3월 2025 - 13 / 10 페이지

AI 에이전트: OpenAI Responses API와 Agents SDK의 모든 것

AI 기술이 빠르게 발전하면서 기업들은 업무 효율성을 높이고 반복적인 작업을 줄이는 한편, 데이터 활용도를 극대화할 수 있는 방안을 모색하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 OpenAI가 새로운 AI 에이전트 개발 도구를 발표했습니다. 이번 발표는 기업이 자체적인 AI 에이전트를 구축하고 활용할 수 있도록 하는 기능을 포함하고 있으며, AI 기반 자동화의 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대됩니다.

그렇다면 OpenAI의 AI 에이전트 도구는 어떤 역할을 하며, 기업들은 이를 어떻게 활용할 수 있을까요? 이번 글에서는 OpenAI의 새로운 Responses API와 Agents SDK의 특징과 활용 방안을 살펴보겠습니다.

OpenAI의 새로운 AI 에이전트 도구란?

OpenAI가 이번에 발표한 Responses API와 Agents SDK는 기업과 개발자가 맞춤형 AI 에이전트를 구축하고 운영할 수 있도록 돕는 혁신적인 솔루션입니다. 기존 AI 모델은 사용자의 질문에 답을 제공하거나 간단한 자동화를 수행하는 데 초점이 맞춰져 있었습니다. 그러나 이번 발표는 그보다 한 단계 더 나아가 기업이 더 정교하고 복잡한 AI 에이전트를 개발할 수 있도록 지원하는 것이 핵심입니다.

Responses API: AI 에이전트의 핵심 도구

Responses API는 AI 에이전트가 독립적으로 업무를 수행할 수 있도록 돕는 핵심 도구입니다. 이를 활용하면 다음과 같은 기능을 제공할 수 있습니다.

웹 검색을 수행하여 적절한 정보 수집
특정 파일이나 문서를 검색하고 필요한 데이터 추출
웹사이트를 자동으로 탐색하고 상호작용 수행

특히, Responses API는 OpenAI의 기존 Assistants API를 대체하는 개념으로, 단순한 챗봇을 넘어 지능형 자동화 도구를 개발할 수 있도록 합니다.

Agents SDK: AI 에이전트 개발을 위한 개방형 툴킷

Agents SDK는 기업이 자체 시스템과 AI 모델을 통합하고, 모니터링하며, 최적화할 수 있도록 지원하는 오픈소스 개발 키트입니다. 이를 통해 AI 에이전트의 기능을 세밀하게 조정할 수 있으며, 보안성과 신뢰성을 높일 수도 있습니다. 이 개발 키트는 대기업뿐만 아니라 스타트업에도 효율적인 AI 활용 기회를 제공할 것으로 기대됩니다.

Responses API의 주요 기능과 활용 사례

Responses API는 AI 에이전트의 활용성을 극대화할 수 있도록 다양한 기능을 갖추고 있습니다. 대표적인 기능과 적용 사례를 살펴보겠습니다.

1. AI 기반 웹 검색 및 정보 수집

Responses API는 OpenAI의 최신 GPT-4o 검색 모델을 활용하여 웹 검색을 수행할 수 있습니다. 이 모델은 높은 정확도를 자랑하며, 검색 결과를 바탕으로 신뢰할 수 있는 정보를 제공합니다.

활용 사례:
경쟁사 분석을 수행하려는 기업이라면 AI 에이전트가 인터넷을 검색하여 관련 정보를 자동으로 수집하고 정리할 수 있습니다. 이를 통해 시장 동향과 소비자 반응을 보다 효율적으로 파악할 수 있습니다.

2. 문서 및 기업 내부 데이터 검색

기업은 내부 데이터베이스나 문서 저장소에서 정보를 찾는 데 많은 시간을 소요합니다. Responses API를 활용하면 파일 검색 자동화가 가능해집니다.

활용 사례:
법률 회사는 AI 에이전트를 이용해 관련 판례나 법률 문서를 자동으로 검색하고, 필요한 정보를 요약하여 변호사들에게 제공함으로써 업무 효율성을 높일 수 있습니다.

3. 웹사이트 자동 탐색 및 상호작용

AI 에이전트는 단순히 정보를 수집하는 것을 넘어 웹사이트 내에서 자동으로 특정 작업을 수행할 수도 있습니다.

활용 사례:
고객 서비스 챗봇이 고객 요청을 받아 실시간으로 주문 상태를 확인하고 업데이트를 제공할 수 있습니다. 또한, 특정 작업을 수행하기 위해 버튼을 클릭하거나 양식을 자동으로 작성하는 기능도 포함될 수 있습니다.

