# 에이전트 API 소개 전 세계 수백만 명에게 코덱스와 업무용 챗GPT를 제공하며 규모를 확장하는 과정에서, 장시간 실행되는 에이전트가 실제 환경에서 원활하게 작동하려면 무엇이 필요한지 알게 되었습니다. 유용한 에이전트에는 컨텍스트를 관리하고 도구를 효율적으로 사용하며 하위 에이전트를 조율하는 강력한 실행 프레임워크가 필요합니다. 또한 에이전트가 며칠 동안 안정적으로 계속 실행될 수 있는 인프라도 갖춰야 합니다. 여기에는 파일을 다루고 코드를 실행하며 중간 결과를 저장할 수 있는 환경이 포함됩니다. 오늘 공개 베타 버전으로 [에이전트 API(Agents API)(새 창에서 열림)](https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/overview)를 선보입니다. 코덱스를 구동하는 실행 프레임워크와 인프라를 간단하고 유연한 API로 개발자에게 제공합니다. ## 에이전트 API에 대한 고객의 평가 ## 단 한 번의 API 호출로 클라우드 에이전트 구축 에이전트 API에서는 작업, 모델, 도구, 환경을 지정해 단 한 번의 API 호출로 프로덕션 환경에 바로 투입할 수 있는 에이전트를 만들 수 있습니다. 오픈AI가 실행 프레임워크를 호스팅하고 유지 관리합니다. 에이전트의 컴퓨팅 환경은 오픈AI가 관리하는 샌드박스, 자체 인프라 또는 오픈AI의 샌드박스 파트너 가운데 선택할 수 있습니다. 에이전트 API는 최적화된 에이전트 실행 프레임워크와 인프라를 바탕으로 에이전트를 구축할 수 있는 탄탄한 기반을 제공합니다. 따라서 개발자는 에이전트만의 차별점을 만드는 도구, 지식, 워크플로에 집중하면 됩니다. 에이전트 API는 코덱스와 동일한 실행 프레임워크와 인프라로 에이전트를 구동합니다. ## 에이전트 환경 선택 워크로드에 따라 필요한 컴퓨팅, 스토리지, 배포 옵션이 달라집니다. 에이전트 API에서는 애플리케이션에 적합한 샌드박스를 선택할 수 있습니다. 오픈AI는 블랙셀, 클라우드플레어, 데이토나, 디지털오션, E2B, 모달, 오라클, 런루프, 버셀을 비롯한 [생태계 제공업체와 협력(새 창에서 열림)](https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/environments/self-hosted#sandbox-providers)해 다양한 요구 사항을 충족하는 긴밀한 통합 기능을 제공합니다. * 완전 관리형 환경 또는 자체 VPC 내부 배포 * 특정 파일 및 비밀 정보 저장 방식 * 기업의 워크플로에 적합한 성능, 콜드 스타트, 비용 특성을 갖춘 다양한 CPU, GPU, 메모리 구성 에이전트 API는 널리 쓰이는 생태계 제공업체와 긴밀하게 통합됩니다. ## 오픈AI 호스팅 샌드박스 빠르게 시작하고 효율적으로 확장하려는 개발자를 위해 [오픈AI 호스팅 샌드박스(새 창에서 열림)](https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/environments/openai-hosted)도 선보입니다. 코덱스와 챗GPT를 구동하는 것과 동일한 샌드박스 인프라를 활용합니다. 오픈AI가 샌드박스를 프로비저닝하고 관리하므로, 에이전트는 안전하고 성능이 뛰어난 환경에서 코드를 실행하고 파일을 다루며 결과물을 생성할 수 있습니다. 파일, 패키지, 스킬, 플러그인을 유연하게 구성해 에이전트가 작업을 완료하는 데 필요한 요소를 제공할 수 있습니다. ## 계속 발전하는 코덱스 실행 프레임워크로 구축 새로운 모델 기능을 활용하려면 실행 프레임워크를 다시 설계해야 하는 경우가 많습니다. 이 때문에 애플리케이션 개선에 쓸 귀중한 시간을 빼앗기기도 합니다. 에이전트 API는 모델이 출시될 때마다 이러한 기능을 버전별로 제공합니다. 오픈AI는 모델과 함께 실행 프레임워크를 유지 관리하고 지속해서 개선합니다. 