VS Code에서 Microsoft Foundry 확장과 Foundry Toolkit을 사용하여 AI 에이전트를 Microsoft Foundry Agent Service의 Hosted Agents로 빌드, 테스트 및 배포하세요.
Hosted Agents는 현재 미리보기 상태입니다. 지원되는 지역이 제한적이니 지역 가용성을 참조하세요.
각 실습 내
agent/폴더는 Foundry 확장 프로그램에 의해 자동으로 스캐폴딩되며, 이후 코드를 사용자 정의하고, 로컬에서 테스트한 후 배포합니다.
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
로컬 복제 선호하시나요?
이 저장소는 50개 이상의 언어 번역을 포함하고 있어 다운로드 크기가 크게 증가합니다. 번역 없이 복제하려면 sparse checkout을 사용하세요:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft-foundry/Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab.git cd Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft-foundry/Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab.git cd Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"코스를 완료하는 데 필요한 모든 것을 훨씬 빠른 다운로드 속도로 받을 수 있습니다.
flowchart TB
subgraph Local["로컬 개발 (VS 코드)"]
direction TB
FE["마이크로소프트 파운드리
확장"]
FoundryToolkit["파운드리 툴킷
확장"]
Scaffold["스캐폴딩된 에이전트 코드
(main.py · agent.yaml · Dockerfile)"]
Inspector["에이전트 검사기
(로컬 테스트)"]
FE -- "새 호스팅 에이전트
생성" --> Scaffold
Scaffold -- "F5 디버그" --> Inspector
FoundryToolkit -.- Inspector
end
subgraph Cloud["마이크로소프트 파운드리"]
direction TB
ACR["Azure 컨테이너
레지스트리"]
AgentService["파운드리 에이전트 서비스
(호스팅 에이전트 런타임)"]
Model["Azure OpenAI
(gpt-4.1 / gpt-4.1-미니)"]
Playground["파운드리 플레이그라운드
& VS 코드 플레이그라운드"]
ACR --> AgentService
AgentService -- "/responses API" --> Model
AgentService --> Playground
end
Scaffold -- "배포
(Docker 빌드 + 푸시)" --> ACR
Inspector -- "POST /responses
(localhost:8088)" --> Scaffold
Playground -- "테스트 프롬프트" --> AgentService
style Local fill:#f0f4ff,stroke:#4a6cf7,stroke-width:2px
style Cloud fill:#fff4e6,stroke:#f59e0b,stroke-width:2px
흐름: Foundry 확장이 에이전트를 스캐폴딩 → 코딩 및 지침을 사용자 정의 → Agent Inspector로 로컬 테스트 → Foundry에 배포 (Docker 이미지가 ACR에 푸시됨) → Playground에서 검증.
| 실습 | 설명 | 상태 |
|---|---|---|
| Lab 01 - 단일 에이전트 | "경영진에게 설명하기" 에이전트를 빌드하고 로컬 테스트 후 Foundry에 배포 | ✅ 사용 가능 |
| Lab 02 - 다중 에이전트 워크플로 | 4명의 에이전트가 협업하여 이력서 적합도를 평가하고 학습 로드맵을 생성하는 "이력서 → 직무 적합도 평가기" 빌드 | ✅ 사용 가능 |
이번 워크숍에서는 "경영진에게 설명하기" 에이전트를 구축합니다 - 복잡한 기술 용어를 차분하고 이사회 회의에 적합한 요약으로 번역하는 AI 에이전트입니다. 솔직히 C-레벨 경영진 누구도 "v3.2에서 도입된 동기 호출로 인한 스레드 풀 소진" 이야기는 듣고 싶어 하지 않으니까요.
이 에이전트는 완벽하게 작성한 사후 분석 보고서에 "그래서... 사이트가 다운된 건가요?"라는 반응을 너무 많이 받아서 만들었습니다.
기술 업데이트를 입력하면 에이전트가 경영진 요약을 제공합니다 - 3개의 핵심 사항으로, 전문 용어나 스택 트레이스, 불안감 없이, 단순히 무슨 일이 있었는지, 비즈니스 영향, 그리고 다음 단계만 전달합니다.
당신이 말하면:
"API 지연이 v3.2에서 도입된 동기 호출로 인한 스레드 풀 소진 때문에 증가했습니다."
에이전트가 대답합니다:
경영진 요약:
- 무슨 일이 있었는가: 최신 릴리스 후 시스템이 느려졌습니다.
- 비즈니스 영향: 일부 사용자가 서비스 이용 시 지연을 경험했습니다.
- 다음 단계: 변경 사항을 롤백했으며 재배포 전에 수정 작업을 준비 중입니다.
복잡한 도구 체인에 빠지기 없이 호스티드 에이전트 워크플로를 처음부터 끝까지 배우기에 완벽한 단일 목적의 매우 단순한 에이전트이기 때문입니다. 솔직히 말해 모든 엔지니어링 팀에 이런 에이전트가 한 명쯤 있으면 좋겠죠.