AI 에이전트의 실제 기업 도입 사례

현재 많은 기업이 AI 에이전트를 도입하며 업무 자동화를 실현하고 있습니다. OpenAI의 Responses API와 Agents SDK 역시 기업들이 다양한 방식으로 활용할 수 있는 도구들입니다.

1. 고객 서비스 개선

기업들은 챗봇이나 AI 고객 지원 도구를 활용해 사용자 경험을 개선하고 있습니다. Responses API를 활용하면 고객 서비스 챗봇이 더욱 정교한 질문 응답 기능을 갖출 수 있습니다.

사례:
한 전자상거래 기업은 AI 에이전트를 활용해 제품 추천, 주문 상태 조회, 반품 처리 등을 자동화함으로써 고객 만족도를 높이고, 고객 응대 인력을 줄이고 있습니다.

2. 인사 및 채용 프로세스 자동화

인사팀은 수많은 이력서를 검토하고 면접 일정을 조율하는 데 많은 시간을 할애합니다. AI 에이전트를 활용하면 이러한 반복 업무를 대폭 줄일 수 있습니다.

사례:
AI 에이전트가 이력서를 분석하고, 적합한 후보자를 자동 선별해 인사 담당자에게 추천함으로써 채용 프로세스를 효율화할 수 있습니다.

3. 데이터 분석 및 보고서 작성

기업들은 데이터 분석과 보고서 작성에 많은 시간을 투자합니다. AI 에이전트는 방대한 데이터를 빠르게 분석하고 요약할 수 있도록 돕습니다.

사례:
금융회사는 AI 에이전트를 활용해 실시간으로 시장 데이터를 분석하고 투자 보고서를 자동 생성하는 시스템을 운영할 수 있습니다. 이를 통해 보다 신속하고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 에이전트의 현재 한계와 향후 과제

AI 에이전트 기술이 발전하고 있지만, 여전히 몇 가지 한계가 존재합니다.

1. 정확성 문제

GPT-4o 기반 AI 검색 기술이 발전했지만, 여전히 일부 정보가 부정확할 수 있습니다. AI 모델이 출처를 명확히 제시하지 않거나 잘못된 정보를 제공하는 경우도 있기 때문에 이를 검토하고 보완해야 합니다.

2. 자율적 의사 결정 능력 부족

AI 에이전트는 정보를 수집하고 자동화된 작업을 수행하는 데는 뛰어나지만, 인간처럼 판단을 내리지는 못합니다. 따라서 현재로서는 인간과 AI가 협력하는 방식이 가장 현실적인 모델입니다.

3. 보안 및 개인정보 보호 문제

AI 에이전트가 기업의 내부 데이터에 접근할 경우, 데이터 보안 및 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있습니다. 이에 대해 OpenAI는 Responses API가 기업의 데이터를 학습에 활용하지 않는다고 밝혔지만, 기업 차원에서도 보안 프로토콜을 강화할 필요가 있습니다.

AI 에이전트의 미래와 활용 방향

OpenAI의 Responses API와 Agents SDK는 기업들이 AI 에이전트를 보다 적극적으로 활용할 수 있도록 강력한 자동화 도구를 제공합니다. 이를 통해 기업들은 업무 효율성을 높이고 생산성을 극대화할 수 있습니다. 특히 고객 서비스, 데이터 분석, 웹 검색 자동화, 문서 관리 등의 분야에서 AI 에이전트의 역할은 점점 더 커질 것입니다. 다만, 기업들은 AI의 한계를 이해하고 이를 보완하는 방식으로 도입 전략을 수립해야 합니다.

앞으로 AI 에이전트가 비즈니스에 어떤 혁신적인 변화를 가져올지 기대됩니다. 여러분의 기업은 AI 에이전트를 어떻게 활용할 계획인가요? 올해 AI Agent의 시대의 서막, 일반 기업들에게는 AI 트랜스포메이션(AX)가 정말 가깝게 다가온 것 같습니다. 계속 관련된 글을 정리해 나가겠습니다.

참고

Manus AI: 기능, 논란, 그리고 실제 사용자 반응 심층 분석

이번 주 AI 업계에서 가장 뜨거운 화제가 되고 있는 AI 플랫폼이 있습니다. 바로 Manus AI입니다. 이 AI 기반 자동화 플랫폼이 출시되자마자 엄청난 관심을 받으며, 마치 테일러 스위프트 콘서트 티켓을 구하는 것처럼 열광적인 반응이 쏟아졌습니다. 하지만 과연 Manus AI는 그만한 가치가 있을까요? 아니면 단순히 과대평가된 AI 서비스에 불과할까요? 주요 기능과 논란, 실제 사용자들의 반응까지 자세히 분석해 보겠습니다.

