마이크로소프트 MS Build 2025 키노트 총정리 : 코파일럿의 미래

Last updated on 6월 19th, 2025 at 03:35 오후

마이크로소프트 Build에 오신 것을 환영합니다

여러분, Build에 오신 것을 환영합니다. 이런 시기일수록 Build에 다시 돌아오게 되어 정말 즐거워요. 우리는 지금 또 하나의 플랫폼 전환의 ‘중반전’에 진입하고 있어요. 바로 이 중반전이야말로 모든 일이 벌어지고, 모든 것이 확장되는 시기죠. 사실 개인적으로는 1991년의 Win32, 1996년 웹 스택, 2008년의 클라우드와 모바일이 떠오르네요. 그리고 지금 2025년, 우리는 확장 가능한 오픈 에이전틱 웹(open agentic web)을 만들어가고 있어요. 단일 앱이나 수직 통합된 스택 몇 개에서, 이제는 확장 가능하고 개방형인 에이전트 중심 플랫폼으로 나아가고 있죠. 더 중요한 것은, 바로 이 플랫폼 전환을 통해 모든 개발자들에게 기회가 확장된다는 점입니다.

개발자의 무기: 더 강력해진 툴과 플랫폼

이 컨퍼런스에서 우리는 여러분이 어떤 앱을 만들고, 어떤 에이전트를 개발하든, 전 세계 모든 개인과 조직에 힘을 실어줄 수 있도록 도울 겁니다. 그 출발점은 바로 우리가 아이디어를 실현하기 위해 사용하는 ‘도구들’이죠. 소프트웨어 엔지니어링은 항상 아이디어를 구현하고 복잡성을 다루기 위한 올바른 툴을 갖는 것이 핵심이었습니다. 이 툴들은 지금도 계속 진화하고 있고, 엄청난 속도로 확산되고 있어요. 예를 들어, Visual Studio 제품군은 현재 5천만 명 이상의 사용자를 보유하고 있고, GitHub는 1억 5천만 명 이상의 사용자가 있어요. GitHub Copilot은 벌써 1천 5백만 명 이상의 개발자들이 사용하고 있습니다. 그리고 이건 시작에 불과하죠.

 Visual Studio와 VS Code의 진화

이번 Build에서는 Visual Studio부터 시작해 여러 가지 새로운 업데이트를 선보이고 있어요. Visual Studio는 .NET과 C++을 위한 가장 강력한 IDE이고, 우리는 그걸 더더욱 개선하고 있어요. 예를 들면 .NET 10 지원, 디자인 타임에서 실시간 미리보기, Git 도구 향상, 크로스플랫폼 앱을 위한 새로운 디버거 등 다양한 기능이 추가됐습니다. 앞으로는 안정적인 릴리스를 매달 정기적으로 제공할 예정이에요. VS Code에 대해서도 이야기하자면, 몇 주 전 오픈 소스 형태로 100번째 릴리스를 발표했어요. 멀티 윈도우 지원이 개선됐고, 에디터 내에서 staging을 바로 볼 수 있도록 더 쉽게 만들었죠. 그리고 GitHub는 여전히 개발자들의 중심 플랫폼이에요. 특히 기업 시장에서 GitHub Enterprise가 큰 모멘텀을 얻고 있고, 어떤 앱을 만들든 개발자들을 위해 투자를 아끼지 않고 있어요.

오픈소스, 이렇게 중요합니다

오늘날에는 신뢰, 보안, 규정 준수, 감시 가능성, 데이터 거주성 같은 것들이 그 어느 때보다 중요하죠. 우리가 사용하는 툴에서부터 앱을 배포하는 인프라, 그리고 도달하고자 하는 사용자와 시장까지, 모든 것이 관련돼 있어요. 그런 맥락에서 오픈소스는 GitHub의 핵심입니다. GitHub Copilot은 VS Code 안에서 진화해왔고, 이제 AI가 코딩의 중심이 된 만큼, 우리는 Copilot을 VS Code의 오픈소스 저장소에 통합하고 있습니다. 이것은 매우 큰 변화예요. 오늘부터 Copilot의 AI 기능들을 VS Code의 핵심으로 직접 통합하고, 세계에서 가장 사랑받는 개발 툴인 그 저장소 안에서 제공하게 된 거죠.

