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 : 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.

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 활용하도록 학습하는데요. 이 과정에서 속도, 정확성, 효율성을 최적화하도록 설계되어 있습니다.

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.

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.

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.