MarkTechPost • 58일 전

마이크로소프트 AI 에이전트 거버넌스 툴킷 구현

IMP

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핵심 요약

이 글은 마이크로소프트의 '에이전트 거버넌스 툴킷(Agent Governance Toolkit)'을 활용하여 통제 가능한 AI 에이전트 워크플로우를 구축하는 튜토리얼을 다룹니다. AI 에이전트가 도구를 직접 실행하지 못하게 막고, 모든 실행 요청은 에이전트의 신원, 신뢰도 점수, 위험 등급 등을 사전에 검토하는 거버넌스 계층(Governance layer)을 반드시 거치도록 설계하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 기업이 정책, 승인, 감사 로그(Audit logs), 리스크 관리 기능을 통해 안전하고 투명하게 AI 에이전트를 운영할 수 있도록 돕는 것이 핵심입니다.

번역된 본문

이 튜토리얼에서는 마이크로소프트의 에이전트 거버넌스 툴킷(Agent Governance Toolkit)을 핵심 참고 자료로 삼아 통제되는(Governed) AI 에이전트 워크플로우를 구축해 봅니다. 우리는 구글 콜랩(Colab) 환경에서 바로 실행 가능한 구현체를 만들 것입니다. 여기서 에이전트는 외부 도구(Tool)를 직접 실행하지 않습니다. 대신, 모든 액션은 먼저 거버넌스 계층(Governance layer)을 통과해야 합니다. 이 계층에서는 에이전트의 정체성(ID), 신뢰도 점수(Trust score), 위험 등급(Risk tier), 요청된 도구, 액션 유형, 민감도 수준 그리고 [...] 등을 철저하게 검사합니다.

'정책, 승인, 감사 로그(Audit Logs) 및 리스크 관리를 통한 안전한 AI 에이전트 도구 사용을 위한 마이크로소프트 에이전트 거버넌스 툴킷 구현'이라는 제목의 이 글은 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.

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원문 보기 (영어)

In this tutorial, we build a governed AI-agent workflow using Microsoft’s Agent Governance Toolkit as the reference point. We create a Colab-ready implementation where agents do not directly execute tools; instead, every action first passes through a governance layer that checks the agent’s identity, trust score, risk tier, requested tool, action type, sensitivity level, and […] The post An Implementation of the Microsoft Agent Governance Toolkit for Safe AI Agent Tool Use with Policies, Approvals, Audit Logs, and Risk Controls appeared first on MarkTechPost.

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