- 한눈에 보는 핵심요약
- 1. OpenAI가 ChatGPT Agent를 출시했어요. 2. 일부 벤치마크 점수에서 사람을 뛰어넘는 능력을 보여주었어요. 3. OpenAI의 참전으로 AI Agent 시장의 본격적인 경쟁이 벌어질 전망이에요.
ChatGPT Agent, 두두등장
지난해 연말, 테크잇슈에서는 "2025년 기술 트렌드 중 단 하나만 기억한다면 바로 이거다"라고 말씀드린 바 있는데요. 혹시 기억하시나요? 그 주인공은 바로 'AI 에이전트(AI Agent)'였습니다. 실제로 클로드, 마누스 등 여러 빅테크 기업들에서 에이전트 기능을 선보이며 그 예상이 이어지는 듯했는데요. 생각보다 파급력 측면에서는 조용한 흐름이 이어졌습니다.
그러나 지난 17일, AI 서비스 중에서 가장 많은 사용자를 보유하고 있는 OpenAI가 에이전트 기능을 출시하며 다시금 이 시장에 불을 지핀 모습입니다.
출처 : OpenAI (2배속 편집) 출처 : OpenAI (2배속 편집)
AI 에이전트란, 기존의 대화형 챗봇 기능을 넘어 스스로 생각하고 '실행'할 수 있는 AI를 말합니다. 인터넷이나 특정 서비스에 직접 접근해 사용자의 지시를 행동으로 옮기는 것이 핵심인데요. 예를 들어, "다음 주 클라이언트 미팅 자료 준비해 줘"라고 말하면, 스스로 사용자의 캘린더와 최신 뉴스를 확인해 발표 자료를 만들어 주는 식입니다. 즉, 단순한 텍스트 응답의 시대를 지나, 실질적인 행동의 시대가 열린 것입니다.
Operator + Deep Research = ?
그런데 이 ChatGPT 에이전트, 어디선가 본 것 같지 않나요? 맞습니다. 사실 OpenAI는 이미 지난해, 이와 비슷한 기능들을 선보인 바 있습니다. 바로 Operator와 Deep Research라는 도구들인데요. 각각 뚜렷한 강점이 있었지만, 동시에 한계도 분명했습니다.
Operator : 웹사이트를 사람처럼 탐색하고 클릭할 수도 있지만, 정보를 깊이 있게 분석해 정리된 결과물을 제공하는 데는 한계가 있었습니다.
Deep Research : 여러 웹 정보를 수집해 보고서 형태로 만드는 데 특화됐지만, 능동적인 웹 상호작용은 불가능했습니다.
ChatGPT 에이전트는 바로 이 두 기능의 강점을 통합한 버전
이라 볼 수 있습니다. 무엇보다 중요한 특징은 ChatGPT가 '무엇'을 할지뿐 아니라 '어떻게' 실행할지도 스스로 판단한다는 점입니다. 이를 위해 에이전트는 상황에 따라 세 가지 동작 방식을 유기적으로 활용합니다.
출처 : OpenAI Youtube (3배속 편집)출처 : OpenAI Youtube (3배속 편집)
1) 비주얼 브라우저 : 일반 웹사이트를 실제 사람처럼 클릭하고, 스크롤하고, 버튼을 누르며 정보를 수집합니다. 사람이 만든 시각 중심의 웹 구조를 이해하고 활용할 수 있는 방식입니다.
2) 텍스트 기반 브라우저 : 보다 단순한 정보 접근이 필요한 경우엔 빠르고 가벼운 텍스트 추론 방식으로 웹 쿼리를 처리합니다.
3) API 액세스 : 재무 정보나 스포츠 경기 결과처럼 데이터가 정형화되어 있을 경우, API를 통해 값을 받아올 수 있습니다.
이 모델의 핵심은 고정된 방식에 얽매이지 않는다는 점입니다.
고정된 방법을 고수하는 대신 결과를 평가하면서, 단계마다 각 작업에 가장 효과적인 도구를 찾아 활용
하도록 학습하는데요. 이 과정에서 속도, 정확성, 효율성을 최적화하도록 설계되어 있습니다.
인간보다 나은 에이전트?
AI 모델이 업데이트되면 일반적으로 경쟁 모델과 벤치마크 점수를 비교하곤 합니다. 그러나 이번에 OpenAI는 주요 비교 대상을 '인간'으로 설정했습니다. 이는 인간의 업무를 '대신'해야 하는 에이전트의 본질을 보여주는 동시에, 성능에 대한 강한 자신감을 드러내는 대목이기도 합니다.
출처 : OpenAI출처 : OpenAI
먼저, 실제 데이터 과학 작업을 에이전트가 얼마나 잘 수행하는지 평가하는 'DSBench'에서 ChatGPT 에이전트는 기존 자사 모델들을 압도했을 뿐 아니라, 사람보다도 높은 점수를 기록하며 주목을 받았습니다.
