마이크로소프트 빌드 2026 개발자 컨퍼런스: '에이전트 우선' 시대 도래, 자체 개발 모델 7종 공개
원문 제목: 《마이크로소프트 Build 2026 개발자 컨퍼런스 완전 정리: '에이전트 우선' 시대 도래, 자체 개발 모델 7종 동시 출시》
원문 저자: 리하이룬, 텐센트 테크놀로지
미국 현지 시간 6월 2일, 마이크로소프트 Build 2026 개발자 컨퍼런스가 샌프란시스코 메이슨 요새에서 막을 올렸습니다. 이번 컨퍼런스의 주제는 최첨단 AI 기술의 실전 적용에 초점을 맞추었으며, 마이크로소프트는 자체 개발 AI 모델, 에이전트 애플리케이션, 운영체제 보안, 개발자 도구, 클라우드 서비스 및 새로운 하드웨어 플랫폼을 아우르는 일련의 제품과 업데이트를 발표했습니다.
2025년 개발자 컨퍼런스에서 마이크로소프트는 'AI 에이전트 시대' 방향을 확립하고, Copilot Studio 멀티 에이전트 오케스트레이션, Windows AI Foundry를 출시했으며, Model Context Protocol에 대한 전면 지원을 발표하고, GitHub Copilot에 프로그래밍 에이전트 Coding Agent를 도입했습니다.
마이크로소프트의 서사에서 2025년은 '에이전트 시대, 어떤 표준과 프레임워크를 사용할 것인가'를 해결하는 해였다면, 2026년은 '자체 모델과 제품으로 실제로 어떻게 작동하게 할 것인가'에 집중하는 해입니다. 즉, 모델 계층은 핵심 역할을 할 수 있는 자체 개발 주력 모델로 보강되었고, 제품 계층은 에이전트를 데모 수준에서 시스템, 하드웨어 및 클라우드 전반에 걸친 풀스택 구현으로 끌어올렸습니다.
이번 발표의 핵심 내용은 여섯 가지로 나눌 수 있습니다: MAI 자체 개발 모델 제품군, Scout 및 GitHub Copilot 애플리케이션으로 대표되는 에이전트 생태계, Windows 시스템 수준 AI 보안 샌드박스 MXC, 개발자용 Surface RTX Spark Dev Box 및 시스템 최적화, 새로운 에이전트 디바이스 플랫폼 Project Solara, 그리고 Microsoft IQ, Rayfin, ASSERT, ACS 등을 포함한 개발자 도구 및 거버넌스 프레임워크입니다.
01 7개 모델, 처음부터 훈련, 증류(distillation) 거부
전체 기조연설은 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라의 비전 선언을 중심으로 천천히 펼쳐졌습니다. 그가 '에이전트 우선' 전략 프레임워크를 제시한 후, 각 사업부 임원들이 차례로 무대에 올라 이 프레임워크를 구체화하는 제품들을 선보였습니다.
컨퍼런스에서 술레이만은 마이크로소프트 AI 내부에서 개발한 7개의 새로운 모델을 발표했으며, 이들은 모두 MAI 제품군으로 통합되었습니다.
그는 MAI의 사명을 '산을 오르는 기계'를 구축하는 것으로 설명했습니다. 즉, 계산량, 더 나은 데이터, 더 정확한 평가에 지속적으로 투자하여 순환적인 자기 개선을 실현하고, 사용자가 항상 기술의 최전선에 머물 수 있도록 하는 것입니다.
훈련 연산 규모 측면에서, 술레이만은 최첨단 모델을 훈련하는 데 사용되는 연산량이 1조 배 증가했으며, 향후 3년 내에 다시 1,000배 증가할 것으로 예상된다고 밝혔다. 마이크로소프트의 모든 MAI 모델은 '처음부터 산을 오르며, 제로 증류' 방식으로, 제3자 모델 출력에 의존하지 않고 훈련된다.
마이크로소프트 AI 부문 책임자 술레이만이 7가지 자체 개발 모델 소개
구체적인 모델은 다음과 같다:
플래그십 추론 모델 MAI-Thinking-1은 중형 모델이다. 마이크로소프트는 이 모델이 주요 소프트웨어 엔지니어링 테스트에서 시장 최고 모델과 동등한 성능을 낸다고 밝혔다. 블라인드 비교 테스트에서 인간 평가자들은 Sonnet 4.6과 비슷한 수준으로 선호도를 보였다. 이 모델은 처음부터 깨끗한 데이터로 훈련되었으며, 제3자 모델 증류를 사용하지 않았다.
