요청 후 응답까지 전 과정을 세분화해서 메트릭 기반으로 확인하실 수 있으며 속도 및 실패/성공 여부를 NGINX one console 로 확인할 수 있습니다.
분산 AI 서비스간 통신은 기본적으로 API로 연동됨으로 API 보안 위협이 중요한 방어입니다.
네 ingress/egress 호출 경로를 추적하고 제어할 수 있습니다.
K8s 환경 기반 API Gateway Pod 자동 증설이 트래픽 기반 scale in/out 이 가능합니다.
네 시작 되었습니다!!
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고도화를 위해서 Multi Agent의 여러가지 패턴들이 고려 되고 있습니다. A2A, MCP 같은 표준 Agent 프로토콜은 앞으로 AI Agent 고도화 및활용을 위한 중요한 기술적 요소가 될 것 입니다. 표준 기술을 파악하고 적용하는 것이 중요할 것 같습니다.
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A2A, MCP 가 Multi Agent 환경에서 표준이 된 것 같습니다. Azure 환경에서도 빠르게 지원될 것 같고요, 말씀하신 표준 데이터 형식은 JSON, PDF 정도로 사용되고 정확한 표준 방안은 아직 없는 것 같습니다.
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아닙니다.
AI Agent는 다양한 앱이나 웹사이트에 등록해서 사용하는 것입니다.
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최근 Copilot Studio 에서 GA된 기능이 있습니다.
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Copilot의 데이터 소스가 무엇이냐에 따라 기능 답변이 가능합니다