🔍 Codex 연구 프리뷰: AI 개발 에이전트의 시대

서쿠·2025년 5월 18일

2025년, 소프트웨어 개발은 이전과는 확연히 다른 풍경을 그리고 있습니다. 특히 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이라는 흥미로운 개념이 개발자는 물론 비개발 직군에게까지 빠르게 확산되면서, 우리가 꿈꿔왔던 앱이나 웹사이트를 이전보다 훨씬 수월하게 만들 수 있는 시대가 열리고 있습니다.

출처: https://age-of-product.com/wp-content/

❓ 바이브 코딩(Vibe Coding)이란?
출처: 위키백과, 바이브 코딩(Vibe Coding)이란?

바이브 코딩(Vibe Coding)은 2023년, 카파시(Karpathy)가 제시했던 "가장 인기 있는 새로운 프로그래밍 언어는 영어"라는 주장에서 한 걸음 더 나아간 개념입니다.

이는 거대 언어 모델(LLM)의 놀라운 능력 덕분에, 더 이상 인간이 컴퓨터에게 명령하기 위해 복잡한 프로그래밍 언어를 애써 배우지 않아도 된다는 혁신적인 변화를 의미합니다.

OpenAI가 공개한 Codex는 단순한 코드 생성기가 아니라, 실제 개발 업무를 자동화하고 협업할 수 있는 AI 소프트웨어 엔지니어링 에이전트입니다.

이 글에서는 Codex가 어떤 원리로 작동하는지, 어떤 작업을 자동화할 수 있는지, 그리고 발표 영상의 실제 데모 사례를 바탕으로 Codex의 현재와 미래를 소개합니다.

출처:

A research preview of Codex in ChatGPT

OpenAI Blog, Introducing Codex

💡 Codex란?

Codex는 OpenAI 클라우드 기반에서 작동하는 AI 개발 에이전트입니다.

단순한 코드 자동 완성 수준을 넘어, 다음과 같은 기능을 수행합니다:

GitHub 리포지토리를 로드하고 코드베이스를 분석
버그 탐지 및 수정, 테스트 코드 생성 및 실행
PR 작성 및 커밋 메시지 생성
코드 스타일 및 린터 규칙에 맞게 포맷팅
여러 작업을 병렬로 처리하며, 각각을 독립된 VM에서 안전하게 실행

🔧 Codex는 GPT 기반 모델인 codex-1(코덱스-1)을 기반으로 하며, 이는 실제 프로덕션 환경에서 병합 가능한 수준의 코드 품질을 목표로 학습되었습니다.

코덱스-1의 훈련 목표은 "결과물을 사람의 코딩 선호도 및 표준에 맞춰 조정하는 것"이라고 OpenAI는 밝혔습니다.
이는 o3와 비교했을 때, 사람이 즉시 표준 워크플로우에 통합할 수 있을 정도로 더 깔끔한 패치를 생성한다고 설명했습니다.

사용 방법

💻 ChatGPT의 사이드바를 통해 Codex에 접속하여 프롬프트를 입력하고 사용할 수 있습니다.

"Code"를 클릭하여 새로운 코딩 작업을 할당할 수 있습니다.

코드베이스에 대해 Codex에 질문하고 싶다면 "Ask"를 클릭하세요.

각 작업은 코드베이스가 미리 로드된 격리된 독립 환경에서 개별적으로 처리됩니다.
작업 소요시간은 1분에서 30분 정도로, 복잡도에 따라 달라집니다.
Codex는 코드 파일을 읽고 수정할 수 있으며, 명령어 실행(예: 테스트 실행, 린터, 타입 검사 등)도 가능합니다.
작업이 수행되는 동안 Codex의 진행 상황을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

(참고) 코드 베이스란?

하나의 소프트웨어 프로젝트 전체에 해당하는 소스 코드의 집합을 의미합니다.
- 보통 하나의 프로젝트는 여러 개의 파일과 디렉토리로 구성되어 있으며,
  이 모든 코드를 통틀어 "하나의 코드베이스"라고 부릅니다.
- 이 코드에는 비즈니스 로직, API 정의, 데이터 처리 코드, UI 구성 요소, 설정 파일, 테스트 코드 등이 포함됩니다.