Manus AI란 무엇인가?

Manus AI는 중국의 테크 기업 The Butterfly Effect에서 개발한 AI 플랫폼입니다. 기존 AI 모델들을 결합해 연구 리포트 작성, 재무 문서 분석, 소프트웨어 코딩 등 다양한 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 특히, OpenAI의 Deep Research, Operator 같은 기존 AI 도구보다 뛰어난 성능을 보일 것이라는 주장으로 많은 주목을 받았습니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

온라인 검색 및 데이터 분석: 연구 리포트 작성 지원
스크립트 실행 및 자동화: 특정 작업을 프로세스화하여 실행
소프트웨어 및 게임 개발: 코드 작성 및 간단한 프로그래밍 수행
전자상거래 및 금융 데이터 분석: 주식, 부동산 등 관련 정보 제공

그렇다면 실제 사용자가 경험한 Manus AI의 성능은 어떨까요?

기대와 현실: Manus AI의 성능 검증

1. 기대 이상의 성능을 보인 부분

Manus AI는 일부 작업에서 뛰어난 성과를 보였습니다.

AI 연구원 Dean Ball은 “가장 정교한 AI 기반 컴퓨터”라고 극찬했습니다.
Hugging Face의 제품 책임자는 “지금까지 경험한 AI 중 가장 인상적인 도구”라고 평가했습니다.

특히 연구 보고서 자동 생성 기능과 기본적인 자동화 작업에서는 좋은 평가가 많았습니다.

2. 여전히 부족한 부분

그러나 기대만큼 완벽한 AI는 아니었습니다.

오류 및 무한 루프 발생: AI 스타트업 Pleias의 공동 창업자인 Alexander Doria는 “Manus AI를 테스트하는 동안 오류 메시지와 무한 루프 문제를 자주 경험했다”고 밝혔습니다.
정보 분석 정확도 부족: 일부 사용자는 AI가 제공하는 정보가 부정확하며, 출처를 명확히 밝히지 않는 경우가 많다고 지적했습니다.

실제 사용 사례를 보면 문제점이 더욱 선명하게 드러납니다.

사례 1: 항공권 예약 실패

한 사용자가 Manus AI에게 “뉴욕에서 일본까지 비즈니스 클래스 항공권을 검색해 달라”고 요청했습니다.

AI는 여러 항공사의 비행 일정과 가격을 비교하는 링크를 제공했지만, 일부 링크가 깨져 있거나 정보가 잘못되었습니다.
사용자가 기대한 작업: AI가 최적의 항공권을 선택하고 예약 진행
Manus AI의 결과: 단순 링크 나열

사례 2: 음식 배달 주문 실패

다른 사용자는 Manus AI를 이용해 “내 주변에서 가장 평점이 높은 패스트푸드 레스토랑의 치킨 샌드위치를 주문해 달라”고 요청했습니다.

첫 번째 시도: AI가 10분 동안 검색하다가 작동이 중단됨
두 번째 시도: 메뉴 항목은 찾았지만 결제를 완료하지 못함

사용자는 “단순한 음식 주문도 성공하지 못하는 AI가 어떻게 복잡한 업무를 수행할 수 있을까?”라며 실망을 드러냈습니다.

Manus AI가 폭발적인 인기를 끌게 된 이유

기대했던 성능을 충족하지 못하는 경우가 많음에도 불구하고, 왜 Manus AI는 이렇게 뜨거운 관심을 받았을까요?

1. 희소성 마케팅 전략

Manus AI는 초대 코드를 받은 사용자만 접근할 수 있도록 베타 버전을 공개했습니다. 138,000명 이상의 사용자가 며칠 만에 공식 Discord 서버에 가했고, 초대 코드가 중국의 리셀러 앱 Xianyu에서 수천 달러에 거래되었답니다. 이처럼 희소성을 강조한 전략이 사용자들의 관심을 끌었습니다.

2. 중국 내 미디어의 홍보

중국의 주요 언론사 QQ News는 Manus AI를 “국내 기술의 자부심”이라고 평가하며 연일 보도를 이어갔습니다. 많은 AI 관련 소셜미디어 인플루언서들이 Manus AI가 DeepSeek AI를 능가할 것이라 주장하며 기대감을 높였습니다.

