoke-test.yml)\n과 [`tests\u002F`](..\u002F..\u002F..\u002Ftests\u002FREADME.md) 카탈로그와 함께 사용하세요. 실행기는 각\n프롬프트를 `POST {project_endpoint}\u002Fagents\u002F{agent_name}\u002Fendpoint\u002Fprotocols\u002Fopenai\u002Fresponses`\n엔드포인트에 보내고 응답 텍스트를 검증합니다. ID는 Foundry 프로젝트 범위에서\n**Azure AI User** 역할을 필요로 하며 토큰 대상은 `https:\u002F\u002Fai.azure.com\u002F`이어야 합니다.\n\n게이트를 층별로 쌓으세요: **스모크 테스트** (모든 배포마다 도달 가능\u002F응답성 확인) → **오프라인 평가** (출시 전 충분히 우수함 확인) → **온라인 평가** (실제 운영 중 성능 모니터링).\n\n\n\n## 기업 통제 수단\n\n- **RBAC**: 각 호스팅 에이전트에 최소 권한의 관리 ID 부여.\n- **운영 중 MCP**: 모든 MCP 서버를 신뢰할 수 없는 경계로 취급 — 버전 고정, ID 범위 지정, 출력 검증, 속도 제한, 비밀 노출 절대 금지.\n\n## 어시스턴트 보호 장치\n\n- 이 과정 전반에서 사용하는 정식 `FoundryChatClient(...)` + `provider.as_agent(...)` 패턴 선호.\n- 검증하지 않은 라이브 Azure 결과를 약속하지 말고 배포 확인을 위해 스모크 테스트 워크플로 권장.\n- 평가와 비용 조언을 연계 유지: 평가는 품질 기준을 세우고, 라우팅\u002F캐싱은 비용을 그 기준 근처에 유지.\n\n---\n\n\u003C!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\n**면책 조항**:\n이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAzure\u002Fco-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 기하기 위해 노력하고 있으나, 자동 번역은 오류나 부정확한 부분이 있을 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 원본 문서의 원어본이 권위 있는 자료로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문가의 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.\n\u003C!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->","# Microsoft Foundry로 확장 가능한 에이전트 배포하기\n\n> [Lesson 16 – Deploying Scalable Agents](..\u002F..\u002F..\u002F16-deploying-scalable-agents\u002FREADME.md)의 동반 스킬입니다.\n> 학습자가 에이전트를 프로토타입에서 확장 가능하고 관찰 가능한\n> 운영 배포로 옮길 수 있도록 지원하는 데 사용하세요. 모든 권장사항은 수업 내용과\n> 실행 가능한 노트북에 근거해야 하며, Foundry API를 새로 창작하지 마세요.\n\n## 트리거\n\n학습자가 다음을 원할 때 이 스킬을 활성화하세요:\n- 에이전트를 Microsoft Foundry에 \u003Cstrong>호스팅된 에이전트\u003C\u002Fstrong>로 배포하고 버전 관리 및 관찰 가능하게 만들기.\n- **클라이언트 호스팅, 호스팅 에이전트, 에이전트 워크플로우** 배포 패턴 중 선택.\n- 지연 시간과 비용을 제어하기 위해 **모델 라우팅**, **응답 캐싱**, 또는 **유한 동시성** 추가.\n- 불량 에이전트 버전이 배포되지 않도록 하는 **평가 게이트** 추가.\n- 고위험 작업에 대해 **사람 개입 승인** 절차 추가.\n- 운영 관찰성을 위해 에이전트를 **OpenTelemetry** 추적 도구로 계측.\n- 배포 후 빠른 검증을 위한 **스모크 테스트** 실행.\n\n## 핵심 정신 모델\n\n운영 에이전트는 대체로 모델(~80%) \u003Cem>주변\u003C\u002Fem>의 운영 스켈레톤이며,\n모델 자체가 아닙니다. 모든 권장사항을 다음 관심사 중 하나에 매핑하세요:\n\n| 관심사 | 프로토타입 → 운영 |\n|---------|------------------------|\n| 호스팅 | 노트북 → 버전 관리 호스팅 서비스 |\n| ID | 여러분의 `az login` → 관리 ID + 범위가 지정된 RBAC |\n| 상태 | 인메모리 → 외부화된 스레드\u002F메모리 저장소 |\n| 실패 | 트레이스백 → 재시도, 폴백, 알림 |\n| 비용 | \"몇 센트\" → 추적, 라우팅, 캐싱, 예산 적용 |\n| 품질 | 육안 검사 → 자동화 평가 게이트 |\n| 신뢰 | 당신 승인 → 정책 + 사람 개입 루프 |\n\n## 배포 패턴 (하나 선택하거나 조합)\n\n1. **클라이언트 호스팅** — 추론 루프가 본인 프로세스에서 실행됩니다. 최대 제어; 확장\u002F상태 관리를 직접 수행.\n2. **호스팅 에이전트 (Foundry Agent Service)** — Foundry가 루프를 호스팅하고, 스레드를 저장하며, RBAC\u002F콘텐츠 안전을 시행해 포털에 에이전트를 표시. 제어는 줄고 운영 부담이 훨씬 적음.\n3. **에이전트 워크플로우** — 여러 에이전트 및 도구를 그래프로 구성, 분기, 승인 노드, 내구성 체크포인트 포함.\n\n## 라이프사이클 (에이전트가 배포되는 루프)\n\n`생성 → 버전 관리 → 평가(게이트) → 호스팅 배포 → 온라인 관찰 → 실패 수집 → 반복`.\n**오프라인 평가는 게이트이지 사후 처리 아님** — 문턱값을 통과하지 못하면 버전은 배포되지 않습니다.\n온라인 관찰성은 실제 실패를 오프라인 테스트셋으로 되돌려 줍니다.\n\n\n## 확장 및 비용 조절 장치 (우선순위 순)\n\n1. **적절한 크기의 모델 선택** — 평가 게이트를 통과하는 가장 작은 모델을 사용.\n2. **복잡도 별 라우팅** — 간단한 요청엔 작고 빠른 모델, 복잡한 추론엔 큰 모델 사용 (DIY 분류기 또는 Foundry 모델 라우터).\n3. \u003Cstrong>캐시\u003C\u002Fstrong> — 거의 중복된 요청은 모델 호출 없이 응답.\n4. **무상태 설계 + 유한 동시성** — 상태 외부화; 백오프 기반 재시도.\n\n## 재현해야 할 주요 패턴\n\n학습자에게 노트북 내 다음 내용을 안내하세요\n[`16-python-agent-framework.ipynb`](..\u002F..\u002F..\u002F16-deploying-scalable-agents\u002Fcode_samples\u002F16-python-agent-framework.ipynb):\n\n- **요청 처리기**: 캐시 → 복잡도 별 라우팅 → 추적 스팬 → 실행 → 캐시.\n- **평가 게이트**: 오프라인 테스트셋 점수 계산; `pass_rate >= threshold` 반환 및 통과 시에만 배포.\n- **사람 승인**: 대규모 환불 같은 작업은 `@tool(approval_mode=\"always_require\")` 사용.\n- \u003Cstrong>추적\u003C\u002Fstrong>: 각 요청을 `tracer.start_as_current_span(...)`으로 감싸고 `routed.model`, `customer.id` 같은 속성 설정.\n\n## 배포된 에이전트 스모크 테스트\n\n배포 후 실제로 엔드포인트가 응답하는지 확인 (배포 상태가 “성공”이라도\n무응답일 수 있음). 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