Semantic Kernel을 위한 AI 통합

Semantic Kernel을 위한 AI 통합 (Integrations)

Semantic Kernel은 강력한 AI 에이전트를 만들 수 있도록 다양한 AI 서비스 통합(integration) 을 제공해요. 여기에 더해 다른 Microsoft 서비스와도 플러그인을 통해 추가 기능으로 연결할 수 있죠. 이 문서에서는 C#·Python·Java에서 어떤 통합 기능을 쓸 수 있는지 정리해 드릴게요.

출처: 공식문서

기본 제공(out-of-the-box) 통합

기본 제공되는 AI 커넥터 덕분에, 컴포넌트를 필요에 따라 바꿔 끼울 수 있는 형태의 AI 에이전트를 쉽게 만들 수 있어요. 여러 AI 서비스를 실험해 보고 자신의 사용 사례에 가장 잘 맞는 조합을 찾는 데 유용하죠.

AI 서비스

서비스 C# Python Java 비고
텍스트 생성 (Text Generation) ✅ ✅ ✅ 예: Text-Davinci-003
채팅 완성 (Chat Completion) ✅ ✅ ✅ 예: GPT-4, ChatGPT
텍스트 임베딩 (Text Embeddings, 실험적) ✅ ✅ ✅ 예: Text-Embeddings-Ada-002
텍스트→이미지 (Text to Image, 실험적) ✅ ✅ ❌ 예: DALL-E
이미지→텍스트 (Image to Text, 실험적) ✅ ❌ ❌ 예: Pix2Struct
텍스트→오디오 (Text to Audio, 실험적) ✅ ✅ ❌ 예: Text-to-speech
오디오→텍스트 (Audio to Text, 실험적) ✅ ✅ ❌ 예: Whisper
Realtime (실험적) ❌ ✅ ❌ 예: gpt-4o-realtime-preview

추가 플러그인

AI 에이전트의 기능을 확장하고 싶다면 플러그인을 써서 다른 Microsoft 서비스와 연동할 수 있어요. Semantic Kernel에서 쓸 수 있는 플러그인은 이렇습니다.

플러그인 C# Python Java 설명
Logic Apps ✅ ✅ ✅ Logic Apps의 커넥터로 워크플로를 만들고, 이를 Semantic Kernel에서 플러그인으로 가져옵니다.
Azure Container Apps Dynamic Sessions ✅ ✅ ❌ 동적 세션(dynamic sessions)으로 Python 컨테이너를 띄워 AI 에이전트가 Python 코드를 실행하는, Assistants API의 Code Interpreter 경험을 재현할 수 있어요.

Logic Apps 항목을 조금 풀어 보면 이렇습니다. Logic Apps에 이미 만들어진 워크플로를, 로직 앱이 제공하는 커넥터를 이용해 구성한 뒤 그대로 플러그인으로 가져와서 사용하는 원리예요. Dynamic Sessions 쪽은 약간 다른데, 코드 실행 컨테이너를 필요할 때마다 생성해 AI 에이전트가 샌드박스 안에서 Python 코드를 돌려볼 수 있게 해 준다고 이해하면 됩니다.

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