Copilot 2는 어떻게 달라질까요?

물론 우리는 GitHub Copilot 2도 계속 확장해가고 있어요. 최근 몇 년 동안 Copilot은 단순한 코드 자동완성에서 채팅, 다중 파일 수정, 그리고 이제는 에이전트(agent)로까지 진화했어요. 이와 같은 패턴은 전체 에이전틱 웹에서도 나타나고 있습니다. 예를 들어, AI 어시스턴트에게 질문을 하면 답을 받을 수 있고, 특정 작업을 AI 에이전트에게 할당하면 그들이 직접 실행해주기도 해요. 혹은 AI와 협업하면서 프로젝트를 진행하는 것도 가능하죠. 우리는 이러한 다양한 형태들을 자유롭게 조합할 수 있는 것이 개발자들에게 매우 중요한 포인트라고 생각해요.

이제 Copilot은 Java 8에서 21로, .NET 6에서 9로 프레임워크를 업그레이드하거나 온프레미스 앱을 클라우드로 마이그레이션하는 등의 작업도 수행할 수 있어요. 코드와 종속성을 분석해 계획을 세우고, 필요한 수정 사항을 제안하며, 개발자의 변경 사항에서 학습해 전체 과정을 매끄럽게 만들어줍니다.

또 하나 소개할 혁신은 SRE(사이트 신뢰성 엔지니어링)를 위한 자율형 에이전트입니다. 우리가 잘 아는 고통, 그러니까 한밤중에 사이트 문제로 호출되는 일, 메모리 누수 문제 등… 이런 것들을 이제 AI가 도와줄 수 있어요. 이 SRE 에이전트는 자동으로 문제를 감지하고, 원인을 분석하고, 대응하며, GitHub 이슈로 사고 보고서를 생성하고 필요한 수정 항목들을 정리해줘요. 그리고 이 이슈를 Copilot에게 바로 할당해서 해결할 수 있도록 합니다.

Copilot을 동료로 두세요

이제 우리는 GitHub 안에 완전히 새로운 형태의 코딩 에이전트를 만들고 있어요. Copilot은 단순한 ‘페어 프로그래머’에서 벗어나 진짜 ‘동료 프로그래머’로 진화하고 있습니다. Copilot에게 이슈를 배정할 수 있고, 버그 수정이나 새로운 기능 추가, 코드 유지보수 같은 작업을 맡길 수 있어요. 그리고 이 모든 작업을 자율적으로 처리할 수 있도록 했습니다. 오늘부터 이 기능이 모든 사용자에게 제공된다는 사실, 정말 흥분되는 발표죠. 정말 감사합니다!

어려운 작업도 척척 해내는 Copilot

이제 단순히 버그를 보고하는 것이 아니라, 직접 버그 수정을 Copilot에게 할당할 수 있게 되었어요. 예를 들어, GitHub Issues에 있는 이슈 중 하나를 살펴보면, 커뮤니티 페이지에서 사용자 그룹 크기 필터를 추가해야 한다는 내용이 있어요. 작은 그룹부터 중간, 큰 그룹까지 범주별로 필터링하는 작업이죠. 이슈에는 캐싱 관련 내용도 포함돼 있는데, 스테이징 캐시나 Redis 관련 설명이 있더라고요. 솔직히 저도 이 부분은 잘 몰라요. 그래서 제가 할 수 있는 가장 쉬운 방법, 바로 Copilot에게 이 이슈를 ‘할당’하는 거죠. 이슈를 Copilot에게 지정하면, Copilot이 해당 작업을 가져가고 PR(Pull Request)을 생성합니다. 귀여운 눈 이모지도 뜨면서 ‘지금 작업 중이야’라는 걸 알려줘요. 나중에 다시 와서 확인하면 되죠.

