Introducing ChatGPT agent 리뷰
Source: https://youtu.be/1jn_RpbPbEc
ChatGPT agent 드디어 떳나?!
ChatGPT가 더 이상 단순히 답을 알려주는 도우미에 머무르지 않습니다. 이제는 직접 행동하는 '에이전트(Agent)'가 되었습니다.
물론 DeepSearch나 CodeX가 있었지만, 이건 그것과는 또 다른 개념이다. - Sam Altman
새롭게 공개된 ChatGPT Agent는 사용자의 요청을 이해하고, 웹사이트를 탐색하고, 코드를 실행하며, 슬라이드와 스프레드시트를 작성하고, 필요한 정보를 수집·분석해 결과물로 정리하는 완전한 작업 흐름을 수행합니다. 단순히 "도와주는" 것을 넘어, 직접 "일을 처리"하는 AI로 진화한 것입니다.
이 에이전트는 이전에 공개되었던 두 가지 기능—
- Operator의 웹 UI 상호작용 능력 (스크롤, 클릭, 입력)
- Deep Research의 정보 요약·분석 능력
—을 하나의 통합 시스템으로 결합하고, 여기에 코드 실행용 터미널, 이미지 생성 도구, 커넥터 API 등 추가 도구까지 포함한 가상 컴퓨터 환경을 제공합니다.
📌 예를 들어, 이제 ChatGPT에게
- “다음 주 고객 미팅을 요약해줘. 최신 뉴스도 반영해서”
- “일본식 아침 식사를 위한 재료를 사고 요리 계획을 짜줘”
- “3개 경쟁사 분석하고 슬라이드로 정리해줘”
라고 말하면, Agent가 알아서 웹을 탐색하고, 로그인 요청이 있으면 takeover를 요청하며, 코드를 실행해 정리하고, 최종 결과물(.pptx, .xlsx 등)을 손에 쥐여줍니다.
무엇보다 중요한 점은 사용자가 언제든 개입하고 중단할 수 있다는 점입니다.
실제 행동을 하기 전에는 항상 허락을 구하며, 진행 중에도 브라우저를 takeover하거나 작업을 취소할 수 있어 협업하는 느낌의 UX가 구현되어 있습니다.
이제 ChatGPT는 ‘말뿐인 조언자’를 넘어, ‘실제로 일해주는 동료’가 되었습니다.
아래 내용에서는 데모 영상에서 소개하는 데모 사례를 하나하나 자세하게 파헤쳐 보겠습니다.
가장 먼저! 실행 방법!
Tools(도구)>Agent(에이전트)메뉴를 클릭해서 실행하실 수 있습니다./agent라고 타이핑해서 실행하실 수도 있습니다.
1. 친구 웨딩 참석 시 조언 구하기
사용자 요청:
- 옷차림 추천 (미드럭셔리 스타일)
- 드레스 코드 고려
- 결혼식 장소·날씨 고려
- 호텔 추천
- 결혼 선물 제안
에이전트의 작업 흐름:
① 입력된 긴 프롬프트 이해
사용자는 복잡한 요구사항을 담은 긴 프롬프트를 복사·붙여넣기로 전달했습니다. Agent는 이 텍스트를 분석한 뒤, 작업에 필요한 정보(결혼식 날짜 등)가 빠졌다는 점을 인지하고 사용자에게 질문합니다. 이후 자체적으로 웹에서 날짜를 유추하여 문제 해결을 시도합니다.
② 텍스트 브라우저 사용: 결혼식 장소 정보 조사
Agent는 Text Browser를 통해 빠르게 웹페이지 내용을 스캔하며, 날씨나 장소 특징 등 정적 정보를 수집합니다.
✍️ Text Browser란?
- 시각적 렌더링 없이 HTML 문서를 텍스트 기반으로 빠르게 파싱
- 일반 브라우저보다 빠르고 가볍게 웹페이지 수십~수백 개 탐색 가능
- 주로 날씨, 설명, 위치, 요금, 후기 요약 등 정적 정보에 적합
💡 이 도구를 통해 Agent는 결혼식 장소의 기후, 인근 지역 특성, 교통편 등을 빠르게 파악합니다.
③ GUI 브라우저로 전환: 옷 추천을 위한 쇼핑 사이트 탐색
- 정보 수집 후, 시각적 요소가 중요한 패션 추천 단계로 넘어가면서 GUI Browser를 실행합니다.