3. 과장된 기능 홍보

Manus AI는 자사 웹사이트에서 부동산 구매, 게임 설계 등의 복잡한 작업을 수행할 수 있다고 홍보했습니다. 그러나 실제 사용자 테스트 결과 이러한 작업을 완전히 자동화하는 데는 한계가 있었습니다. 일부 바이럴 영상이 AI의 실제 기능을 과장한 내용으로 밝혀지면서 논란이 되기도 했습니다.

향후 전망: Manus AI는 개선될 수 있을까?

Manus AI의 개발사 The Butterfly Effect는 몇 가지 주요 개선점을 약속했습니다.

연산 능력 확장 및 오류 수정
더 정교한 모델 훈련을 통한 기능 개선
실제 생활에 유용한 기능 개발

현재로서는 Manus AI를 완벽한 AI 도구라고 보기 어렵습니다. 기대에 비해 성능이 부족하고, 정보의 정확성과 신뢰성 문제가 지속적으로 제기되고 있습니다. 그러나 AI는 빠르게 발전하는 분야이므로, Manus AI가 몇 개월 내로 크게 개선될 가능성도 충분히 존재합니다. 지금 단계에서는 지나친 기대보다는 향후 업데이트를 지켜보는 것이 중요해 보입니다.

Manus AI, 사용할 가치가 있을까?

✅ 긍정적인 평가

AI 기술 발전 가능성을 보여주는 흥미로운 프로젝트
일정 수준 이상의 자동화 및 데이터 분석 기능 제공
향후 업데이트를 통해 성능 개선 가능

❌ 부정적인 평가

기대만큼 뛰어난 성능을 보여주지 못함
오류가 잦고 복잡한 작업에서는 한계가 뚜렷함
과도한 마케팅과 과장된 기능 홍보로 신뢰도가 떨어질 위험

결국 현재로서는 AI 마니아들이 실험적으로 활용할 수 있는 수준이지만, 일반 사용자라면 굳이 초대 코드를 구해가며 사용할 필요는 없을 듯합니다. 하지만 AI Agent로의 진화를 확실하게 보여준, 그리고 AI Application의 가능성을 보여준 것은 분명합니다. 어떻게 이러한 도구들을 적용하고, 어떤 업무에 사용하면 좋을지 한번 살펴보시죠.

참고

MAI 모델: 마이크로소프트의 새로운 AI 전략

최근 AI 시장의 경쟁이 치열해지면서 마이크로소프트(Microsoft)가 독자적인 AI 모델(MAI 모델) 개발에 속도를 내고 있습니다. 지금까지 오픈AI(OpenAI)와 긴밀한 협력을 유지했던 마이크로소프트가 이제는 자체 AI 기술을 확장하려는 움직임을 보이고 있습니다. 이번 글에서는 마이크로소프트의 AI 전략 변화와 그 의미를 살펴보겠습니다.

마이크로소프트의 AI 투자 배경

마이크로소프트는 최근 몇 년간 AI 기술에 대한 투자를 아끼지 않았습니다. 특히 오픈AI에 약 140억 달러(한화 약 18조 원)를 투자하며 협력 관계를 구축했는데요. 이를 통해 챗GPT(ChatGPT)와 같은 강력한 AI 서비스를 자사 제품에 통합할 수 있었습니다. 하지만 시간이 흐르면서 마이크로소프트는 오픈AI 의존도를 줄이고 독자적인 AI 모델을 개발하려는 움직임을 보이고 있습니다.

이는 두 가지 이유에서 비롯됩니다. 첫째, 오픈AI의 기술과 의사 결정에 대한 완전한 통제권을 가질 수 없다는 점입니다. 둘째, Copilot 등 자사 AI 중심 제품의 지속 가능한 기술적 기반을 마련하기 위해 독립적인 AI 개발이 필요해졌기 때문입니다.

자체 AI 모델 개발, MAI 프로젝트

마이크로소프트는 최근 MAI(Microsoft AI)라는 독자적인 AI 모델을 개발하며 오픈AI와의 기술 경쟁에 나섰습니다. Bloomberg 보도에 따르면, MAI 모델은 오픈AI에서 개발한 최신 모델과 비슷한 수준의 성능을 보이며, 조만간 API 형태로 공개될 가능성이 있다고 합니다.