Copilot이 하는 일은 단순히 코드 작성이 아니에요. 작업을 위한 브랜치를 만들고, GitHub Actions를 실행해서 가상 머신을 생성해요. 그리고 임시 PR을 커밋한 후 로그를 통해 세션 내역을 확인할 수 있도록 해줍니다. 이 모든 작업은 철저히 보안과 규정 준수를 고려하면서 진행돼요. 에이전트는 자체 브랜치에서 작업하고, 개발자가 설정한 MCP 서버만 사용합니다. 다른 에이전트에게 코드 리뷰를 요청해서 사람의 검토를 거친 후에야 CI/CD나 머지를 실행하게 돼요. 이 모든 구조가 신뢰성과 개발 경험을 동시에 챙기고 있죠.

MS는 다양한 기본 기능들을 파트너들에게도 제공하고 있어요. 그래서 누구나  안전한 에이전트 생태계를 만들 수 있습니다. SRE, SWE, 코드 리뷰용 에이전트 등 다양한 유형을 여러분이 직접 만들어볼 수 있어요. 

오픈AI와 MS가 함께 그리는 미래

에이전트 생태계 이야기에서 빼놓을 수 없는 게 있죠. 바로 OpenAI가 최근 발표한 CodeX 에이전트입니다. 이 에이전트는 지난 금요일에 런칭되었고, 이를 기념해서 Sam Altman이 화상으로 Build에 참여했어요. 

사티아 나델라:  Sam, Build에 오신 걸 환영합니다. 

샘 올트먼 : 초대해주셔서 감사합니다. 반갑습니다.

사티아 나델라: 우리 두 사람은 이 주제에 대해 정말 오래 이야기해왔는데요. 사실 우리가 GitHub에서 처음 CodeX를 만들던 게 2021년쯤이었죠.  ‘에이전트 기반 코딩 경험’에 도달할 날이 올 거라고 늘 얘기했는데, 드디어 현실이 됐다는 게 믿기지 않아요

샘 올트먼: 맞아요. 이건 제가 경험한 프로그래밍의 가장 큰 변화 중 하나예요. 이제는 실제로 ‘가상의 팀 동료’가 생긴 거죠. 이 동료에게 작업을 배정하고, ‘이거 좀 해줘’라고 말할 수 있고, 점점 더 복잡한 일을 맡길 수도 있죠. 예를 들면 ‘내가 큰 아이디어가 있어. 이거 며칠 동안 맡아서 해줘’라고 요청할 수 있는 거예요.”

에이전트에게 여러 개의 요청을 동시에 던지고, 버그를 고치고, 새 기능을 구현하고, 코드에 대해 질문할 수 있어요. 이건 정말 ‘소프트웨어 엔지니어링의 업무 위임(delegation)’이죠. 앞으로 점점 더 좋아질 거예요. GitHub과도 아주 깊게 통합돼 있고요. 리포지토리와 환경에 접근 권한만 주면 정말 놀라운 결과를 만들어냅니다.

사티아 나델라: 맞아요. 개발자들이 흐름을 유지하면서 동료 프로그래머나 에이전트와 협업하고, 실제 사람들과 함께 작업하듯 자연스럽게 이어가는 거죠. 개발 프로세스 전체가 빨라져요.

AI 모델은 더 똑똑하고, 더 단순해질 겁니다

사티아 나델라:  그렇다면 모델 로드맵은 어떨까요? 앞으로 어떤 기능들이 나올 예정인지 궁금하네요.

샘 올트먼: 이미 모델은 상당히 똑똑해졌고, 앞으로도 더 똑똑해질 거예요. 하지만 진짜 중요한 건 사용이 점점 더 쉬워진다는 점이에요. 사용자가 여러 모델 중에서 선택하지 않아도 되고, 알아서 적절한 걸 해주는 방향으로 진화하고 있어요. 신뢰성도 높아지고, 멀티모달 기능, 툴 통합, 연동 능력도 훨씬 강화될 겁니다. 더 이상 ‘이걸 쓸 수 있을까?’가 아니라, ‘그냥 된다’는 감각으로 갈 거예요

앞으로  AI는 점점 더 빠르게 발전하고, 여러분은 그런 발전 속도에 맞춰서 앱을 만들고, 새로운 도구를 익히고, 워크플로우를 바꾸는 걸 고민해야 할 거예요. 이건 진짜 역사상 보기 드문 기술적 전환이고, 이런 시기에는 빨리 적응하고 도전하는 사람들이 가장 많은 보상을 받게 될 겁니다.