- 이 단계에서는 실제로 브라우저에서 옷 사진을 보고, 사이트에서 UI 컴포넌트를 클릭하며 탐색을 이어갑니다.
✍️ GUI Browser란?
- 실제 사람이 쓰는 것과 같은 시각적 브라우저 환경
- 마우스 클릭, 드래그, 스크롤, 버튼 입력 등 UI 상호작용 가능
- 로그인 폼, 지도, 상품 선택 등 시각 기반 기능 수행 가능
💡 예: Suit 추천 시, Agent는 웹사이트에서 제품 사진을 스크롤하고 비교 후 적절한 옷을 고릅니다.
④ 터미널 사용: 가격 비교 및 정리
필요한 경우 Agent는 터미널(Terminal)을 활용해 수집한 데이터를 정리하거나 추가 분석도 수행할 수 있습니다. 데모에서는 주로 후반의 정리 작업에 사용됩니다.
✍️ Terminal (Agent)은?:
- 실제 코드를 실행 가능한 환경 (예: Python, Bash 등)
.csv,.xlsx,.json파일 생성·정리- 정렬, 요약, 차트 시각화 등 분석 작업 가능
💡 예: 호텔 옵션의 가격, 거리, 평점을 정리한 .xlsx 테이블 생성
⑤ 최종 보고서를 제공
- 날씨 정보
- 드레스 코드 분석
- 추천 옷 링크
- 호텔 제안
- 신발 옵션
- 선물 아이디어
스크린샷 포함 + 구매 링크까지 정리된 종합 제안서가 생성되며, 사용자는 이 작업을 Agent에게 직접 실행 요청하거나 수동으로 takeover하여 결제 등을 진행할 수 있습니다.
2. 업무 자동화: 스티커 주문 + 아트 생성
요청:
- 팀 마스코트 강아지 스티커 디자인 500장 주문
- 특정 사이트 (Sticker Mule)에서 진행
작업 단계:
① 이미지 생성 API 호출
- Agent는 내부 이미지 생성 도구를 활용해 마스코트를 기반으로 한 애니메이션 스타일 아트를 생성합니다.
이 기능은 OpenAI의 ImageGen API (ex. DALL·E) 를 통해 구동되며, prompt 기반 비주얼 결과물을 생성합니다.
② GUI Browser 사용: 쇼핑몰 탐색
- Sticker Mule 사이트 접속 → 제품 옵션 선택 → 이미지 업로드 → 수량 지정 → 장바구니 추가
③ 사용자 Takeover 요청
- Agent는 결제 정보 입력 직전, 사용자의 명시적 허가를 받습니다.
- 이는 보안과 프라이버시를 위한 핵심 설계 원칙입니다.
Agent는 중간에 사용자에게 수량, 디자인 확인을 요청하고, 사용자가 takeover하여 카드 정보 입력 후 직접 결제할 수 있도록 유도합니다.
3. 대화 중 “신발 구매” 요청 → 멀티턴 처리
사용자 요청:
- “남성용 검정 구두, 9.5사이즈도 찾아줘”
에이전트 반응:
- Agent는 진행 중인 플로우에서 자연스럽게 대화 흐름을 수용합니다.
- 기존 trajectory를 유지하면서 새로운 sub-task를 삽입합니다.
🔄 핵심 기능: Interruptibility + Clarification
Agent는 대화 중에도:
- 기존 작업을 일시 중단
- 새 요청을 분석하여 실행 계획에 추가
- 필요 시 기존 탐색 경로를 재활용해 효율적 대응
이러한 능력은 멀티스레딩적 사고 방식으로, 사용자의 비정형적 요구에도 유연하게 대응할 수 있게 합니다.
4. 발표 자료 생성 (PPTX)
요청:
- "ChatGPT Agent 벤치마크 스코어를 Google Drive에서 불러와 슬라이드를 만들어줘"
사용 도구 및 흐름:
-
Google Drive 연결 (Connector API 사용)
- 내부 평가 결과 파일 검색 및 다운로드
-
코드 실행 (Terminal)
- 데이터 파싱 및 시각화 코드 작성
-
이미지 생성 API 호출
- 슬라이드 꾸미기용 이미지 생성
-
슬라이드 생성
.pptx형태의 발표 자료 생성 → 다운로드 가능
-
결과 검토 후 리비전 (Reinforcement Loop)
- 처음 만든 슬라이드는 미완성 → 모델이 자체 평가 후 보완 슬라이드 생성
5. 성능 소개
결과 및 벤치마크 성능 소개
-
Humanity’s Last Exam:
- 전문가 수준의 다양한 문제를 풀 수 있는 능력을 평가하는 벤치마크로,
- ChatGPT Agent는 41.6%의 정확도로 새로운 SOTA 기록을 달성했습니다.
