GitHub Copilot Harness 소개 | GitHub Copilot Harness 과정

이 페이지에서 배울 것

GitHub Copilot Harness가 기존 Copilot Studio와 어떻게 다른지 이해합니다.
클래식 Copilot Studio와 New Copilot Studio의 차이점 6가지를 비교합니다.
앞으로 모든 과정에서 쓰이는 핵심 용어 7개를 비유로 익힙니다.

1. Github Copilot Harness 소개 - 기존 Copilot Studio와의 차이점

기존(클래식) Copilot Studio는 본질적으로 대화 흐름 설계 도구였습니다. 메이커가 모든 경로를 미리 그려야 했고, 시나리오가 복잡해지면 분기가 폭발하고 다단계·장기 작업에서 흐름이 끊겼습니다.

New Copilot Studio는 AI 코어(오케스트레이터)를 코딩 하네스 위에 다시 지어, 메이커의 일을 "흐름 그리기"에서 "하네스 설계"로 바꿉니다. 핵심 멘탈모델은 하나입니다 — "무엇을(What)"은 사람이 적고, "어떻게(How)"는 에이전트가 한다.

이 하네스는 GitHub Copilot과 같은 코딩 에이전트에서 먼저 검증된 원리를 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼에 옮겨온 것입니다. 그래서 Copilot Studio에서는 이 실행 환경을 GitHub Copilot Harness라고 부릅니다. 단순한 화면 개편이 아니라 AI 코어의 재건축이라고 이해하면 정확합니다.

구분	클래식 Copilot Studio	New Copilot Studio (CLI Agent)
패러다임	대화 흐름(Topics) 설계	하네스 설계 + 에이전틱 루프
메이커의 일	분기·노드를 직접 그림	지침·스킬·도구를 설계
다단계·장기 작업	흐름이 끊기기 쉬움	끝까지 재귀적으로 수행
참고자료 처리	검색 스니펫(RAG) 기반	원본 파일을 코드로 직접 처리
산출물	텍스트 응답 위주	Word·PPT·Excel·PDF 등 리치 파일
구성 화면	탭 9개로 분산	Build·Test·Preview·Monitor 4개로 통합

2. 비유로 이해하기 — 기차에서 택시로

위 비교표를 한 장면으로 떠올려 보세요.

3. 하네스(Harness)란? — 천재 셰프와 주방

하네스는 LLM을 실행 루프로 감싸 도구를 쓰게 만드는 런타임입니다. 내가 만든 에이전트와 AI 모델 사이에 위치해, 언제 모델을 부를지, 어떤 정보를 건넬지, 어떤 도구를 쓸지 결정하고 결과를 다음 단계로 이어 줍니다.

영어 harness는 원래 말에 채우는 마구(馬具)를 뜻합니다. 힘센 말(LLM)도 마구가 있어야 수레를 끌고 원하는 방향으로 갈 수 있듯, 똑똑한 모델도 하네스가 있어야 실제 업무를 끝까지 해냅니다.

언제 모델을 부를지 결정합니다 — 셰프에게 지금 무엇을 판단해야 하는지 묻는 타이밍입니다.
어떤 컨텍스트를 건넬지 고릅니다 — 주문서와 필요한 레시피 페이지만 골라서 건넵니다.
어떤 도구를 쓸지 연결합니다 — 커넥터, MCP 서버, 연결된 에이전트 등을 호출합니다.
결과를 관찰하고 다음 행동을 고릅니다 — 맛을 보고 간을 더할지, 다음 요리로 넘어갈지 정합니다.
Word·Excel·PowerPoint·PDF 파일을 직접 만들고 편집하며, 각 작업은 Copilot Studio가 관리하는 안전한 샌드박스(격리된 주방)에서 실행됩니다.

4. 에이전틱 루프 한 바퀴 따라가기

하네스의 심장은 에이전틱 루프입니다. "의도 해석 → 도구 선택 → 실행 → 관찰 → 판단"을 목표를 이룰 때까지 반복합니다. 실제 요청 하나로 한 바퀴를 따라가 보겠습니다.

