AI 에이전트 Autopilot Scout 분석 — Microsoft의 장기 실행 에이전트 아키텍처

Copilot 다음 단계가 나왔습니다. Chatbot도 아니고, Task Agent도 아닌 새로운 카테고리입니다.

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✅ 핵심 요약

→ Microsoft가 Build 2026에서 Autopilot이라는 새 에이전트 카테고리를 정의했습니다 → Scout는 그 첫 번째 구현체 — 항상 켜져 있고, 프롬프트 없이 스스로 판단하고 행동합니다 → OpenClaw 오픈소스 프레임워크 기반 — GitHub 180,000 스타, 데스크탑 UI 자동화 포함 → Work IQ 컨텍스트 레이어로 사용자 업무 패턴을 누적 학습합니다 → 에이전트가 자체 Entra ID를 가집니다 — 사람처럼 디렉토리에 등록된 식별 가능한 행위자 → Observing → Suggesting → Acting 3단계 모드로 자율성 수준을 제어합니다 → Microsoft Execution Containers + Windows 365 for Agents로 에이전트 실행 환경을 OS 레벨로 내렸습니다 → 개발자용 Scout SDK로 커스텀 Skills 추가 가능합니다

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Autopilot이 기존 에이전트와 다른 이유

Build 2026에서 Satya Nadella가 직접 세 가지를 구분했습니다.

카테고리 작동 방식 예시

Chatbot	물어봐야 답함, 안 물으면 아무것도 안 함	기존 ChatGPT, Copilot Chat
Task Agent	호출하면 태스크 완료 후 종료	Copilot Studio 에이전트
Autopilot	항상 실행 중, 스스로 감지하고 행동	Scout

"Autopilots are enterprise-grade Claws — autonomous, long-running agents with full enterprise compliance that run in your tenant." — Satya Nadella, Build 2026 키노트

Autopilot의 핵심 차이는 루프 구조입니다. 기존 에이전트는 사람이 루프 안에 있습니다. 매 스텝마다 사람의 입력이 필요합니다. Autopilot은 사람이 루프 밖에 있습니다. 사전에 정의한 범위와 권한 안에서 에이전트가 자율 실행합니다.

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아키텍처 레이어 분해

Scout의 구조는 5개 레이어로 나뉩니다.

┌─────────────────────────────────┐
│         Scout UX Layer          │  Teams, Outlook, Desktop App
├─────────────────────────────────┤
│         Work IQ Layer           │  컨텍스트 누적·학습·우선순위
├─────────────────────────────────┤
│      OpenClaw Runtime Layer     │  태스크 실행, UI 자동화
├─────────────────────────────────┤
│    Microsoft 365 Data Layer     │  Teams, Outlook, OneDrive, SharePoint
├─────────────────────────────────┤
│    Entra Identity + Governance  │  에이전트 ID, 감사 로그, 정책
└─────────────────────────────────┘

Layer 1 — OpenClaw Runtime

Scout의 실행 엔진입니다. 2026년 1월 오픈소스로 공개된 뒤 3개월 만에 GitHub 스타 180,000개를 찍었습니다. Microsoft 내부에서는 ClawPilot이라는 내부 버전으로 먼저 쓰였고, 2026년 5월 1일 기준 사내 DAU가 3,000명을 넘었습니다.

OpenClaw의 핵심 능력은 데스크탑 UI 자동화입니다. REST API가 없는 레거시 앱도 사람처럼 UI를 통해 조작할 수 있습니다. 개발자가 API 없는 사내 시스템도 에이전트로 연결할 수 있다는 뜻입니다.

# OpenClaw 기반 태스크 정의 예시 구조
task = AutopilotTask(
    trigger=EmailTrigger(sender="@client.com", keyword="긴급"),
    actions=[
        ReadEmailAction(),
        LookupSharePointAction(query="order_number"),
        UpdateExcelDashboardAction(),
        DraftReplyAction(template="order_confirmation"),
    ],
    approval_required=True,   # Acting 모드에서 사람 확인 여부
    audit_log=True,
)

Layer 2 — Work IQ

에이전트의 "장기 기억" 레이어입니다. 단순 메모가 아닙니다. 사용자의 업무 그래프를 빌드합니다.

Work IQ가 구축하는 컨텍스트:

항목 설명

문서 그래프	자주 여는 파일·폴더, 수정 패턴
협업 그래프	주요 협업 대상, 의사소통 빈도
프로젝트 상태	진행 중인 작업, 마감 임박 항목
리스크 신호	스톨된 결정, 답장 안 된 중요 메일

이 데이터는 Microsoft Purview 정책으로 암호화되어 저장됩니다. 테넌트 경계를 벗어나지 않습니다.

Layer 3 — Entra Identity (에이전트 ID)

Scout의 가장 중요한 아키텍처 결정입니다.