작업 완료 후 Codex는 자체 환경 내에서 변경 사항을 커밋(commit)합니다.

Codex는 터미널 로그, 테스트 출력 결과 등 명확한 증거를 통해 자신이 수행한 작업을 검증 가능한 방식으로 제공합니다.
사용자는 Codex의 결과를 리뷰, 재수정 요청, GitHub Pull Request 생성, 또는 로컬 환경으로 직접 통합할 수 있습니다.
또한, 실제 개발 환경과 최대한 유사하도록 Codex 환경을 사용자 설정(configure)할 수 있습니다.

📘 Codex를 안내하는 파일: `AGENTS.md`

Codex는 사람처럼 코드를 읽고 작업하지만, 문맥과 규칙을 더 잘 이해하도록 안내할 수 있는 구성 파일이 존재합니다.
바로 AGENTS.md입니다.

🤖 AGENTS.md는 "AI 개발자를 위한 가이드라인 문서"입니다.

인간 개발자가 프로젝트에 처음 합류했을 때 README.md, CONTRIBUTING.md, docs/ 등을 읽으며 코드를 이해하듯,

Codex는 AGENTS.md를 읽고 “이 프로젝트는 이렇게 이해하고, 이렇게 작업하면 돼요”라는 지침(instruction)을 받습니다.

항목	`README.md`	`AGENTS.md`
🎯 대상	인간 개발자 (사람)	Codex 같은 AI 개발 에이전트
📚 목적	프로젝트 소개, 설치법, 사용법 안내	코드 탐색 방식, 테스트 실행 방식, 스타일 가이드 자동 이해용 지침
📄 형식 자유도	문장 위주, Markdown 스타일 자유로움	구조화된 지침 위주, 실행 가능한 명령이나 규칙 전달
⚙️ 실행 기반	사람이 보고 직접 실행	Codex가 자동 분석, 실행, 테스트하는 데 참고

🔧 AGENTS.md는 무엇을 하나요?

Codex는 프로젝트 내에 AGENTS.md 파일이 존재하면, 다음과 같은 방식으로 이를 참고하여 작업 정확도를 높입니다:

역할	설명
🧭 코드 구조 안내	폴더/모듈 간의 관계나 진입점을 Codex에게 설명합니다.
🧪 테스트 명령 지정	예: `pytest`, `pnpm test` 등 Codex가 자동으로 테스트를 실행할 수 있도록 지시
🧑‍💻 코드 스타일 및 규칙 안내	예: `"Black으로 포맷팅"`, `"커밋 메시지는 Conventional Commits 사용"` 등
📁 리포지토리 탐색 힌트	어떤 디렉토리를 무시해야 하는지, 무엇을 먼저 읽어야 하는지 등 명시 가능

📂 예시 구성 (AGENTS.md)

  # AGENTS.md

  ## Code Style
  - Use Black formatter for all Python files.
  - Follow PEP8 for naming conventions.

  ## Testing
  - Run `pytest tests/` before submitting a PR.
  - Ensure test coverage does not drop.

  ## Repository Structure
  - `src/` contains main application code.
  - `scripts/` contains developer utilities.

  ## PR Guidelines
  - PR title format: `[Fix] Short description`
  - Include test results in the description.

(참고) Codex는 AGENTS.md 없이도 작동하지만, 이 파일이 있을 경우 훨씬 더 높은 품질의 결과를 생성합니다.

🧪 발표 영상으로 본 Codex 사용 시나리오

OpenAI는 Codex의 기능을 시연하는 실제 데모를 통해 다음과 같은 사용 흐름을 소개했습니다.

참고로 현재 Plus User들에게는 오픈되지 않았으므로, Demo 영상 내용을 다룹니다.
(Images are from OpenAI Youtube Demo Talk)

1. GitHub 연동 및 리포지토리 선택

사용자는 GitHub 계정을 Codex에 연동하고, 원하는 리포를 선택합니다.
예시로 사용된 리포: preparedness, codex-cli
Codex는 리포지토리를 분석하고, 코드 구조를 파악합니다.