요청 예시: "SharePoint에 있는 3분기 매출 엑셀을 분석해서 팀장님께 보고할 요약 PPT를 만들어 줘."

단계	에이전트가 하는 일	예시에서 일어나는 일
① 의도 해석	요청의 목표와 완료 조건을 이해	"3분기 매출 분석 + 보고용 PPT가 최종 결과물이구나"
② 도구 선택	목표에 필요한 지식·도구를 고름	SharePoint에서 파일을 찾고, 분석은 샌드박스의 코드로, 디자인은 PPT 스킬로
③ 실행	선택한 도구를 실제로 호출	엑셀을 열어 Python으로 지역별·월별 매출 집계
④ 관찰	실행 결과를 확인	"9월 데이터에 빈 칸이 있네?"
⑤ 판단	다음 행동을 결정하고 다시 ①로	빈 칸을 제외한 기준을 명시하고 차트 생성 → PPT 작성 → 완료

5. 핵심 용어 미리보기

앞으로 모든 과정에서 반복해서 나오는 용어입니다. 왼쪽 두 열의 정의를 기억하고, 오른쪽 비유로 감을 잡아 두세요.

용어	한 줄 정의	주방으로 비유하면
하네스(Harness)	LLM을 실행 루프로 감싸 도구를 쓰게 만드는 런타임	셰프가 일하는 주방 전체와 운영 방식
에이전틱 루프	의도 해석 → 도구 선택 → 실행 → 관찰 → 판단을 반복하는 코어	주문 읽기 → 조리 → 맛보기 → 조정을 반복하는 셰프의 습관
스킬(Skill)	필요할 때만 로드하는 재사용 markdown 지침 묶음	필요한 요리를 할 때만 펼치는 레시피 카드
도구(Tool)	에이전트가 외부에서 실제로 행동하는 손발 (커넥터 + MCP)	칼·오븐·식재료 배송처럼 실제로 일을 하는 장비
MCP	에이전트-도구 연결의 업계 표준 프로토콜	어느 주방 장비든 꽂으면 쓰는 표준 콘센트
연결된 에이전트	컨텍스트를 격리해 전문 작업을 위임하는 협업 에이전트	디저트만 전담하는 파티시에(보조 셰프)
컨텍스트 엔지니어링	"원하는 결과를 낼 가장 작은 고신호 토큰 집합"을 설계하는 일	셰프에게 꼭 필요한 재료만 골라 도마 위에 올려 주는 일

6. Copilot Studio의 하네스는 하나가 아닙니다

Copilot Studio에서 만드는 모든 에이전트와 워크플로는 어떤 하네스 위에서 실행됩니다. 어떤 하네스를 고르느냐에 따라 일하는 방식, 쓸 수 있는 기능, 과금 방식이 달라집니다.

하네스	잘 맞는 일	과금
GitHub Copilot Harness	추론이 많이 필요한 다단계 업무 에이전트·워크플로 (예: 송장 확인 → 발주서 대조 → 예외 승인 요청)	Copilot Credits 사용량 기반 — 만들고 테스트하는 순간부터 과금
Standard Harness	규칙·토픽 기반 에이전트와 에이전트 플로우	기존 Copilot Studio 라이선스·과금 — 게시 후 사용량 기준
Customer Conversation Harness	웹·음성·채팅으로 고객 문의를 응대하는 컨택센터형 에이전트	고객 대화 복잡도·채널에 따른 Copilot Credits

다음 단계

02 라이선스 안내 — GitHub Copilot 구독과 Copilot Studio Harness 사용 권한·Copilot Credits의 차이
03 Power Platform 환경설정과 Billing 설정 — 라이선스 구매와 PAYG(종량제) 결제 연결
05 Harness 이론 — 이 페이지에서 미리 본 에이전틱 루프·스킬·도구를 더 깊게