출처 : OpenAI출처 : OpenAI
물론 모든 영역에서 인간을 능가한 것은 아닙니다. 예를 들어, 실제 시나리오 기반으로 스프레드시트를 편집하는 능력을 평가하는 'SpreadsheetBench'에서는 인간의 점수에 미치지 못했는데요. 다만, 마이크로소프트 Copilot이 Excel 환경에서 기록한 20.0%보다 두 배 이상 높은 45.5%를 기록하며, 현존하는 에이전트 중 최고 수준의 성능을 입증했습니다.
아직 완벽하진 않습니다
ChatGPT 에이전트 우리 삶의 많은 부분을 바꿔놓을 잠재력을 지녔습니다. 업무적으로는 자료 취합 요청 이메일을 보내고, 회신된 자료를 분석해 슬라이드로 구성한 뒤, 이를 다시 팀원에게 공유하는 일련의 과정을 모두 자동화할 수 있습니다.
개인 생활에서도 여행 계획을 짜는 데 그치지 않고, 항공권과 숙소 예약은 물론 해당 지역의 날씨를 고려해 여행용 의상까지 자동으로 추천, 구매할 수 있는 수준까지 나아가고 있습니다. 단순한 AI 비서를 넘어, 실질적인 'AI 심부름꾼'이 등장한 셈입니다.
다만, 이런 일상이 현실화되기까지는 아직 시간이 필요해 보입니다. 실제 사용 사례를 살펴보면, 복잡한 작업일수록 처리 속도가 느리고, 오류가 발생할 가능성이 높다는 피드백이 이어지고 있습니다. 또한, 보안상의 이유로 거래나 결제와 같은 민감한 기능에 제한되어 있어, 작업의 마지막 단계를 자동화하는 데에는 제약이 따릅니다.
생성 : ChatGPT-4o생성 : ChatGPT-4o
안전성도 고려 대상입니다. OpenAI는 안전을 위해 언제든 작동을 제어할 수 있도록 구축했지만, 자율적으로 동작하는 에이전트를 사람이 지속적으로 모니터링하지 않을 경우 예상치 못한 문제가 발생할 우려도 존재합니다. 특히 에이전트가 사용자 데이터와 연동되는 만큼 프라이버시 및 권한 문제에 대한 해결책도 완벽하진 않은 상황입니다.
OpenAI에서도 이러한 한계를 인정하고 있습니다. ChatGPT 에이전트는 아직 초기 단계이며, 실수를 저지를 수 있고, 특히 제로베이스에서 문서를 생성할 경우에는 완성도가 떨어질 수 있다고 밝혔습니다.
다만, 이러한 '미완성'은 역설적으로 OpenAI 특유의 제품 철학을 보여주는 부분이기도 합니다. OpenAI는 안전이 확보된 상황이라면, 다소 성능이 미흡하더라도 먼저 제품을 출시하고 사용자 피드백을 바탕으로 빠르게 개선해 나가는 전략을 많이 활용하는데, 이는 ChatGPT가 처음 출시되었을 때도 마찬가지였습니다.
ChatGPT부터 ChatGPT 에이전트까지 2년
AI 에이전트는 분명 초기 단계입니다. 아직 개선해야 할 점도 많습니다. 그러나 지난 2년간 AI 기술이 보여준 눈부신 발전 속도를 떠올려보면, 에이전트 기술 역시 빠르게 진화할 가능성이 큽니다. 관련하여 가트너는 2028년까지 기업용 소프트웨어의 약 33%에 에이전틱 AI 기능이 포함되고, 일상 업무 결정의 15%가 자율적으로 이루어질 것이라 전망하고 있습니다.
무엇보다 기업들의 발전 의지가 이를 뒷받침하고 있습니다. 구글은 AI 에이전트 기술이 아직 무르익지도 않았음에도 불구하고, A2A(Agent to Agent)와 같은 표준 프로토콜을 개발하면서 시장 선점을 위한 준비에 나서고 있습니다. 여기에 OpenAI의 본격적인 참전이 더해지면서, AI 에이전트 생태계는 한층 더 빠르게 확장될 것으로 보입니다.
개인적으로는 'AI 에이전트'라는 용어 자체가 생각보다 빨리 사라질 수도 있다는 생각이 듭니다. 지금은 새로운 개념처럼 보이지만, 머지않아 다양한 서비스와 환경에 자연스럽게 녹아들며 너무도 당연한 기능으로 자리 잡게 될 가능성이 크기 때문입니다. 그렇게 되면 굳이 ‘에이전트’라는 명칭을 덧붙이지 않고, 그냥 ‘AI’라고 통칭하게 되는 순간이 곧 찾아올지도 모릅니다.
물론, 그전에 해결해야 할 과제들도 분명합니다. 기술의 성숙도는 물론, 윤리적 기준과 프라이버시 보호, 보안 체계 등 제도적 기반이 함께 마련돼야 합니다. 우리가 마주할 미래는 단순한 대화형 AI가 아닌, 사용자의 지시에 따라 실제로 일을 처리하는 ‘실행형 AI’의 시대입니다. 이 새로운 시대를 제대로 맞이하기 위해서는 사회 전반의 논의와 준비가 함께 이뤄져야 할 것으로 보입니다.
*위 글은 '테크잇슈' 뉴스레터에 실린 글입니다.
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