2. 다양한 작업(Task) 병렬 실행

사용자는 여러 작업을 동시에 할당할 수 있습니다:

작업 종류	설명
Ask	코드베이스의 구조나 특정 함수에 대한 설명 요청
Code	코드 내 버그를 찾아 수정
Suggest	코드 개선 아이디어 제안
Fix Typos	오탈자 및 문법 오류 자동 수정

Tasks defined in Codex

Codex는 각 작업을 독립적으로 처리하며, 여러 에이전트를 병렬로 실행합니다.

Parellel jobs in Codex

3. 실제 작업 수행 예시

다음은 데모에서 수행된 실제 작업입니다:

🖥️ DEMO 1. 코드 유지보수성 및 버그 가능성 검토(Maintainability & Bugs)

사용자가 Codex에게 다음과 같은 작업을 요청합니다:

“이 코드베이스를 유지보수 가능하고 버그가 없도록 유지하고 싶습니다. TODO 외의 부분에서 개선이 필요한 부분을 읽고, 그 이유와 함께 작업 제안(task)을 해주세요.”

Codex는 코드베이스를 분석한 후, 신뢰성과 유지보수성을 향상시킬 수 있는 영역을 다음과 같이 식별합니다:

✅ 1. Avoid mutable default arguments

mutable default argument 문제를 감지하고 함수 시그니처 수정
- 파이썬에서 함수의 기본 인자는 함수가 호출될 때가 아니라, 정의될 때 딱 한 번만 만들어지기 때문에
- 기본 인자로 전달된 {}는 함수 바깥에서 한 번 만들어져서 계속 공유된다는 게 문제입니다.
각각의 task들이 개별 SANDBOX에서 실행되고 있다는 예시

(참고) ⌛ 샌드박스(Sandbox)는 외부 시스템으로부터 격리된(분리된) 환경을 의미하며, 코드 실행, 실험, 분석, 테스트 등을 안전하게 수행하기 위해 사용됩니다.

✅ 2. Correct variable spelling

오탈자 및 변수 오기 정정

✅ 3. Consistent timeout constant

timeout 설정 값의 불일치(예: 60초 vs 120초)를 탐지하고 일관성 있게 수정

✅ 4. Ensure recorder writes are flushed

사용자의 목표("코드베이스를 유지 보수하기 쉽게")에 맞는 개선 제안

🖥️ DEMO 2. 특수문자 파일명에서 /diff 명령 오류 해결 요청 사례

사용자가 Codex에게 다음과 같은 CLI 버그 수정을 요청합니다:

“/diff 명령어가 특수문자($)가 포함된 파일명을 처리하지 못해 오류가 발생합니다. 이를 해결해주세요.”

예: 'a$b.txt' 파일을 만든 뒤 /diff 실행 시 에러 발생

Codex는 CLI 환경에서 문제를 재현하기 위해 샌드박스(격리된 컨테이너 환경)를 시작하고, 아래의 과정을 통해 문제를 분석합니다:

✅ 1. 재현 스크립트 자동 생성 및 실행 시도

/tmp/repro.ts에 TypeScript 스크립트를 생성
- 임시 Git 저장소 생성
- 특수문자 $가 포함된 파일 'a$b.txt'를 추가
- 내부 diff 함수를 호출하여 오류 발생 여부 확인

실행 결과 get-diff.js 모듈 경로 문제 발생 → Codex가 원인 파악 후 다음 단계로 진행

✅ 2. 오류 수정 및 모듈 패치

핵심 수정: child_process에서 execFileSync를 명시적으로 사용하여 셸을 우회
- 기존 execSync()는 $를 셸 변수로 오인함
- execFileSync()는 문자열을 그대로 전달하므로 특수문자 안전
변경사항 적용 후 regression test까지 작성 완료

✅ 3. 테스트 자동화 및 검증 완료

pnpm test로 새로운 테스트 통과 확인
$ 문자가 포함된 파일도 diff 결과에 정상적으로 포함되는 것을 확인

✅ 4. Git 로그 정리 및 PR 준비 완료

Codex는 수정 내용을 커밋하고 요약:
- get-diff.ts: 기능 수정
- get-diff-special-chars.test.ts: 회귀 테스트 추가
커밋 메시지:

"fix diff for special chars"
2 files changed, 40 insertions(+), 6 deletions(-)

🧠 Codex는 자신이 제안한 작업을 스스로 실행하고, 테스트하고, PR까지 생성할 수 있습니다.