사티아 나델라: 맞아요. 우리가 Build에서 하고 싶은 건, ‘이 모든 새로운 샘플들을 어떻게 앱 서버에 반영해서 따라잡을 것인가?’를 보여주는 거죠. 이게 지금 개발자들에게 주어진 중요한 과제이기도 하고요.

샘 올트먼: 우리가 내부에서 CodeX를 테스트할 때, 조기 도입자 몇몇이 기존 작업 흐름을 완전히 바꿨어요. 그때 생산성이  훨씬 높아졌죠. 이런 변화는 정말 빠르게 옵니다.”

사티아 나델라: 정말 그래요, 훌륭합니다. 오늘 Build에 함께해줘서 고맙습니다!:

Microsoft 365 Copilot: 업무 도구와 AI의 대격변

이제 플랫폼 레이어로 올라가 Microsoft 365의 기회를 살펴볼게요. 저는 이번 Microsoft 365 Copilot의 대규모 업데이트를 무척 기대하고 있어요. 지금부터 전면적으로 제공되기 시작한 이번 업데이트는 Teams 출시 이후로 가장 큰 규모예요. Chat, Search, Notebooks, Create, 그리고 Agents 기능이 하나의 직관적인 프레임 안에 통합됐어요. 저는 이걸 ‘AI의 사용자 인터페이스(UI)’라고 표현하곤 합니다. 예를 들어, Chat은 웹 데이터와 여러분의 업무 데이터를 동시에 기반으로 하고 있어서 완전히 다른 차원의 경험을 제공하죠. Search는 M365뿐만 아니라 Confluence, Google Drive, Jira, ServiceNow 같은 다양한 앱 전체에 걸쳐 작동해요.

이제 Notebook에서는 이질적인 형태의 데이터들을 하나의 ‘컬렉션’으로 묶을 수 있어요. 채팅, 문서, 이메일, 페이지 등 모든 형태의 자료를 모아서 AI가 인사이트를 도출할 수 있도록 해줘요. 게다가 이 데이터들로부터 오디오 리뷰나 팟캐스트까지 자동으로 생성할 수 있어요. Create 기능은 기존의 파워포인트를 새로운 설명 영상으로 바꾸거나 이미지를 생성할 수도 있죠.

이제는 특별한 에이전트들도 있습니다. 예를 들어 ‘Researcher’는 아마 제가 써본 것 중 가장 게임 체인저 같아요. 이 에이전트는 웹과 기업 내부 데이터를 넘나들며 주제나 프로젝트에 대해 ‘깊은 사고’를 기반으로 분석과 요약을 해줘요. ‘Analyst’ 에이전트는 엑셀 파일 여러 개를 올려두면 데이터 분석, 시각화, 예측까지 자동으로 수행하죠. 이 모든 건 전문가의 ‘지식’을 여러분 손끝에 가져다주는 방식이에요. 과거에 빌 게이츠가 말했던 “정보를 손끝에”라는 비전이 이제 현실이 되었죠.

에이전트와 함께 일을 하는 법

Teams는 이 모든 걸 ‘멀티플레이어’ 경험으로 확장해요. 여러분이 만든 에이전트는 이제 Teams와 Copilot 안에서 바로 호출할 수 있어요. 채팅이나 회의 중에 @멘션으로 에이전트를 부르면 질문하고, 업무를 할당하고, 워크플로우를 시작할 수 있어요. 새로운 Teams AI 라이브러리는 멀티플레이어 에이전트를 훨씬 쉽게 만들 수 있도록 MCP(Microsoft Copilot Protocol)도 지원합니다. 단 한 줄의 코드로 A2A(AI-to-AI) 기능까지 활성화할 수 있어요. 그리고 Azure Search와 새 검색 시스템을 활용하면, 시맨틱/에피소드 메모리 기능도 추가할 수 있어요.