MAI 모델의 핵심 특징

오픈AI 모델과 유사한 ‘추론(reasoning)’ 기능
MAI 모델은 오픈AI의 고급 모델(O1 및 O3-mini)과 비슷한 수준의 자연어 처리 능력을 갖추고 있습니다. 이는 마이크로소프트가 독자적으로 개발한 AI가 오픈AI의 기술력과 동등한 경쟁력을 가질 수 있음을 보여주는 중요한 지표입니다.
멀티 벤더 AI 테스트 진행
마이크로소프트는 자사 제품에서 활용할 새로운 AI 모델을 지속적으로 테스트하고 있습니다. 특히 테슬라(Tesla)의 엘론 머스크(Elon Musk)가 주도하는 xAI, 메타(Meta), 안트로픽(Anthropic), 딥시크(DeepSeek) 등의 다양한 모델을 시험하며 최적의 대안을 모색하고 있습니다. 이는 특정 기업의 기술에 종속되지 않으려는 전략적 결정으로 해석할 수 있습니다.
Copilot을 위한 새로운 AI 모델 개발
마이크로소프트는 자사의 AI 어시스턴트 ‘Copilot’에서 오픈AI의 모델을 대체할 가능성을 검토하고 있습니다. 현재까지 Copilot은 오픈AI의 GPT 모델을 기반으로 운영됐지만, 향후 마이크로소프트 자체 모델이 적용될 가능성이 커지고 있습니다.

오픈AI와 마이크로소프트의 관계 변화

마이크로소프트와 오픈AI는 오랜 파트너십을 유지해 왔지만, 최근 양사 간 긴장감이 감돌고 있습니다. 특히 오픈AI가 마이크로소프트의 기술적 요청을 거절하는 사례가 발생하면서 마찰이 커지고 있는데요. 오픈AI는 마이크로소프트가 자사의 최신 AI 모델(O1)의 세부 기술 정보를 요구했을 때 이를 거부했다고 알려졌습니다. 이로 인해 마이크로소프트는 자체적인 AI 대안 마련이 필요하다는 점을 더욱 절감하게 된 것으로 분석됩니다.

마이크로소프트 AI 전략의 미래 전망

마이크로소프트가 자체 AI 모델을 확보하고 다양한 대안을 모색하는 것은 AI 산업에서 주도권을 유지하기 위한 필수적인 움직임입니다. AI 기술의 발전 속도가 매우 빠르기 때문에 특정 기업에 과도하게 의존하는 것은 장기적으로 위험할 수 있습니다.

예상 가능한 시나리오

MAI 모델의 상용화
마이크로소프트는 MAI 모델을 API 형태로 외부에 공개할 가능성이 높습니다. 이를 통해 개발자와 기업 고객이 MAI 모델을 자유롭게 활용할 수 있도록 하고, 마이크로소프트의 AI 생태계를 확장할 전망입니다.
오픈AI 의존도 점진적 축소
Copilot을 비롯한 주요 서비스에서 오픈AI 모델을 완전히 배제하지는 않겠지만, 점차 자체 모델을 더 많이 활용할 가능성이 큽니다. 이는 비용 절감뿐만 아니라 전략적 자율성 확보에도 기여할 것입니다.
다른 AI 개발 기업과의 협력 확대
현재 마이크로소프트는 xAI, Meta, Anthropic 등 다양한 AI 기업과 협력하고 있습니다. 이를 통해 AI 기술 발전 속도를 더욱 높일 가능성이 큽니다.

시장과 기술에 미칠 영향

마이크로소프트의 AI 독립 전략은 AI 산업 전체에 큰 영향을 미칠 것입니다. 우선 AI 모델의 다변화가 이루어지면서 기업들이 AI 솔루션을 선택할 때 더 많은 옵션을 고려할 수 있게 될 것입니다. 또한, 구글(Google), 아마존(Amazon) 등 다른 빅테크 기업들도 AI 경쟁에서 한층 더 긴장할 필요가 생길 것입니다.

더불어, AI 기술 발전을 통해 마이크로소프트의 제품군(예: Windows, Azure, Office 365 등)이 더욱 강력해질 것이며, 고객에게 보다 뛰어난 AI 기반 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다.

결론

마이크로소프트는 AI 경쟁력을 더욱 강화하기 위해 독자적인 AI 모델을 개발하며 오픈AI 의존도를 줄여가고 있습니다. 이는 자사 제품의 지속 가능성을 높이고, AI 산업에서 주도권을 확보하기 위한 필수 전략으로 보입니다. MAI 모델이 성공적으로 자리 잡는다면, 마이크로소프트는 향후 AI 시장에서 더욱 강력한 플레이어로 부상할 것입니다. AI 산업의 빠른 성장 속에서 마이크로소프트의 이 같은 변화가 어떤 결과를 가져올지 주목할 필요가 있습니다. 앞으로의 AI 시장 경쟁 구도에서 누가 승기를 잡을지 흥미로운 시점이라 할 수 있습니다.

참고