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News

Microsoft Foundry 확장, Azure Developer CLI에서 정식 출시(v1.0)

Microsoft Foundry extension for Azure Developer CLI is generally available

Microsoft Foundry 확장 번들(microsoft.foundry)이 Azure Developer CLI(azd)용 버전 1.0으로 정식 출시되었다. azd로 Azure 리소스를 프로비저닝하고 앱 코드를 배포하는 기존 흐름에 에이전트 설정과 로컬 테스트를 더해, 에이전트 배포 설정을 코드와 함께 관리할 수 있게 되었다. 에이전트 설정과 배포 구성은 azure.yaml에 코드와 함께 두며, 같은 구성을 로컬과 CI/CD에서 함께 사용한다. azd ai agent init으로 Python Agent Framework 샘플을 초기화하고, azd provision으로 모델 배포 등 리소스를 만든 뒤, azd ai agent run으로 Agent Inspector를 열어 로컬에서 요청과 응답을 확인한다. azd deploy는 소스를 Foundry에 업로드해 원격 빌드하므로 로컬 컨테이너 빌드가 필요 없다. 평가는 azd ext install azure.ai.evaluations 후 azd ai eval generate와 azd ai eval run으로 진행하며, azd pipeline config로 GitHub Actions 또는 Azure DevOps 파이프라인을 구성할 수 있다. 사전 조건은 Azure CLI 또는 azd 1.37.0 이상, Python 3.13 이상, Azure 구독, Foundry 권한과 선택 리전의 모델 쿼터이며 프로비저닝 리소스와 모델 사용에는 Azure 요금이 부과된다.

azure.yaml에 모델 배포(gpt-5.4-mini), 런타임(python_3_13), 컨테이너 리소스(cpu 0.5, memory 1Gi)를 선언해 두면 azd up 한 번으로 로컬 테스트, 배포, CI/CD 파이프라인 구성까지 같은 정의를 재사용할 수 있다.

원문 출처

Microsoft Foundry Blog (Azure AI)

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AI 개발중급·

RAG 임베딩·리랭커 지형 2026: 'embedding 교체'보다 '리랭커 추가'가 답일 때

2026 상반기 RAG 검색 품질의 정석 조합이 굳어졌다. 임베딩은 최고 품질 API로 Voyage voyage-3-large, 범용으로 OpenAI text-embedding-3-large, 멀티미디어(텍스트+이미지 단일 임베딩)로 Cohere embed-v4, 다국어/교차언어로 Gemini Embedding 2가 꼽힌다. 셀프호스팅은 BGE-M3가 dense+BM25+리랭커 세 모델을 하나로 대체하는 하이브리드 모드로 현실적 1순위이고, Apache-2.0로 풀린 Qwen3-Embedding 시리즈(0.6B/4B/8B)는 8B가 MTEB 다국어 리더보드 1위(70.58, 2025-06 기준)에 100개 이상 언어를 지원해 오픈소스 진영을 끌어올렸다. 핵심 실무 원칙: 'top-50 안에는 정답 문서가 있는데 top-5에는 없다'면 더 좋은 임베딩으로 갈아타는 것보다 리랭커 추가가 더 큰 이득을 준다. 리랭커는 프로토타입엔 CPU에서 도는 무료 ms-marco-MiniLM-L-6-v2, 운영엔 Cohere rerank-v3나 BGE 리랭커를 붙이는 식으로 비용·지연·언어지원을 저울질한다.

임베딩 모델 벤치마크 순위에만 매달리는 팀이 많지만, 실제 정확도 병목은 1차 검색이 아니라 재정렬 단계에 있는 경우가 흔하다. AIPida처럼 한국어 콘텐츠를 다루면 영어 MTEB 1위보다 다국어/한국어 실측이 중요하므로, Gemini Embedding 2나 Qwen3-8B를 자체 데이터로 리랭커와 함께 A/B 하는 것이 정답에 가깝다. '임베딩 한 번 정하고 끝'이 아니라 리랭커를 별도 레버로 두는 2단 검색 구조를 기본값으로 깔아두면 모델 교체 비용 없이 품질을 끌어올릴 수 있다.

Milvus Blog / ZeroEntropy / Qwen원문
AI 개발중급·

MCP 2026 로드맵, 원격 서버·에이전트 통신·엔터프라이즈로 무게중심 이동

Model Context Protocol(MCP) 메인테이너가 2026년 로드맵을 공개했다. 네 가지 우선순위는 (1) 전송 계층 확장성 — 원격 HTTP 전송을 개선해 수평 확장을 가능케 하고 .well-known 메타데이터로 서버 역량을 탐색, (2) 에이전트 통신 — 장시간 작업을 다루는 Tasks 프리미티브에 재시도·만료 정책을 추가, (3) 거버넌스 성숙 — Working Group 중심으로 SEP(스펙 개선 제안) 검토를 위임, (4) 엔터프라이즈 준비 — 감사 로그·SSO 인증·게이트웨이·설정 이식성이다. 핵심은 로컬 stdio 중심에서 평범한 HTTP 인프라 위에서 스케일하는 상태 비저장(stateless) 원격 서버로 무게중심이 옮겨간다는 점이다. 한국 개발자라면 사내 MCP 서버를 round-robin 로드밸런서 뒤에 둘 수 있는지, Tasks 확장으로 장시간 잡을 어떻게 모델링할지 미리 검토할 가치가 있다.

MCP가 개인 데스크톱 통합을 넘어 멀티테넌트 프로덕션 표준으로 진화하면서, 사내 도구를 에이전트에 연결하는 아키텍처 결정이 달라진다.

Model Context Protocol Blog원문
AI 개발실전·

Claude API 프롬프트 캐싱 워크스페이스 격리 전환, 반복 컨텍스트 비용 최대 90% 절감

Anthropic의 Claude API 프롬프트 캐싱이 2026년 2월부터 조직 단위가 아닌 워크스페이스 단위 격리로 바뀌었다. 같은 조직 안에서도 워크스페이스 간 캐시가 분리돼 데이터 경계가 명확해진다. 캐시 읽기 비용은 표준 입력가의 10% 수준이라 동일 컨텍스트를 반복 주입할 때 최대 90%를 아낄 수 있고, 기본 5분 TTL 외에 추가 비용으로 1시간 캐시도 선택할 수 있다. 긴 시스템 프롬프트, 도구 정의, RAG로 끌어온 문서 블록처럼 매 호출 동일하게 들어가는 앞부분에 cache breakpoint를 두는 것이 핵심 패턴이다. 여기에 Batch API(입·출력 50% 할인), 모델 라우팅, 컨텍스트 편집(오래된 도구 결과·thinking 블록 정리)을 결합하면 에이전트 워크로드의 토큰 비용 구조를 크게 바꿀 수 있다. 한국 팀이 다회전 대화형 서비스를 운영한다면 캐시 적중률을 KPI로 잡을 만하다.

에이전트와 RAG 서비스의 운영비 대부분이 반복 입력 토큰에서 나오므로, 캐싱 설계가 곧 마진과 직결된다.

Anthropic원문

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