코딩 모델 MAI-Code-1-Flash는 추론 효율이 높은 에이전틱 코딩 모델로, 50억 개의 파라미터를 보유하며 GitHub Copilot, VS Code 및 마이크로소프트 기술 스택에 맞춰 제작되고 깊이 통합되었다. 마이크로소프트는 Haiku와 견줄 만하지만 비용은 더 낮다고 밝혔다.
텍스트-이미지 생성 모델 MAI-Image-2.5 및 초고효율 Flash 변형은 텍스트-이미지 생성 및 이미지 편집을 지원하며, 마이크로소프트는 Arena 점수에서 Google Nano Banana Pro를 능가한다고 밝혔다.
전사 모델 MAI-Transcribe-1.5는 SOTA 수준의 정확도를 제공한다. 경쟁 모델보다 5배 빠른 속도를 자랑하며, 43개 언어의 도메인 특화 용어 인식을 내장 지원한다.
음성 생성 모델 MAI-Voice-2는 고품질의 자연스러운 음성 생성을 제공하며, 15개 언어를 지원하고 짧은 샘플로 음성을 적응시킬 수 있으며, 남용 방지 보호 조치를 갖추고 있다. Flash 변형은 곧 출시되어 더 낮은 비용으로 동일한 기능을 제공할 예정이다.
모든 모델은 동일한 데이터 사양, 인프라 및 평가 프레임워크를 공유한다. Azure Foundry에서 배포되고 마이크로소프트 자사 제품에 최적화되는 것 외에도, 이 모델들은 Open Router, Fireworks 및 Baseten에서 개발자에게 제공될 예정이다. 개발자들은 처음으로 모델 가중치를 직접 조정할 수 있다.
회의에서 나델라는 Microsoft Frontier Tuning을 소개했는데, 이는 기업이 자체 작업 데이터로 모델을 맞춤화하는 방법이다. 그 논리는 가장 가치 있는 데이터는 일반 말뭉치가 아니라, 에이전트가 기업 내에서 작업을 수행하는 실제 궤적, 단계 및 결정이라는 것이다.
마이크로소프트 CEO 나델라, Frontier Tuning 소개
이 메커니즘은 MAI 모델을 실제 업무 프로세스에 연결하여, 모델이 실제 환경에서 배우며 작업을 수행하도록 한다. 술레이만은 "당신은 자신만의 모델을 구축하고 있습니다: 당신의 환경에서, 당신의 데이터로 훈련하고, 당신이 통제합니다. 당신의 조직 지식이 모델의 일부가 되며, 오직 당신만의 것입니다."라고 말했다.
효과 측면에서, 마이크로소프트가 Excel에 맞춘 MAI 모델은 GPT-5.4 수준과 동등하면서도 효율성이 10배 향상되었다. 맥킨지가 Frontier Tuning을 도입한 후, MAI는 모든 테스트 모델 중 가장 높은 승률을 기록했으며, 비용은 약 10배 절감되었다.
의료 분야에서 마이크로소프트는 메이요 클리닉과 협력하여 의료용 최첨단 AI 모델을 공동 개발한다고 발표했다. 이 모델은 메이요 클리닉의 임상 전문 지식, 비식별화된 임상 데이터 및 종적 인사이트를 마이크로소프트의 기본 AI 역량과 결합한다.
마이크로소프트는 또한 MAI 모델이 자체 개발한 Maia 200 칩과 공동 설계되고 있으며, 소프트웨어-하드웨어 결합 최적화를 통해 이미 1.4배의 효율성 향상을 달성했다고 밝혔다.
02 에이전트 생태계 전면 구현
마이크로소프트는 컨퍼런스에서 'Agent 우선'으로의 대대적인 전환을 선언하며, 지식 근로자의 소프트웨어 사용 방식을 자동화하고 AI 어시스턴트를 일상 업무 상호작용에 통합하는 것을 목표로 한다.
Scout은 이번 발표의 핵심 에이전트 제품이다. '항상 온라인' 상태인 이 AI Agent는 OpenClaw 프레임워크 위에 구축되어 Microsoft Teams에서 인간 동료처럼 상호작용한다.
Scout은 사용자의 작업 메시지, 캘린더 및 이메일 받은 편지함을 탐색하여 작업을 자동으로 완료하고, 충돌하는 회의를 재조정하며, 전문적으로 들리는 답장을 초안할 수 있다. 사용자는 Teams에서 직접 명령을 보내거나 이름을 지정할 수 있다.