- 병렬 실행 전략을 활용하면 최대 44.4%까지 성능 향상 가능.
-
FrontierMath:
- 세계에서 가장 어려운 수학 벤치마크 중 하나로,
- ChatGPT Agent는 27.4%의 정확도를 기록하며 OpenAI 03 대비 17.1%p 향상.
- BrowseComp & WebArena:
- 웹 기반 작업과 정보 탐색 능력을 측정하는 벤치마크에서
- ChatGPT Agent는 각각 68.9% / 65.4%의 높은 정확도를 기록,
- 기존 deep research 및 operator 기반 시스템을 능가.
-
SpreadsheetBench:
- 실무 시나리오 기반의 스프레드시트 편집 정확도에서,
- Excel의 Copilot (20.0%)을 크게 상회하며 45.5% 달성.
-
Investment Banking Modeling:
- Fortune 500 재무모델링 과제 등 실제 업무 수준의 난이도에서도
- Agent는 최대 71.3% 정확도로 Deep Research 및 기존 모델을 능가.
- DSBench (Data Science Tasks):
- Data Analysis: 인간(64.1%)보다 월등히 높은 89.9% 정확도.
- Data Modeling: 인간(65.0%)보다 높은 85.5% 성능.
6. 여행 계획: MLB 투어 일정표 생성
요청:
- "30개 MLB 구장을 모두 도는 최적 루트를 계획해줘. Hello Kitty Day 우선"
Agent 동작 요약:
- 구단 공식 일정 웹사이트 탐색
- 일정 스크래핑
- Hello Kitty Day 추출
- 최적 루트 계산 (날짜 + 위치)
- 지도 시각화 및 엑셀 일정표 출력
도구 활용:
- Text Browser로 팀별 경기일정 수집
- Terminal로 Hello Kitty Day 필터링 + 경로 최적화
- Excel 출력 → 일정표 저장
- 지도 API 호출 (ex. folium, matplotlib) → 경로 시각화
실제 인간이 하루 이상 걸릴 계획을 20~30분 만에 마무리
🔓 출시 일정 및 이용 가능 여부 (Availability)
ChatGPT Agent는 현재 단계적으로 배포 중이며, 다음과 같이 제공됩니다:
- Pro 사용자: 당일 중 전체 기능 제공 (월 400 메시지)
- Plus 및 Team 사용자: 며칠 내로 순차적 배포 예정 (월 40 메시지)
- Enterprise 및 교육(Education) 사용자: 향후 몇 주 내 배포 예정
- 유럽 경제 지역(EEA) 및 스위스: 접근 가능 여부는 아직 준비 중
아직 나는 왜 AGENT 기능 없음 ㅡㅡ
또한, 기존의 Operator 연구 프리뷰 사이트는 몇 주간 더 유지되며 이후 종료됩니다.
이전의 Deep Research 기능은 Agent의 일부로 통합되었으며,
보다 정밀하고 느린 분석이 필요한 경우 여전히 composer에서 'deep research'를 선택하여 이용 가능합니다.
⚠️ 한계점 및 향후 계획 (Limitations & Looking Ahead)
ChatGPT Agent는 강력한 기능을 보유하고 있지만, 아직 초기 단계에 있는 만큼 다음과 같은 제한이 존재합니다:
🔄 슬라이드 생성 기능 (베타)
- 현재는 슬라이드 생성 기능이 기본적인 포맷 및 스타일 수준에 머물러 있음
- 슬라이드 뷰어와 PowerPoint 내보내기 간 일관성 문제가 간혹 발생
- 향후에는 보다 세련된 슬라이드 아티팩트 생성이 가능하도록 개선 중
📊 스프레드시트 편집
- 스프레드시트(.xlsx) 파일을 업로드하여 직접 편집하거나 템플릿으로 활용 가능
- 슬라이드 템플릿 업로드는 아직 미지원
읽어주셔서 감사합니다 :)