4. 테스트 및 결과 검토

Codex는 작업을 완료한 후 다음 정보를 제공합니다:

수정된 코드와 변경 요약
터미널 로그 및 테스트 실행 결과
커밋 메시지 및 PR 생성 권장 사항

사용자는 결과를 검토한 후 병합하거나, 로컬에서 다시 테스트할 수 있습니다.

Codex 성능 정리

모든 시도 횟수에서 codex-1이 더 높은 정확도를 보임
Codex-1이 가장 높은 정확도 (75%) → 실제 엔지니어링 업무에서도 기존 모델보다 명확한 성능 우위

성능표 정리

항목	의미
🔍 Codex-1 정확도	SWE 벤치마크 기준 최고 성능
🧠 Reasoning 능력	더 넓은 문맥과 더 복잡한 작업에서 안정적 추론 가능
🧪 제품 기대 수준	실제 업무 수준의 문제 해결 능력 확보 확인됨

⚙️ Codex CLI와 codex-mini

Codex는 클라우드 기반 에이전트 외에도 로컬 CLI 에이전트를 제공합니다.

https://github.com/openai/codex

Codex CLI: 터미널 기반 인터페이스
codex-mini-latest: 빠른 반응 속도에 최적화된 경량 모델
ChatGPT 계정으로 간편 로그인 및 API 자동 설정
요금:
- 입력 $1.50 / 1M tokens
- 출력 $6 / 1M tokens
- 프롬프트 캐싱 75% 할인

🛡️ Codex의 안전성과 신뢰성

Codex는 다음과 같은 방식으로 투명성과 안전성을 확보합니다:

격리된 VM 환경에서만 작동 (인터넷 차단)
모든 작업의 터미널 로그, 테스트 결과, 코드 인용 기록 제공
AGENTS.md 파일을 통해 테스트 방법, 커밋 스타일, PR 포맷 등 세부 사항을 학습
테스트 실패나 의심되는 코드에 대해 명확하게 경고하며, 수동 리뷰를 권장

🎯 Codex가 지향하는 개발 문화

Codex는 단순히 자동화를 넘어서, 개발자의 생산성을 극대화하는 도구입니다:

자동화: 반복 작업(리팩토링, 포맷팅, 테스트 작성 등)을 위임
병렬 처리: 여러 에이전트를 동시에 활용하여 다중 작업 병렬 실행
비동기 협업: 점심시간에 작업을 시작하고, 돌아와서 결과를 확인할 수 있음
소프트웨어 공학 강화: 테스트 환경, 문서화, 구조 정리가 잘 된 프로젝트에서 성능 극대화

📌 현재 이용 가능 범위 및 향후 계획

✅ ChatGPT Pro, Team, Enterprise 사용자: 즉시 사용 가능

아직 Plus 유저는 안 열린거 다시 확인 🥹 (https://chatgpt.com/codex)

⏳ Plus, Edu 사용자: 곧 순차적 롤아웃 예정
🆓 초기에는 추가 비용 없이 제공, 이후 사용량 기반 요금제 도입 예정

🔚 결론: Codex는 시작일 뿐

Codex는 단지 빠른 코드 생성기가 아닙니다.
함께 일하는 동료, 비동기 작업 처리자, 코드 품질을 보장하는 관리자입니다.

💬 개발자가 아이디어만 주면 Codex는:

버그를 찾고,
테스트를 작성하고,
변경사항을 기록하고,
PR을 준비하고,
성공적인 테스트 통과 여부를 보고합니다.

읽어주셔서 감사합니다 🧸

서쿠

Always be passionate ✨

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