마이크로소프트의 새로 임명된 기업 부사장 오마르 샤힌은 Scout의 설계 철학을 설명했다: "당신의 회사는 본질적으로 당신의 어시스턴트를 고용한 것입니다. 개인 비서를 두는 모든 의미는, 당신이 일하지 않을 때 그들이 계속 일한다는 데 있습니다."
Scout는 Microsoft Frontier 프로그램을 통해 제공되며, GitHub Copilot 구독이 필요합니다. Microsoft는 Scout 데스크톱 애플리케이션을 테스트 중이며, '프론티어' 기능 액세스 권한을 선택한 구독 사용자에게 출시할 예정입니다. Microsoft 내부에서 샤힌은 영업 부서가 이 도구를 가장 많이 사용하며 가장 빠르게 성장하는 그룹이라고 말했습니다.
GitHub Copilot 데스크톱 애플리케이션은 또 다른 중요한 출시입니다. GitHub 최고 제품 책임자 마리오 로드리게스(Mario Rodriguez)는 이를 "GitHub 위에 구축된, Agent 네이티브 데스크톱 경험"이라고 소개했습니다.
통합된 'My Work' 뷰를 통해 개발자는 연결된 저장소 전반의 동적 작업(활성 세션, 이슈, 풀 리퀘스트 및 백그라운드 자동화 포함)을 확인할 수 있습니다.
각 세션은 자체 Git worktree에서 실행되며, 병렬 Agent는 서로 간섭하지 않습니다. 애플리케이션에는 Agent Merge 기능이 있어 풀 리퀘스트의 리뷰, 검사 및 병합을 수행할 수 있습니다. Canvas 인터페이스는 인간과 기계 간의 양방향 상호작용을 위해 설계되었으며, 개발자는 Agent가 자신을 대신해 수행한 작업을 확인, 안내 및 검증할 수 있습니다.
GitHub Copilot 애플리케이션은 Windows 11, Windows 11 on Arm, Mac 및 Linux용 기술 프리뷰 버전으로 제공되며, GitHub Copilot 구독이 필요하고, 향후 Copilot Free 사용자에게도 공개될 예정입니다. 이 애플리케이션은 클라우드 및 로컬 샌드박스, 코드 리뷰를 지원하며, 둘 다 정책 지원이 포함됩니다.
에이전트 보안 거버넌스 측면에서 Microsoft는 Agent 제어 사양(ACS)을 발표했습니다. 이는 개발자에게 AI Agent의 동작을 제어하는 더 일관되고 세분화된 방법을 제공하기 위한 새로운 오픈 소스 표준입니다. ACS는 개발, 규정 준수 및 보안 팀이 Agent에 대한 정책 파일을 정의하여 Agent가 수행할 수 있는 작업, 절대 수행해서는 안 되는 작업, 인간 승인이 필요한 시점, 검토를 위해 기록해야 할 증거를 규정할 수 있도록 합니다.
ACS는 SDK로 출시되며, LangChain, OpenAI Agents SDK, Anthropic Agents SDK, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, Microsoft.Extensions.AI, MCP 도구 등의 플러그인이 포함됩니다. 정책은 단일 파일로 작성될 수 있어 Agent와 함께 번들로 제공되며, Agent가 다양한 프레임워크와 환경을 이동할 때 함께 따라갈 수 있습니다.
ASSERT(Adaptive Spec-driven Scoring for Evaluation and Regression Testing)는 또 다른 테스트 도구입니다. 이는 오픈소스 프레임워크로, AI를 활용해 목표, 전략 또는 예상 행동에 대한 고급 자연어 설명을 구조화된 점수 테스트로 변환합니다.
ASSERT는 AI 모델의 예상 행동에 대한 간결한 언어 설명을 입력받아 허용 가능 및 허용 불가능한 행동 집합, 문제 시나리오 및 테스트 케이스를 생성하고, 대상 시스템에 대해 테스트를 실행한 후 점수를 매깁니다. 또한 중간 작업 및 도구 호출을 포함해 AI 시스템이 취한 경로를 기록하여 개발자가 실패 지점을 확인할 수 있도록 합니다.