이제 정말 중요한 부분이에요. 여러분이 만든 에이전트를 ‘에이전트 스토어’에 등록할 수 있어요! Copilot과 Teams에서 이 에이전트를 검색하고 사용할 수 있게 되며, 전 세계 수억 명의 사용자들에게 여러분의 에이전트를 선보일 수 있죠. 지난 1년간 우리는 모든 산업의 파트너들과 함께 다양한 에이전트를 개발해왔어요.

Workday의 에이전트를 예로 들면, Copilot에게 “지금 내가 신경 써야 할 게 뭐야?”라고 물으면 모든 승인, 업무 등을 요약해줍니다. ServiceNow의 에이전트는 인시던트 리포트를 실시간으로 보여주고, 그 데이터를 기반으로 발표용 파워포인트를 자동 생성해줘요. LSEG의 에이전트는 금융 데이터를 Excel이나 PowerPoint 안에서 바로 분석하고 시각화할 수 있어요.

Copilot Studio로 에이전트를 만들 수 있어요

Copilot Studio는 이제 ‘핵심 에이전트’를 바로 안에서 만들 수 있도록 진화했어요. MCP 에이전트 플로우도 본격적으로 도입됐고, 이게 진짜 중요한 포인트예요. 이제 여러분은 LLM(대규모 언어 모델)과 결정적 워크플로우를 자유롭게 섞을 수 있어요. 예를 들어 ‘신입사원 온보딩’ 같은 복잡한 과정을 생각해봐요. 이건 단순히 HR만으로 끝나는 게 아니라, 시설, 재무, 법무 부서의 에이전트까지 다 연결되어야 하잖아요. 그래서 각 부서 에이전트를 하나의 오케스트레이션 안에 넣어, 훨씬 빠르게 그리고 더 나은 경험으로 업무를 마무리할 수 있게 만드는 거죠. 이게 바로 멀티 에이전트 오케스트레이션이고, 이제 Copilot Studio에서 전면 지원됩니다.

지난 1년 동안 Copilot과 Teams에 연동된 에이전트가 무려 100만 개 이상 만들어졌어요. 하지만 여기서 끝이 아니에요. 오늘 우리는 새로운 클래스의 ‘엔터프라이즈급 에이전트’를 공개했어요. 이건 단순히 Copilot을 쓰는 게 아니라, Copilot 자체를 각 회사 맞춤형으로 튜닝하는 기능이에요. 이름하여 ‘Copilot Tuning’. 이제 Copilot이 각 기업의 고유한 말투, 언어, 지식, 전문성까지 학습할 수 있게 된 거죠.

여러분이 해야 할 일은 간단해요. 작은 수의 참고 문서를 학습 환경에 제공하고, 학습을 시작하면 됩니다. 이 튜닝된 모델은 기존의 접근 권한을 그대로 따르고, 특정 그룹이나 부서에만 배포할 수도 있어요. 예를 들어, 법률 회사라면 과거 판례나 문헌을 기반으로 아주 정확한 답변과 문서를 생성할 수 있어요. 컨설팅 회사라면 산업별로 다른 튜닝 모델을 만들어 각각의 고객사에 특화된 대응도 가능하죠. 말하자면 ‘회사의 전문성을 코딩 없이 전사에 확산’시키는 기능인 셈이에요.

AI 시대의 완성형 플랫폼, 바로 이겁니다

Copilot Studio에서 reasoning 모델, 튜닝 기능, 결정적 워크플로우를 다룰 수 있게 된 지금, 우리는 모든 역할과 업무 프로세스를 ‘에이전트 방식’으로 자동화할 수 있는 시대를 열고 있어요.” 특히 비즈니스 애플리케이션이 MCP 서버로 전환되면서, 개발자 입장에서는 다음 단계의 자동화를 구현할 수 있는 기반이 마련된 거죠.

그리고 이 모든 걸 하나의 통합된 ‘앱 서버’로 만드는 게 바로 Foundry예요. 단순히 모델만 제공하는 게 아니라, 평가 체계(evals), 오케스트레이션, RAG(Retrieval Augmented Generation), 모델 관리까지 전부 포함된 완성형 앱 플랫폼이죠. 이것이 바로“AI 시대의 생산 라인(production line)’이라고 볼 수 있겠습니다. 

