세션 소개

AI 에이전트가 점점 더 큰 코드베이스와 복잡한 시스템에서 활용되면서, 비주얼 오케스트레이션과 효율적인 컨텍스트 관리는 현대적인 개발 환경에서 더욱 중요해지고 있습니다.

이 세션에서는 GitHub Copilot 앱의 Canvases, 컨텍스트 엔지니어링, 확장 가능한 에이전트 기능을 활용해 토큰을 최적화한 더욱 스마트한 AI 워크플로를 설계하는 방법을 살펴봅니다. 실습 데모를 통해 여러 에이전트의 작업을 효과적으로 조율하고 컨텍스트를 효율적으로 관리하며, 기존의 선형적인 채팅 프롬프트 방식에서 한 단계 나아가 비주얼 기반으로 에이전트를 오케스트레이션하는 방법을 알아봅니다.

주요 학습 내용

• GitHub Copilot 앱의 Canvases를 복잡한 멀티 에이전트 개발을 위한 비주얼 워크스페이스로 활용하는 방법
• 토큰 버짓팅, 프롬프트 캐싱, 컨텍스트 트리밍을 통해 워크플로 효율성을 높이는 방법
• Agent Plugins와 Model Context Protocol(MCP)을 활용해 에이전트 워크플로를 확장하는 방법
• 원샷 프롬프팅에서 협업형 에이전트 오케스트레이션으로 발전하기 위한 모범 사례

활용 기술

• CLI, 앱, Visual Studio Code를 포함한 GitHub Copilot 개발 환경
• Agent Plugins 및 Model Context Protocol(MCP)
• 토큰 최적화 및 컨텍스트 엔지니어링

추천 대상

• 복잡한 코드베이스에서 에이전틱 워크플로를 구축하는 개발자
• AI 워크플로의 효율성과 컨텍스트 관리를 개선하려는 엔지니어
• 재사용 가능한 에이전트 기능으로 GitHub Copilot을 확장하려는 팀
• 비주얼 기반의 멀티 에이전트 개발 경험에 관심 있는 누구나