03 에이전트가 자율적일수록 위험, 마이크로소프트가 MXC로 시스템 계층에 경계선을 긋다
AI 에이전트가 점점 더 강력하고 자율적으로 변함에 따라, 마이크로소프트는 핵심 문제를 식별했습니다. 에이전트가 자율적일수록 유용하지만, 가드레일 없이 기업 네트워크에서 실행되면 더 위험해진다는 점입니다. 마이크로소프트 공식 블로그는 이를 '다중 계층 시스템 문제'로 설명하며, 에이전트와 인간, 도구, 애플리케이션, 모델 및 다른 에이전트 간의 모든 상호작용이 '새로운 공격 표면을 노출시키고 다양한 장애 모드를 도입한다'고 밝혔습니다.
이 문제를 해결하기 위해 마이크로소프트는 Microsoft Execution Containers(MXC)를 출시했습니다. 이는 Windows 운영 체제 자체에 내장된 정책 기반 실행 계층입니다.
마이크로소프트 Windows 및 디바이스 부문 부사장인 파반 다부루리는 이 기술이 AI 에이전트를 상업적으로 실행 가능하게 만드는 데 필수적이라고 강조하며, '보안, 포함, 격리 및 사용자 제어'를 중심으로 설계되어 일반 소비자와 기업 배포 모두에 충분히 안전한 에이전트를 제공할 것이라고 말했습니다.
마이크로소프트 CEO 나델라가 시스템 수준 보안 샌드박스 MXC를 소개하다
MXC는 본질적으로 Windows 및 Windows Subsystem for Linux에 내장된 SDK 및 정책 모델로, 마이크로소프트가 '구성 가능한 샌드박스 스펙트럼'이라고 부르는 것을 제공합니다. 이 스펙트럼은 경량 프로세스 격리(GitHub Copilot의 명령줄 인터페이스에서 이미 채택됨)에서부터 마이크로 가상 머신, Linux 컨테이너, 그리고 Windows 365에서 실행되는 전체 클라우드 인스턴스에 이르기까지 다양합니다.
이 시스템은 에이전트의 실행을 사용자의 데스크톱, 클립보드, 사용자 인터페이스 및 입력 장치로부터 분리합니다. 각 에이전트는 로컬 ID 또는 Microsoft Entra가 지원하는 클라우드 프로비저닝 ID에 바인딩되어, 에이전트의 모든 동작이 귀속, 감사 및 관리될 수 있도록 보장합니다.
MXC는 현재 초기 프리뷰 버전을 제공하고 있습니다. Microsoft 엔터프라이즈 보안 스택과 통합된 Agent 365는 2026년 7월 프리뷰 버전으로 출시될 예정이며, Entra ID 서비스, Intune 장치 관리, Defender 위협 방어 및 Purview 데이터 거버넌스 기능을 MXC 위에 계층화하여 IT 부서가 에이전트 격리를 중앙에서 관리할 수 있게 합니다.
파트너 측면에서는 OpenAI, 엔비디아, Manus, Nous Research(Hermes Agent 제조사) 및 OpenClaw 오픈소스 프로젝트가 MXC 위에서 구축을 발표했습니다.
특히 OpenClaw 협업은 창시자 피터 스타인버거(Peter Steinberger)가 먼저 Microsoft에 협력 의사를 밝히면서 시작되었고, 결국 이는 완전한 플랫폼 수준의 파트너십으로 발전했습니다.
04 세 가지 업데이트로 Edge의 AI가 '오프라인에서도 작동'
Microsoft Edge 브라우저도 로컬 AI 기능 업그레이드를 받았습니다. Microsoft는 Build 2025에서 Phi-4-mini를 도입한 이후, 웹 개발자 피드백을 바탕으로 엣지 사이드 AI 기능을 확장했다고 밝혔습니다.
첫 번째는 Aion-1.0-Instruct로, Phi-4-mini보다 더 작고 빠르며 효율적인 로컬 소형 언어 모델입니다.
이는 GPU 및 CPU 성능이 낮은 PC에서도 실행 가능하며, 현재 개발자 프리뷰로 제공되고 7월에 Hugging Face에 출시될 예정입니다.
두 번째는 언어 감지 및 번역 API로, Edge 148 버전과 함께 제공됩니다. 이 두 API는 Edge에 내장된 엣지 사이드 AI 모델로 구동되며, JavaScript용으로 설계되어 웹사이트와 브라우저 확장 프로그램이 텍스트 언어를 식별하고 언어 쌍 간 번역을 수행할 수 있게 합니다.