7만 개 이상의 조직이 사용하는 Foundry

지금 이미 BMW, Coca-Cola, 나스닥, Carvana 같은 기업들이 Foundry를 활용해 기업 전체 단위의 AI 도입을 진행 중이고, 많은 ISV들(독립 소프트웨어 업체)도 이 플랫폼 위에서 비즈니스를 확장하고 있어요. 단순 PoC(파일럿) 단계가 아니라, 실제 전사 규모의 배포로 넘어가고 있다는 게 핵심이에요.

Satya는 일본에서 경험한 한 사례를 소개했어요. 청각 처리 장애(APD)를 가진 사람들을 돕기 위해 Foundry를 사용해 만든 앱이 있었는데, 이 앱은 실제로 145만 번 이상 다운로드되었고, 노인의 목소리를 학습한 커스텀 음성 모델까지 탑재되어 있었어요. 실제 사용자가 “이 앱 덕분에 삶이 바뀌고 있다”고 말하며 감동적인 편지를 보냈다고 해요.

이건 그냥 앱이 아니라, 정말 사람의 삶에 영향을 주는 AI라는 걸 증명하는 순간이었어요.

Foundry는 지금 이미 1,900개 이상의 다양한 모델을 지원하고 있어요. 응답형 모델, 추론형 모델, 작업 특화형 모델, 멀티모달 모델까지 전부 다 포함되어 있어요. 특히 OpenAI와 협력해 15개 이상의 모델을 Azure에 동시 출시했고, Sora도 다음 주에 출시 예정이라고 밝혔어요. 이제 사용자들은은 어떤 모델을 써야 할지 고민할 필요도 없어요. Foundry의 ‘모델 라우터’가 작업에 맞는 최적의 OpenAI 모델을 자동으로 골라줍니다. 수작업으로 모델 선택하던 시대는 끝났어요.

XAI의 Grok 3.5이 Azure에 탑재됩니다

이제 xAI에서 만든 Grok 모델이 Azure에 탑재된다는 사실을 아시나요? Grok 3.5는 물리학적 사고와 제1원리에 기반한 추론 능력을 갖춘 모델이에요. 에너지 보존 법칙 같은 물리 원칙을 위배하지 않도록 진리를 추구하며, 오류를 최소화하는 방식으로 작동한다고 설명했었죠. 

우리는 이제 모델 하나만 고집하는 시대를 벗어났어요. 다양한 모델이 필요한 시대예요.” Llama, Mistral, Black Forest Labs 등 다양한 오픈소스 모델들이 Foundry에서 단일 API로 제공되며, Hugging Face와의 파트너십을 통해 11,000개 이상의 모델도 이용 가능해졌어요. 모델 간 전환도 훨씬 쉬워졌고요.

AI 앱을 만들 땐 ‘지금 웹에서의 정보’도 중요하지만, ‘내 조직의 내부 지식’을 활용할 수 있어야 해요. 그걸 위해서는 진짜 복잡한 검색 질의도 병렬로 쪼개서 처리할 수 있는 ‘지식 검색 스택’이 필요합니다. 단순한 벡터 검색이나 임베딩으로는 부족해요. Foundry는 그걸 위해 RAG를 훨씬 더 정교하게 다듬었고, 사용자 의도와 조직의 데이터 의미를 모두 이해할 수 있는 ‘지식 엔진’ 수준으로 업그레이드됐습니다.

Foundry + Copilot Studio = AI 앱의 완전체

여기서 끝이 아닌데요! 이제 Foundry에서 튜닝하거나 포스트 트레이닝한 모델을 Copilot Studio로 ‘드래그 앤 드롭’ 하듯 바로 가져다 쓸 수 있어요. 튜닝한 모델로 업무 흐름을 자동화하고, 전용 에이전트를 만들어 배포하는 게 진짜 쉬웠어요. 

