2026.05.26
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Microsoft Copilot Studio 컴퓨터 사용 에이전트 GA: 기업 자동화의 새 기준

Microsoft가 Copilot Studio의 컴퓨터 사용 에이전트(CUA)를 정식 출시했다. AI가 브라우저와 데스크톱 앱을 직접 조작해 레거시 시스템까지 자동화하며 Anthropic Claude Sonnet 4.5와 OpenAI 모델을 동시 지원한다.

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Microsoft Copilot Studio 컴퓨터 사용 에이전트 GA: 기업 자동화의 새 기준
AI 핵심 요약

Microsoft가 Copilot Studio의 컴퓨터 사용 에이전트(CUA)를 정식 출시했다. AI가 브라우저와 데스크톱 앱을 직접 조작해 레거시 시스템까지 자동화하며 Anthropic Claude Sonnet 4.5와 OpenAI 모델을 동시 지원한다.

핵심 요약

Microsoft가 Copilot Studio의 컴퓨터 사용 에이전트(Computer-Using Agents, CUA)를 정식 출시(GA)했다. 2026년 5월 22일 발표된 이 기능은 AI 에이전트가 사람과 동일한 방식으로 브라우저, 화면, 키보드를 사용해 어떤 애플리케이션이든 직접 조작할 수 있게 해준다. 특히 API 연동이 없는 레거시 시스템까지 자동화 대상에 포함시켰다는 점에서 엔터프라이즈 자동화 시장에 중대한 전환점이 될 것으로 평가된다.

컴퓨터 사용 에이전트란 무엇인가

기존의 RPA(로봇 프로세스 자동화) 도구나 API 기반 자동화는 시스템에 접근하기 위해 미리 정의된 셀렉터나 스크립트에 의존한다. 화면 레이아웃이 바뀌거나 필드 위치가 달라지면 자동화가 실패하는 경우가 많았다.

Copilot Studio의 CUA는 근본적으로 다른 접근법을 택했다. 시각 인식과 추론 능력을 활용해 실시간으로 UI를 해석하며, 레이아웃이 변경되거나 워크플로우가 분기하더라도 적응적으로 동작한다. 쉽게 말하면 사람이 화면을 보고 판단하면서 마우스와 키보드를 조작하는 것과 유사한 방식이다.

핵심 기능 상세

크로스 시스템 자동화: CUA는 여러 시스템을 동시에 넘나들며 작업할 수 있다. 예를 들어 고객 지원 에이전트가 CRM에서 데이터를 조회하고, 서비스 케이스를 생성하고, 지식 베이스 문서를 가져오고, SharePoint를 업데이트하고, 담당자에게 알림을 보내는 일련의 작업을 하나의 흐름으로 처리한다. 기존에는 각 단계마다 수동 핸드오프가 필요했던 작업이다.

레거시 시스템 지원: API가 없는 구형 시스템, 내부 전용 데스크톱 앱, 웹 기반 레거시 포털 모두 자동화 대상이 된다. 시스템 재설계나 API 통합 개발 없이도 즉시 적용이 가능하다.

멀티 모델 지원: Anthropic의 Claude Sonnet 4.5와 OpenAI의 Computer-Using Agent 모델 중 선택하여 사용할 수 있다. 업무 특성과 비용 효율에 따라 조직이 직접 선택할 수 있어 유연성이 높다.

엔터프라이즈 거버넌스: Microsoft Purview와 통합된 엔터프라이즈 수준의 로깅과 감사 기능이 기본 제공된다. 에이전트의 모든 동작은 스크린샷을 포함한 세션 리플레이로 추적 가능하며, DLP 정책, 환경 격리, 감사 추적 등 Power Platform의 거버넌스 기능이 그대로 적용된다.

인간 개입(Human-in-the-loop) 체크포인트: 낮은 신뢰도의 작업, 예외 상황, 결재가 필요한 결정에서 자동으로 인간의 승인을 요청하도록 설정할 수 있다.

Windows 365 기반 클라우드 인프라: 에이전트 전용 Cloud PC 풀이 자동 확장·축소되며 Microsoft Entra와 Intune과 통합되어 보안과 관리가 일원화된다.

사용 방법

도입 방법은 비교적 간단하다. Copilot Studio에서 에이전트를 생성하거나 열고, 도구(Tools) 섹션에서 '도구 추가'를 선택한 후 컴퓨터 사용 기능을 추가하면 된다. 이후 자연어로 수행할 작업을 설명하면 에이전트가 시각적으로 UI를 탐색하며 작업을 실행한다.

보안 자격 증명 저장을 위한 내장 자격 증명 관리 기능도 제공되어 별도의 복잡한 설정 없이 인증이 필요한 시스템에도 에이전트를 연결할 수 있다.