덕분에 에이전트는 업그레이드할 때마다 더 나은 성능을 낼 수 있습니다. 최근 실행 프레임워크에 적용한 개선 사항은 다음과 같습니다. ### 장시간 세션에서도 에이전트의 작업 지속 모델이 몇 시간 동안 작업할 수 있도록, 긴 세션에서도 관련 정보를 이어갈 수 있는 컨텍스트 관리 기능을 구축했습니다. 세션이 컨텍스트 한도에 가까워지면 에이전트 API가 이전 컨텍스트를 [자동으로 압축(새 창에서 열림)](https://developers.openai.com/api/docs/guides/compaction)하면서 에이전트가 작업을 계속하는 데 필요한 정보는 보존합니다. 개발자는 압축 로직을 직접 구현하지 않고도 여러 컨텍스트 창에 걸친 워크플로를 구축할 수 있습니다. ### 더 많은 도구를 효율적으로 사용하도록 지원 에이전트 API는 에이전트가 적절한 도구를 찾아 효율적으로 사용하도록 지원합니다. [도구 검색(tool search)(새 창에서 열림)](https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-tool-search)은 필요에 따라 관련 도구 정의를 불러옵니다. 모델의 캐시를 유지하면서 토큰 사용량과 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 도구를 사용할 수 있게 되면 [프로그래밍 방식 도구 호출(programmatic tool calling)(새 창에서 열림)](https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-programmatic-tool-calling)을 통해 여러 호출을 병렬로 실행하고, 관련 작업을 연쇄적으로 처리하며, 코드에서 결과를 필터링하거나 결합할 수 있습니다. 따라서 대량의 데이터를 처리하면서 관련 결과만 컨텍스트로 가져올 수 있습니다. 에이전트 API는 MCP, 사용자 지정 함수, 웹 검색 같은 기본 제공 도구를 지원합니다. ### 하위 에이전트를 통한 작업 병렬화 에이전트 API는 [다중 에이전트 지원(multi-agent support)(새 창에서 열림)](https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/multi-agent)을 통해 복잡한 작업을 서로 독립적인 단위로 나누고, 이를 병렬로 작업하는 하위 에이전트에 위임합니다. 각 하위 에이전트는 자체 컨텍스트를 유지하므로 할당받은 작업에 집중할 수 있습니다. 주 에이전트는 이들의 작업을 조율하고 결과를 취합합니다. 별도의 오케스트레이션 기능을 직접 구축하지 않아도 병렬 처리에 적합한 조사, 분석, 코딩 작업을 더 빠르게 수행할 수 있습니다. ## 오픈 소스 기반 에이전트 API는 오픈 소스 코덱스 실행 프레임워크를 기반으로 합니다. 개발자는 모델 호출과 도구, 컨텍스트를 조율하는 핵심 로직을 살펴볼 수 있습니다. 오픈AI는 에이전트 API의 실행 프레임워크를 운영하고 유지 관리하며, 개발자는 [공개 코드베이스(새 창에서 열림)](https://github.com/openai/codex)를 살펴보고 학습에 활용할 수 있습니다. ## 구축 시작하기 에이전트 API는 오늘부터 모든 개발자가 공개 베타 버전으로 이용할 수 있습니다. 에이전트 API 사용에 따른 추가 요금은 없습니다. [요금 페이지(새 창에서 열림)](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)에 안내된 대로 에이전트가 사용한 토큰과 도구에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 정식 출시를 준비하는 동안 공개 베타 기간에 여러분의 의견을 반영해 빠르게 개선해 나가겠습니다. 잘 작동하는 부분과 불편을 겪는 지점, 그리고 프로덕션 환경에서 에이전트를 구축하고 실행하는 데 필요한 사항을 알려주세요.