OpenAI, 에이전트 구축 도구 발표: 웹 검색·컴퓨터 조작 내장

지난 1년 동안 OpenAI 모델로 쓸 만한 AI 에이전트를 만들려면 꽤 번거로운 과정을 거쳐야 했습니다. 개발자들은 Chat Completions와 Assistants API 사이에서 고민하며 도구 호출 상태를 관리하기 위해 수많은 프롬프트와 연결 코드를 직접 짜야 했고, 실행 과정이 불투명해 오류를 추적하기도 어려웠습니다.

OpenAI가 3월 11일 이러한 병목을 해결할 새로운 개발자 도구 모음을 공개했습니다. 핵심 인터페이스인 Responses API를 비롯해 에이전트 간 워크플로를 제어하는 Agents SDK, 내부 실행 과정을 추적하는 관측 도구, 그리고 세 가지 내장 도구(웹 검색, 파일 검색, 컴퓨터 사용)가 함께 출시되었습니다.

세 가지 내장 도구와 Responses API

새로 도입된 Responses API는 Chat Completions의 간결함과 Assistants API의 강력한 도구 실행 능력을 합친 새로운 기본 규격입니다. 단 한 번의 API 호출만으로 모델이 여러 도구를 오가며 다단계 작업을 자율적으로 완수할 수 있도록 설계되었습니다.

특히 실무에서 가장 많이 쓰이는 세 가지 기능이 플랫폼 내장 도구로 제공됩니다.

첫 번째는 웹 검색 도구입니다. ChatGPT search와 동일한 모델을 기반으로 하며, gpt-4o 및 gpt-4o-mini 모델에서 실시간 웹 정보와 출처 링크를 함께 제공합니다. 짧은 사실 관계의 정확도를 측정하는 SimpleQA 벤치마크에서 GPT-4o는 90%, 4o-mini는 88%를 기록했습니다. 가격은 1,000회 쿼리당 GPT-4o가 30달러, 4o-mini가 25달러입니다.

두 번째는 대량의 문서를 검색하는 파일 검색 도구입니다. 쿼리 최적화와 자체 리랭킹(reranking)을 지원해 별도 벡터 DB 튜닝 없이도 정교한 RAG 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 1,000회 쿼리당 2.50달러이며 스토리지는 첫 1GB 무료 후 GB당 일 0.10달러가 부과됩니다.

세 번째는 화면을 제어하는 컴퓨터 사용(computer use) 기능입니다. 자체 자동화 에이전트 Operator를 구동하는 CUA 모델 기반으로, 모델이 생성한 마우스 및 키보드 조작 명령을 개발자 환경에서 직접 실행할 수 있습니다. 벤치마크 결과 OSWorld 환경에서 38.1%, WebArena에서 58.1%, WebVoyager에서 87%의 성공률을 달성했습니다.

Assistants API는 2026년 퇴장 예정

새 API의 등장으로 OpenAI의 개발자 인터페이스도 일원화됩니다.

단순 텍스트 완성이나 도구 호출이 필요 없는 작업에는 Chat Completions API가 계속 유지되며 새 모델도 지원됩니다. 반면 그동안 베타 버전으로 운영되던 Assistants API는 단계적으로 폐지됩니다. OpenAI는 스레드 객체와 코드 인터프리터 기능이 Responses API에 온전히 통합된 후, 2026년 중반을 목표로 Assistants API를 공식 종료하고 데이터 마이그레이션 가이드를 제공할 계획입니다.

이와 함께 워크플로 실행 과정을 세부적으로 살펴볼 수 있는 트레이싱 도구와 다중 에이전트를 조율하는 Agents SDK가 추가되어 디버깅 난이도가 크게 낮아졌습니다.

왜 중요한가

이번 발표는 개발자들이 에이전트를 만들기 위해 외부 프레임워크와 도구를 덕지덕지 이어 붙여야 했던 수고를 공식 차원에서 덜어냈다는 점에서 의미가 큽니다.

개발자 입장에서 진입 장벽이 획기적으로 낮아졌습니다. 별도 검색 API를 연동하거나 RAG 인프라를 직접 구축할 필요 없이, Responses API 호출 몇 줄로 최신 웹 검색과 사내 문서 탐색, 데스크톱 작업 자동화를 구현할 수 있게 되었습니다. 사내 정보 검색 봇이나 조사 에이전트를 개발 중이라면 지금 바로 프로토타입을 만들어볼 만한 가치가 있습니다.

산업 관점에서는 에이전트 인프라 주도권을 쥐기 위한 행보로 풀이됩니다. Anthropic이 간결한 워크플로와 컴퓨터 사용 기능을 앞세워 개발자 생태계를 공략해온 상황에서, OpenAI는 SDK와 관측 도구, 검색 엔진까지 아우르는 올인원 개발 환경으로 응수한 셈입니다. 이에 따라 오케스트레이션만을 전면에 내세웠던 서드파티 프레임워크들은 입지가 좁아질 가능성이 큽니다.

접근 방식 자체는 매우 영리하지만 주의할 점도 분명합니다. 웹 검색의 경우 1,000회당 최대 30달러로 비용 부담이 적지 않으며, 컴퓨터 사용 기능의 작업 성공률은 여전히 40% 미만에 머물러 있습니다. 무엇보다 데이터와 파이프라인이 OpenAI 생태계에 더 강하게 종속될 수 있다는 점은 도입 전 신중히 저울질해야 할 요소입니다.