그리고 정말 놀라운 사례가 있습니다. 바로 Stanford Medicine에서 Foundry를 이용해 만든 ‘Healthcare Agent Orchestrator’ 이야기데요. 이 시스템은 환자의 진료 기록, 영상 판독, 논문, 임상 시험 데이터 등 수많은 정보를 AI가 자동으로 수집하고 분석해서, 의사가 튜머보드 회의에서 바로 의사결정을 내릴 수 있게 도와줍니다. 이건 그냥 워크플로우 자동화가 아니라, 생명을 살리는 의학적 판단을 더 빠르고 정확하게 할 수 있게 만든 거예요.

이 AI는 의사의 임상 노트에 기반해 파워포인트 요약 자료를 만들어주고, Teams에서 바로 호출할 수 있게 되어 있고요. 무엇보다도 이런 첨단 도구들이 이제 대형 병원뿐만 아니라, 지역 병원까지 공유될 수 있게 된다는 게 핵심이에요.

AI 에이전트를 위한 지식 검색 시스템의 진화

이제 단순한 벡터 검색이나 임베딩만으로는 부족해요. 진짜 에이전트 앱을 만들려면, 복잡한 질문을 분석하고 병렬로 실행하며, 통합된 결과를 제공할 수 있는 ‘현대적인 검색 스택’이 필요하거든요. Foundry는 이런 기능을 다 지원해요. 단순히 “검색”이 아니라, “에이전트가 사용자 의도를 이해하고, 데이터가 담고 있는 의미까지 해석할 수 있는 검색”을 제공하죠.

이제 Foundry의 Agent Service를 이용하면 선언형(declarative) 에이전트를 몇 줄의 코드만으로 만들 수 있어요. 복잡한 워크플로우는 멀티 에이전트로 자동 조율 가능하고, Semantic Kernel이나 Autogen 같은 프레임워크와도 바로 통합돼요. 지금 벌써 1만 개가 넘는 조직이 이걸 사용 중이고, 오늘부로 Agent Service는 정식 출시됐습니다.

스탠퍼드 의대는 AI로 이것까지 합니다 

이제 진짜 감탄 나올 사례가 있답니다. 스탠퍼드 의대에서는 ‘종양 위원회’ 회의가 연 4,000번이나 열리는데, 환자 상태, 검사, 약물, 방사선 정보, 의학 논문 등 수많은 데이터를 수집해야 해요. 이걸 사람이 수작업으로 하기엔 한계가 있죠. 그래서 Foundry 기반의 ‘헬스케어 에이전트 오케스트레이터’를 사용해 모든 정보를 자동으로 수집하고, 하나의 종합 보고서로 만들어 의료진에게 제공하는 시스템을 만들었어요. 전자기록, 논문, 임상시험 데이터 등을 다 통합한 보고서를 몇 분 만에 생성해주는 거죠.

더 놀라운 건, 이 에이전트는 Word로 요약하고, PowerPoint 슬라이드도 만들어줘요. 의료진이 하는 일은 핵심 결정만 내리는 거고, 모든 행정적/기계적 작업은 AI가 자동화해주는 거예요. 심지어 이걸 Teams 안에서 에이전트와 대화하며 바로 사용할 수 있어요. “진짜 임팩트 있는 결정에 집중하게 해주는 것”, 이게 이 시스템의 진짜 가치죠.그리고 중요한 건, 이 기술이 이미 Foundry를 통해 ‘모두에게’ 제공되기 시작했다는 점이에요. 진짜 실전입니다.

에이전트를 어떻게 관리하면 좋을까요?

이제 AI 에이전트를 만들고 실행하는 데 있어서 ‘관측 가능성(Observability)’은 필수예요. 단순한 로깅이 아니라, 에이전트가 한 작업, 이유, 사용자와의 상호작용 이 모든 걸 투명하게 확인하고 모니터링할 수 있어야 하니까요. Foundry는 이걸 완벽하게 지원해요. 요청이 언제 들어왔고, 어떤 reasoning을 거쳐, 어떤 작업을 실행했는지 step-by-step으로 전부 기록됩니다. 그리고 그 데이터를 기반으로 평가 시스템(evals)을 통해 지속적으로 개선할 수 있어요. 이게 없으면 에이전트는 그냥 블랙박스일 뿐이니까.