Microsoft는 "145개 이상의 언어를 지원하는 빠르고 고품질의 번역을 제공하며, 웹상의 번역 워크로드에 최적화되어 있다"고 밝혔으며, 이 서비스는 무료입니다.
세 번째는 Web Speech API를 통한 음성 인식 기능으로, Edge Canary 및 Dev 채널에서 실험적으로 제공됩니다.
05 개발자 도구 및 클라우드 서비스 업데이트
마이크로소프트는 동시에 WSL 컨테이너 기능을 출시하여 개발자가 Windows에서 직접 Linux 컨테이너를 생성하고 관리할 수 있도록 했습니다. 또한 명령줄 인터페이스와 API를 제공하여 로컬 Windows 애플리케이션 내에서 Linux 컨테이너를 실행할 수 있게 했으며, 이 기능은 향후 몇 달 내에 공개 미리보기로 제공될 예정입니다.
개발자가 환경 설정에 시간을 낭비하지 않도록 하기 위해 마이크로소프트는 Windows Developer Configurations도 발표했습니다. 이를 통해 새 기기를 빠르게 설정하고 개발자 최적화 구성을 적용할 수 있으며, WSL, PowerShell 7, Visual Studio Code를 자동으로 설치하고 파일 탐색기에서 Git 버전 관리를 활성화하며 숨김 파일을 표시합니다.
06 두 가지 신규 하드웨어, AI 작업을 로컬로 되돌리다
이번 Build 행사는 모델, Agent 및 개발 도구의 소프트웨어 쇼에 그치지 않고 하드웨어도 빠지지 않았습니다. AI 연산이 점점 더 많은 컴퓨팅 성능을 요구하고 Agentic 워크플로우가 지속적으로 실행되어야 하는 상황에서, 마이크로소프트는 개발자 곁의 기기에 주목했습니다. 매번 비싼 클라우드 GPU를 임대하는 대신, 이러한 작업을 로컬 기기에서 직접 처리하도록 한 것입니다.
Surface 제품 부문 부사장 앤드루 힐(Andrew Hill)은 두 가지 신규 기기를 발표했습니다:
Surface RTX Spark Dev Box는 컴팩트한 개발자용 PC로, NVIDIA RTX Spark 슈퍼 칩을 탑재하고 NVIDIA Blackwell RTX GPU와 NVIDIA Grace CPU를 결합하여 최대 1 Petaflop의 AI 연산 성능을 제공하며, 128GB 통합 메모리를 갖추고 있습니다.
이 기기는 알루미늄 섀시를 방열판으로 겸용하도록 설계되었으며, 장시간 실행되는 학습 작업, 대규모 모델 추론 및 복잡한 Agentic 프로세스에 최적화되어 있습니다.
기기에는 Windows 11 Pro가 사전 설치되어 있으며, 이미지 수준에서 개발자를 위해 사전 구성되었습니다: 다크 테마, 개발용으로 단순화된 작업 표시줄, 위젯 제거, '방해 금지' 모드 활성화, 개발자 모드 활성화, PowerShell 7을 기본 셸로 설정. WSL 2는 GPU 패스스루 및 CUDA 지원이 구성되어 있으며, VS Code, GitHub Copilot, Git, Python 및 Node.js가 모두 설치되어 있습니다.
보안 측면에서 Surface RTX Spark Dev Box는 마이크로소프트의 제로 트러스트 원칙을 준수하는 칩-투-클라우드 보안을 기반으로 하며, Secured-core PC 아키텍처, BitLocker 암호화 및 Microsoft Defender 보호를 포함하고, Entra ID 및 Intune과 통합하여 대규모 관리 및 거버넌스를 지원합니다.
힐은 "개발자들이 소프트웨어를 구축하는 방식이 근본적으로 변화하고 있다. AI 모델의 능력과 복잡성이 점점 증가하면서 에이전틱 워크플로우는 지속적인 컴퓨팅 성능을 필요로 하며, 최첨단 모델이 필요하지 않은 작업조차도 매번 반복할 때마다 클라우드 비용이 발생할 수 있다"고 설명했다.
또 다른 제품인 Surface Laptop Ultra는 개발자, 크리에이터 및 기술 전문가를 위해 설계된 고성능 노트북으로, 이미 조기에 출시되었다. 이 두 제품은 Surface의 다음 단계, 즉 미래를 구축하는 사람들을 위한 전용 디바이스를 제공하는 것을 의미한다. Surface RTX Spark Dev Box는 올해 말 미국에서 출시될 예정이며, Microsoft.com에서만 독점 판매된다.
