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BETAv2026.03.14
.NET AI Agent 개발 가이드 - 2

.NET AI Agent 개발 가이드 - 2

이종훈이종훈
15 days ago(Edited)
13 min read

단순한 챗봇을 넘어, 기업용 데이터를 안전하고 정확하게 다루는 .NET AI 에이전트의 실무 아키텍처를 만나보세요.

.NET 환경에서 실무 수준의 AI 에이전트 시스템을 설계하고 구축하려는 개발자
·RAG(검색 증강 생성)를 통해 외부 문서 데이터를 임베딩하고 검색하여 LLM이 근거 기반의 정확한 답변을 생성하도록 제어할 수 있습니다.
·복잡한 기능은 단일 에이전트 대신 전문 에이전트들을 도구(Tool)로 활용하는 오케스트레이터 구조를 통해 역할과 책임을 명확히 분리할 수 있습니다.
·미들웨어 파이프라인을 구축하여 로깅, 가드레일, 개인정보(PII) 마스킹 등 실무에 필수적인 안전장치를 유연하게 통합할 수 있습니다.
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.NET AI Agent 개발 가이드

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  • 5장. RAG — 내 문서로 답하는 Agent
  • LLM의 지식 한계를 넘는 법
  • 설정: 임베딩 배포명 추가
  • 임베딩 생성
  • 인메모리 벡터 인덱스
  • 색인 → 검색 → 생성 파이프라인
  • 실행
  • RAG 품질 개선 팁
  • 6장. 멀티 에이전트 — 역할 분리로 복잡성 정복
  • 왜 에이전트를 여럿으로 나누는가?
  • 구현 패턴: 전문 에이전트를 Tool로 래핑
  • 실행
  • 멀티 에이전트 설계 팁
  • 7장. 미들웨어 & 관측성 — 안전하고 투명한 Agent
  • 미들웨어란?
  • 미들웨어 함수 서명
  • 미들웨어 구현 예제
  • OpenTelemetry 연동
  • 내장 미들웨어 확장 메서드
  • 실행
  • 마무리
이종훈

이종훈

@jonghoon

Microsoft MVP | .NET Software Engineer

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