물론 기업 환경에서는 보안과 규정 준수도 절대 빠질 수 없죠. 마이크로소프트는 Azure AI와 Foundry 전반에 걸쳐 모든 보안 계층을 구축했어요. 예를 들어 에이전트가 액세스할 수 있는 범위를 명확히 설정하고, 해당 작업의 로그, 리스크 등도 전부 관리할 수 있어요. Copilot Studio, M365, Teams 안에서 쓰는 모든 에이전트는 Microsoft Entra ID와 연동돼 있어서, 조직 내 역할 기반 접근 제어(RBAC)도 완벽하게 작동합니다.

Windows도 이제는 AI와 함께

이제 Windows도 ‘AI 개발 OS’로 거듭났어요. GitHub Copilot이 Windows에서 기본 제공되고, Edge 브라우저에서도 통합됐어요. 개발자라면 누구나 바로 사용할 수 있는 상태가 된 거죠. 게다가 Windows Terminal, PowerShell, Dev Home, WSL(Windows Subsystem for Linux), Windows AI Studio를 통해 로컬에서도 고성능 LLM을 실행하고 튜닝할 수 있어요. WSL은 이제 GPU 가속까지 완벽히 지원돼서, 진짜 AI 실험실처럼 쓸 수 있게 됐어요.

마이크로소프트는 웹 생태계도 강화 중이에요. TypeScript는 웹 전체에서 가장 인기 있는 언어가 됐고, VS Code와 완전히 통합돼 있어요. 그리고 Web Neural Network API(WebNN)를 통해, 브라우저에서 직접 AI 모델을 실행할 수 있는 기반도 마련됐어요. 브라우저 안에서도 초경량 LLM을 띄워서 inference할 수 있는 시대가 열린 거죠.

사티아 나델라의 마무리 메시지

 Build 2025 키노트를 마무리하며, 사티아 나델라는 이제 AI 에이전트는 단순한 기술이 아니라 사람들의 창의력과 생산성을 증폭시키는 ‘디지털 동반자’가 될 것이라고 강조했어요. “우리가 하는 모든 일은, 개발자가 더 나은 소프트웨어를 만들 수 있도록 돕는 일입니다. 그리고 그 소프트웨어는 결국 세상을 더 좋게 만드는 데 기여할 수 있어요.”

그는 또한, 마이크로소프트가 앞으로도 오픈 생태계, 협업, 신뢰를 기반으로 이 에이전트 중심 세상을 함께 만들어갈 것이라고 약속했어요. 에이전트는 단순히 명령을 따르는 AI가 아니라, 사람과 함께 문제를 해결하고 미래를 설계해나갈 수 있는 동반자로 진화하고 있다는 점을 강하게 인식하고 있는 모습이었어요.

“우리는 함께 새로운 웹, 새로운 개발 환경, 새로운 미래를 만들어가고 있습니다. 이 여정을 함께해주셔서 진심으로 감사합니다. 여러분이 만들어나갈 세상이 너무나 기대됩니다.”

🎉 Build 2025가 보여준 에이전트 시대의 서막

올해의 Build는 단순한 기술 발표를 넘어, AI가 실제 제품과 서비스 속으로 얼마나 깊이 들어왔는지, 그리고 이 기술이 어떻게 사람들과 협업하고 새로운 가능성을 열 수 있는지를 보여주는 자리였어요.

Visual Studio, GitHub 코파일럿, 마이크로소프트 365, Foundry, 그리고 Azure까지 — 마이크로소프트는 자사의 모든 제품군을 에이전트 기반으로 재구성하고 있었고, 이는 개발자뿐만 아니라 전 세계 수많은 기업과 사용자들에게 큰 영감을 주었습니다.

이제 진짜 중요한 질문은 이거예요: 우리는 이 새로운 도구들을 어떻게 활용해서, 더 나은 앱을 만들고, 더 나은 협업을 이끌고, 더 나은 세상을 만들어갈 것인가?

Build 2025는 그 질문에 대한 힌트를 꽤 많이 던져줬어요. 그리고 그 답은 바로 우리, 개발자와 창작자들이 직접 써 내려갈 이야기 속에 있을 거예요.

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[출처] Microsoft Build 2025 | Satya Nadella Opening Keynote