07 앱 대신 AI Agent를 실행하는 새로운 플랫폼
마이크로소프트 응용과학 부문 책임자 스티비 바티쉬는 Project Solara라는 내부 프로젝트를 소개했다.
이는 칩에서 클라우드까지 아우르는 새로운 플랫폼으로, Windows가 아닌 Android 기반으로 설계되어 디바이스가 앱 대신 AI Agent를 실행하도록 한다. 바티쉬는 그 출발점에 대해 "경계가 무너지고 있다. 반드시 전통적인 앱 모델이 필요하지 않다. 전통적인 방식으로 경험을 개발할 필요도 없다"고 설명했다.
첫 두 가지 개념 디바이스가 Build 컨퍼런스에서 공개되었다:
데스크톱 허브 디바이스는 PC 옆에 배치되어 음성 명령에 응답하고, 얼굴 인식으로 사용자를 로그인시키며, 당일 가장 긴급한 사항을 표시한다. 모니터에 연결하면 클라우드에서 실행되는 완전한 Windows 머신으로 변환된다.
웨어러블 배지 디바이스는 표준 직원 ID 카드를 재구상했다. 한 번의 지문 인식으로 Agent를 깨우고, 터치하면 대화를 녹음 및 전사하며, 내장 카메라를 통해 Agent가 사용자가 본 내용에 따라 행동할 수 있게 한다.
의료 데모에서 이 배지는 의료진을 위해 설계된 Agent를 실행하여 환자 QR 코드를 스캔하고, 진료 과정을 기록 및 전사하며, 활력 징후를 기록하고 처방전을 발행했다. 또 다른 애플리케이션에서는 내장 카메라가 사무실 개선 아이디어가 적힌 브레인스토밍 보드를 스캔하고, 식물 추가를 제안했다.
바티쉬는 마이크로소프트가 이러한 디바이스를 직접 생산하지 않을 것이며, 하드웨어 제조사 및 기타 업계 파트너들이 이러한 레퍼런스 디자인을 각자의 제품으로 전환하여 특정 산업, 회사 또는 시나리오에 맞출 것이라고 구상하고 있다고 밝혔다.
08 양자 칩 업그레이드, 신뢰성 천 배 향상
마이크로소프트는 차세대 위상 양자 칩 Majorana 2도 공개했습니다.
이전 세대 Majorana 1과 비교해 이번 핵심 변화는 초전도체 재질을 알루미늄에서 납으로 교체한 점입니다. 이 조정으로 큐비트 신뢰성이 1000배 향상되었으며, 평균 큐비트 수명은 20초에 도달했고, 일부 인스턴스는 1분까지 지속됩니다.
다른 기술 경로의 큐비트 수명은 일반적으로 마이크로초 단위에 불과합니다. 이러한 진전을 바탕으로 마이크로소프트는 확장 가능한 양자 컴퓨터의 예상 실현 시점을 절반으로 단축했으며, 현재 2029년 이전에 달성할 것으로 예상하고 있습니다.
해당 칩의 연구 개발 전 과정은 Microsoft Discovery 플랫폼의 Agentic AI 기능을 활용했습니다. AI 에이전트는 제조 관리, 양자 상태 자동 측정, 학제 간 데이터 분석 등의 작업을 수행하여 기존 수 주였던 측정 주기를 몇 자릿수로 압축했으며, 약 20년간 축적된 데이터에서 인간이 감지하기 어려운 연관성을 식별했습니다.
마이크로소프트 기술 펠로우 체탄 나약은 "Agentic AI는 우리가 하는 거의 모든 일에 스며들어 있습니다."라고 말했습니다. 그러나 그는 AI는 지침만 제공할 뿐 "항상 과학자가 루프 안에 있다"고 강조했습니다.
Microsoft Discovery 플랫폼은 이번 컨퍼런스에서 공식 출시되었습니다. 이는 최첨단 연구 개발을 위한 조직 수준의 플랫폼으로, 연구자들이 인간의 지도를 받는 자율 Agent 팀을 배치하여 가설 생성, 실험 최적화 및 이론 검증을 수행할 수 있게 합니다. 마이크로소프트는 또한 Microsoft Discovery 애플리케이션의 초기 프리뷰 버전을 출시했으며, 개인은 무료로 다운로드하여 GitHub Copilot 계정을 사용해 로컬에서 실행할 수 있습니다.
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