📂 Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab/
├── 📄 README.md ← You are here
├── 📂 ExecutiveAgent/ ← Standalone hosted agent project
│ ├── agent.yaml
│ ├── Dockerfile
│ ├── main.py
│ └── requirements.txt
└── 📂 workshop/
├── 📂 lab01-single-agent/ ← Full lab: docs + agent code
│ ├── README.md ← Hands-on lab instructions
│ ├── 📂 docs/ ← Step-by-step tutorial modules
│ │ ├── 00-prerequisites.md
│ │ ├── 01-install-foundry-toolkit.md
│ │ ├── 02-create-foundry-project.md
│ │ ├── 03-create-hosted-agent.md
│ │ ├── 04-configure-and-code.md
│ │ ├── 05-test-locally.md
│ │ ├── 06-deploy-to-foundry.md
│ │ ├── 07-verify-in-playground.md
│ │ └── 08-troubleshooting.md
│ └── 📂 agent/ ← Reference solution (auto-scaffolded by Foundry extension)
│ ├── agent.yaml
│ ├── Dockerfile
│ ├── main.py
│ └── requirements.txt
└── 📂 lab02-multi-agent/ ← Resume → Job Fit Evaluator
├── README.md ← Hands-on lab instructions (end-to-end)
├── 📂 docs/ ← Step-by-step tutorial modules
│ ├── 00-prerequisites.md
│ ├── 01-understand-multi-agent.md
│ ├── 02-scaffold-multi-agent.md
│ ├── 03-configure-agents.md
│ ├── 04-orchestration-patterns.md
│ ├── 05-test-locally.md
│ ├── 06-deploy-to-foundry.md
│ ├── 07-verify-in-playground.md
│ └── 08-troubleshooting.md
└── 📂 PersonalCareerCopilot/ ← Reference solution (multi-agent workflow)
├── agent.yaml
├── Dockerfile
├── main.py
└── requirements.txt
참고: 각 실습 내
agent/폴더는 명령 팔레트에서Microsoft Foundry: Create a New Hosted Agent를 실행할 때 Microsoft Foundry 확장이 생성합니다. 이후 에이전트 지침, 도구 및 구성을 맞춤 설정합니다. Lab 01은 이를 처음부터 재현하는 과정을 안내합니다.
git clone https://github.com/microsoft-foundry/Foundry_Toolkit_for_VSCode_Lab.git
cd Foundry_Toolkit_for_VSCode_Labpython -m venv venv활성화하기:
- Windows (PowerShell):
.\venv\Scripts\Activate.ps1
- macOS / Linux:
source venv/bin/activate
pip install -r workshop/lab01-single-agent/agent/requirements.txt에이전트 폴더 내 예제 .env 파일을 복사 후 값을 채우세요:
cp workshop/lab01-single-agent/agent/.env.example workshop/lab01-single-agent/agent/.envworkshop/lab01-single-agent/agent/.env 편집:
AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT=https://<your-account>.services.ai.azure.com/api/projects/<your-project>
MODEL_DEPLOYMENT_NAME=<your-model-deployment-name>각 실습은 자체 모듈로 구성되어 있습니다. 기본기를 배우려면 Lab 01부터 시작하고, 이후 다중 에이전트 워크플로는 Lab 02를 진행하세요.
Lab 01 - 단일 에이전트 (전체 지침)
| # | 모듈 | 링크 |
|---|---|---|
| 1 | 사전 준비 사항 읽기 | 00-prerequisites.md |
| 2 | Foundry Toolkit 및 Foundry 확장 설치 | 01-install-foundry-toolkit.md |
| 3 | Foundry 프로젝트 만들기 | 02-create-foundry-project.md |
| 4 | 호스티드 에이전트 생성 | 03-create-hosted-agent.md |
| 5 | 지침 및 환경 구성하기 | 04-configure-and-code.md |
| 6 | 로컬 테스트 | 05-test-locally.md |
| 7 | Foundry에 배포 | 06-deploy-to-foundry.md |
| 8 | 플레이그라운드에서 검증 | 07-verify-in-playground.md |
| 9 | 문제 해결 | 08-troubleshooting.md |
Lab 02 - 다중 에이전트 워크플로 (전체 지침)
| # | 모듈 | 링크 |
|---|---|---|
| 1 | 사전 준비 사항 (Lab 02) | 00-prerequisites.md |
| 2 | 다중 에이전트 아키텍처 이해 | 01-understand-multi-agent.md |
| 3 | 다중 에이전트 프로젝트 스캐폴딩 | 02-scaffold-multi-agent.md |
| 4 | 에이전트 및 환경 구성 | 03-configure-agents.md |
| 5 | 오케스트레이션 패턴 | 04-orchestration-patterns.md |
| 6 | 로컬 테스트 (다중 에이전트) | 05-test-locally.md |
| 7 | Foundry에 배포 | 06-deploy-to-foundry.md |
| 8 | 플레이그라운드에서 확인 | 07-verify-in-playground.md |
| 9 | 문제 해결 (멀티 에이전트) | 08-troubleshooting.md |
 Shivam Goyal |
| 시나리오 | 필요한 역할 |
|---|---|
| 새 Foundry 프로젝트 생성 | Foundry 리소스의 Azure AI Owner |
| 기존 프로젝트에 배포 (새 리소스) | 구독에 대한 Azure AI Owner + Contributor |
| 완전히 구성된 프로젝트에 배포 | 계정에 대한 Reader + 프로젝트에 대한 Azure AI User |
중요: Azure
Owner및Contributor역할은 관리 권한만 포함하며 개발 (데이터 작업) 권한은 포함하지 않습니다. 에이전트를 빌드하고 배포하려면 Azure AI User 또는 Azure AI Owner가 필요합니다.
- 빠른 시작: 첫 호스팅 에이전트 배포 (VS Code)
- 호스팅 에이전트란 무엇인가?
- VS Code에서 호스팅 에이전트 워크플로 생성
- 호스팅 에이전트 배포
- Microsoft Foundry의 RBAC
- 아키텍처 리뷰 에이전트 샘플 - MCP 도구, Excalidraw 다이어그램 및 이중 배포가 포함된 실제 호스팅 에이전트
면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있음을 양지하시기 바랍니다. 원본 문서의 원어 버전을 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우에는 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 본 번역 사용으로 인한 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.