Agent Orchestration

ai-automation-workflows를 설치해 inference.sh CLI로 자동화된 AI 워크플로를 구축하세요. 대량 처리(batch), 스케줄링 작업, 이벤트 기반 파이프라인, 에이전트 스타일 루프를 활용해 대규모 콘텐츠 생성, 데이터 처리, 모니터링을 구현하는 방법을 배웁니다.

여러 개의 독립적인 AI 에이전트를 서로 다른 컨텍스트와 업무 도메인으로 병렬 실행하는 방법을 설계하고 운영합니다.

executing-plans 스킬을 사용해 작성된 구현 계획을 불러오고, 비판적으로 검토한 뒤, 체크포인트와 상태 추적을 포함한 작은 단위의 개발 작업을 순차적으로 실행할 수 있습니다.

RBAC, 쿼터, 표준/프라이빗 네트워크 구성, 에이전트 메타데이터 레이아웃 등을 포함해 Azure AI Foundry 에이전트와 프로젝트를 생성, 배포, 평가, 관찰, 문제 해결하는 전체 과정을 안내합니다.

각 작업마다 별도의 스펙 및 코드 품질 리뷰를 수행하는 신규, 특화 subagent를 세션 안에서 작업 단위로 생성해 개발 작업을 오케스트레이션합니다.