경쟁 환경에서의 위치

컴퓨터 사용 AI 에이전트 분야는 현재 주요 기업들이 경쟁적으로 역량을 확장하고 있는 영역이다. Anthropic은 Claude의 컴퓨터 사용 API를 별도로 제공하며, OpenAI는 Operator와 컴퓨터 사용 모델을 출시했다. Salesforce, ServiceNow 등 엔터프라이즈 소프트웨어 기업들도 자체 AI 에이전트 플랫폼을 강화하고 있다.

Microsoft의 차별점은 엔터프라이즈 소프트웨어 생태계와의 깊은 통합에 있다. Microsoft 365, Azure, Dynamics 365, Power Platform과의 기본 통합을 통해 이미 Microsoft 제품을 사용하는 기업들이 추가적인 통합 작업 없이 CUA를 배포할 수 있다.

가용성 확대

컴퓨터 사용 기능은 Microsoft Power Platform의 모든 상용 지역에서 GA로 전환됐다. 이는 유럽을 포함한 전 세계 상용 테넌트에서 데이터 거주지와 컴플라이언스 규정을 준수하면서 CUA를 배포할 수 있게 됐음을 의미한다.

결론

Microsoft Copilot Studio의 CUA 정식 출시는 기업 AI 자동화 시장의 중요한 전환점이다. 레거시 시스템을 포함한 모든 UI 기반 애플리케이션이 자동화 대상이 됨으로써 '이 시스템은 API가 없어서 자동화가 안 된다'는 오래된 제약이 사실상 해소됐다.

Anthropicの Claude와 OpenAI 모델을 함께 지원함으로써 최적의 모델을 선택할 수 있는 유연성도 제공한다. Power Platform 거버넌스와의 통합이 잘 되어 있어 이미 Microsoft 생태계를 운영하는 대기업에게는 가장 현실적인 선택지가 될 것이다.

장점

  • API 없이도 모든 UI 기반 시스템을 자동화할 수 있어 레거시 시스템 활용도를 높임
  • Microsoft 365, Azure, Dynamics 365 등 기존 생태계와의 깊은 통합으로 추가 개발 비용 최소화
  • Anthropic Claude와 OpenAI 모델 동시 지원으로 최적 모델 선택 유연성 확보
  • 엔터프라이즈 수준의 거버넌스·보안·감사 기능이 기본 내장되어 규제 환경 대응 가능

단점/한계

  • 시각 인식 기반 자동화는 화면 해상도·스케일링 등 환경 변수에 따라 예상치 못한 오류가 발생할 수 있음
  • 멀티 모델 지원이지만 Microsoft 자체 AI 모델이 없어 OpenAI·Anthropic에 대한 의존도가 높음
  • Power Platform 생태계 밖의 조직에게는 통합 이점이 제한적이며 별도의 적용 비용이 발생할 수 있음
  • 자동화된 에이전트의 세션 리플레이 등 상세 로깅이 데이터 스토리지 비용 증가로 이어질 수 있음

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주요 기능/특징

1. 시각 인식 기반 UI 자동화: 브라우저·데스크톱·레거시 시스템을 API 없이도 직접 조작 2. 멀티 모델 지원: Anthropic Claude Sonnet 4.5와 OpenAI Computer-Using Agent 중 선택 가능 3. 엔터프라이즈 거버넌스: Microsoft Purview 통합 로깅, 세션 리플레이, DLP 정책, 감사 추적 4. Windows 365 기반 클라우드 인프라: 에이전트 전용 Cloud PC 풀 자동 확장, Entra·Intune 통합 5. 자연어 기반 태스크 정의: 자동화할 작업을 자연어로 설명하면 에이전트가 실시간으로 UI 탐색 실행

핵심 인사이트

  • API가 없는 레거시 시스템까지 자동화 대상에 포함되면서 기업 내 '자동화 불가 영역'이 급격히 줄어들 전망이다
  • Anthropic Claude Sonnet 4.5와 OpenAI 모델을 동시 지원함으로써 Microsoft가 특정 AI 벤더에 종속되지 않는 중립적 플랫폼 전략을 취하고 있음을 보여준다
  • 기존 RPA 도구의 가장 큰 약점인 UI 변경 시 자동화 실패 문제를 시각 추론 기반 접근법으로 근본적으로 해결했다
  • Microsoft Purview와 통합된 감사 기능은 금융·의료 등 규제 산업에서 AI 에이전트 도입의 컴플라이언스 장벽을 낮춰줄 것이다
  • Human-in-the-loop 체크포인트 도입은 완전 자동화와 인간 통제 사이의 균형을 조직이 직접 설정할 수 있게 해주는 현실적 접근이다
  • Walmart Sparky 사례처럼 AI 에이전트가 실제 상업적 성과(주문 금액 35% 증가)를 내기 시작하면서 CUA 투자에 대한 ROI 논의가 구체화되고 있다
  • 전 세계 상용 지역 동시 가용으로 글로벌 기업의 지역별 데이터 컴플라이언스 요구사항을 충족할 수 있게 됐다

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