기존 서비스 계정 방식:

에이전트가 공유 서비스 계정으로 실행
→ 누가 뭘 했는지 추적 어려움
→ 권한 범위 불명확
→ 감사 로그에서 행위자 불투명

Scout의 Entra ID 방식:

에이전트가 자체 Entra ID 보유
→ 사람처럼 디렉토리에 등록
→ 모든 액션이 해당 에이전트 ID로 기록
→ IT 관리자가 에이전트를 사람 계정처럼 관리
→ RBAC 정책, 조건부 접근 정책 동일하게 적용

에이전트가 보낸 이메일, 수정한 파일, 예약한 회의 — 전부 특정 Scout 인스턴스의 행위로 추적됩니다.

Layer 4 — 3단계 실행 모드

IT 관리자가 테넌트 전체, 사용자 그룹, 개별 앱 레벨로 모드를 제어합니다.

Observing  →  신호 수집만, 출력 없음
               (로컬 SLM으로 오프라인에서도 실행 가능)
               CPU 2~4%, RAM 300MB 수준

Suggesting →  알림·요약·초안 생성, 사람 확인 필요
               "이 메일에 답장해야 할 것 같습니다 [초안 보기]"

Acting     →  사전 승인된 액션 자동 실행
               파일 이동, 리마인더 발송, 태스크 보드 업데이트 등
               모든 실행: 타임스탬프 + 입력 컨텍스트 + 추론 trace + 결과 기록

정책 예시

{
  "scout_policy": {
    "mode": "Suggesting",
    "allowed_actions": ["read_email", "read_teams"],
    "blocked_actions": ["send_message_without_approval"],
    "data_scope": ["project_alpha_only"],
    "retention_days": 90,
    "audit_required": true
  }
}

Layer 5 — Microsoft Execution Containers

Build 2026에서 같이 발표된 인프라 레이어입니다. 에이전트 실행을 OS 레벨로 격리합니다.

환경 설명

Windows Execution Container	로컬 머신에서 에이전트 격리 실행
Windows 365 for Agents	에이전트 전용 Cloud PC
WSL 기반 샌드박스	Linux 태스크 실행 격리

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Scout SDK — 개발자가 할 수 있는 것

Microsoft는 Scout에 커스텀 Skills를 추가할 수 있는 SDK를 함께 공개했습니다.

Skills 구조

.scout/
├── skills/
│   ├── crm-sync/
│   │   ├── SKILL.md       # 스킬 설명 및 트리거 조건
│   │   └── handler.py     # 실행 로직
│   └── weekly-report/
│       ├── SKILL.md
│       └── handler.py
└── SCOUT.md               # 에이전트 전체 행동 지침

SKILL.md 예시

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name: crm-sync
trigger: email_received
conditions:
  - sender_domain: "@client.com"
  - subject_contains: ["주문", "문의"]
approval_required: false
---

# CRM Sync Skill

고객 이메일 수신 시 CRM 시스템과 자동 동기화합니다.

## 실행 순서
1. 이메일에서 고객 ID 추출
2. SharePoint 주문 데이터 조회
3. CRM 레코드 업데이트
4. Teams 채널에 요약 알림 전송

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경쟁 에이전트 비교

항목 Microsoft Scout Google Gemini Spark ChatGPT Operator

실행 기반	OpenClaw (오픈소스)	클라우드 전용	클라우드 전용
ID 모델	자체 Entra ID	Google 계정	OpenAI 계정
레거시 앱 연동	✅ UI 자동화	❌	⚠️ 제한적
오프라인 실행	✅ 로컬 SLM	❌	❌
엔터프라이즈 거버넌스	✅ 네이티브	미흡	미흡
OS 레벨 통합	✅ Windows 12	❌	❌
개발자 SDK	✅	❌ (미공개)	❌

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현재 제약사항

항목 내용

접근 조건	Frontier 프로그램 등록 + Intune 정책 설정 + opt-in 필요
필요 라이선스	GitHub Copilot 라이선스
지원 OS	Windows 11+ / macOS 12+
Private Preview	2026년 8월 예정
GA	2027년 초 예정
포함 라이선스	M365 E5 포함 예정
서브에이전트 오케스트레이션	미지원 (추후 로드맵)

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빌더가 지금 해야 할 것

1. OpenClaw 레포 확인
   github.com/microsoft/openclaw
   → Scout의 기반 프레임워크, 지금 바로 실험 가능

2. SKILL.md 포맷 학습
   → Scout 출시 전에 내부 자동화 스킬 미리 설계

3. Entra ID 에이전트 계정 정책 검토
   → IT 부서와 에이전트 ID 관리 정책 사전 논의

4. Frontier 프로그램 신청
   → 얼리 액세스로 Private Preview 참여

5. Windows Execution Containers 문서 확인
   → 에이전트 격리 실행 환경 설계 기준 파악

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