오픈AI 스타트업 총괄 "에이전틱 시대…목표 설정·하네스 설계 중요" 작성일 06-18 40 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">마크 만나라 오픈AI 스타트업 총괄, "에이전틱 대리 단계" 접어들어</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="HupKW99Uyz"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="65c3e906883bd8bca8953050051f748a07ada8ea2d5a2c2d664b067ec6ddc742" dmcf-pid="X7U9Y22uh7" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/18/552796-pzfp7fF/20260618142541207cfds.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="G1XpIUUZTq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/18/552796-pzfp7fF/20260618142541207cfds.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="c0ba5337bae63b5049987055e78b722d9293ae19de5c758f446fb5d725466b78" dmcf-pid="Zzu2GVV7Su" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] 인공지능이 공동 개발자(Co-pilot)를 넘어 ‘에이전틱 대리(Agentic Delegation)’ 단계에 진입했다. 이제 개발자는 AI와 함께 코드를 작성하는 것이 아니라, AI에게 업무를 위임하고 결과를 검토하는 역할로 이동하고 있다.</p> <p contents-hash="158426d858f1f24fb46bc941e2dcd9c120f9d13d83767d33fb48e97f6185191b" dmcf-pid="5q7VHffzhU" dmcf-ptype="general">마크 만나라(Marc Manara) 오픈AI 스타트업 총괄은 18일 서울 코엑스에서 열린 '넥스트라이즈 서울' 컨퍼런스에서 "코드 자동완성에서 공동 개발자를 거쳐 AI 에이전트가 독립적으로 업무를 수행하는 시대로 이동하고 있다"고 말했다.</p> <p contents-hash="fc1b0033e898a0fa712145702ce6c5c9805edbc48939ace80bcbcee9edbec2fb" dmcf-pid="1BzfX44qvp" dmcf-ptype="general">그는 "과거에는 개발자가 코드를 입력하면 AI가 다음 코드를 추천하는 수준이었다면 이제는 '이 기능을 구현하라', '이 버그를 수정하라'는 식으로 업무 자체를 AI에게 맡기고 있다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="1c285d67b9b94cacb58391cd137749c6740f30aad8c1287f0e788def5e0064b6" dmcf-pid="tbq4Z88By0" dmcf-ptype="general">AI 활용 방식은 크게 세 단계를 거쳐 진화했다. 초기 코드 자동완성 도구에서 AI가 프로젝트 전체 맥락을 이해하는 공동 개발자 단계를 거쳐, 현재는 AI가 독립적으로 업무를 수행하는 에이전틱 대리 단계로 접어들고 있다.</p> <p contents-hash="e8f0dbc89c68bb73db33ba1a9244faf8b8d91142876dbe32da93f5d8a8269583" dmcf-pid="FKB8566bT3" dmcf-ptype="general">만나라 총괄은 "개발자들이 동시에 10~20개 에이전트를 실행해 각각 다른 작업을 맡기고 있다"며 "AI가 실제 노동을 수행하는 구조로 바뀌고 있다"고 말했다. 에이전트는 목표를 받은 뒤 수십~수백 번의 추론과 도구 호출을 반복하며 파일 탐색, 코드 수정, 웹 문서 검색, 테스트 실행까지 스스로 수행한다.</p> <p contents-hash="abcafe168b7bf75d72e9882ed88546a5df9133da4ab93cd665088c8b03c6c711" dmcf-pid="3RxLBooMvF" dmcf-ptype="general"><strong>◆ "하네스 설계가 경쟁력"</strong></p> <p contents-hash="b38c1606d71c2f2375aeee7e0927016e17c494ef3bb69fc88daf6c9247e7102a" dmcf-pid="0eMobggRCt" dmcf-ptype="general">오픈AI는 모델 자체보다 '하네스(Harness)'가 중요해지고 있다고 밝혔다. 하네스는 AI 모델을 둘러싼 컨텍스트, 프롬프트, 도구, 워크플로우, 에이전트 루프 등을 통합한 운영 체계를 의미한다.</p> <p contents-hash="f2ef60dc93ee8c63fe400915649048a7969b7cd47fba58eff87760fe226657ee" dmcf-pid="pdRgKaaeW1" dmcf-ptype="general">만나라 총괄은 "같은 GPT-5.5를 사용하더라도 어떤 도구를 연결하고 에이전트를 어떻게 설계하느냐에 따라 성능 차이가 크게 난다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="8ddf1a0867a26282d7367a16c793dbf601c0ae89a1ea57f4880a89ed3c489f6c" dmcf-pid="UJea9NNdv5" dmcf-ptype="general">그는 에이전트 시대 핵심 요소로 ▲명확한 목표 정의 ▲적절한 도구 연결 ▲충분한 컨텍스트 제공 ▲검증 체계 구축을 제시했다. 이를 위해 오픈AI는 코덱스(Codex)에 '목표 모드(Goal Mode)'를 도입했다. 사용자가 목표와 제약 조건, 완료 기준 등을 입력하면 에이전트가 장시간 작업을 수행한다.</p> <p contents-hash="48e249d233bfa5db373fbf4a7ab04c864272b88955ac954ef849a9e01f675dbf" dmcf-pid="uidN2jjJvZ" dmcf-ptype="general">과거에는 API 호출 한 번으로 응답을 받았다면, 이제는 AI가 목표를 부여받은 뒤 여러 도구를 활용하며 반복적으로 추론한다. 이 과정에서 모델은 파일 검색, 웹 탐색, 코드 수정, 계산, 문서 작성 등 다양한 행동을 수행한다.</p> <p contents-hash="832bc2d19b7ac2d4a10b6dafcb3509c279ae762fdc29a9a489b06826bea3cc66" dmcf-pid="7nJjVAAiyX" dmcf-ptype="general">실제로 오픈AI 스타트업 지원팀은 프롬프트 작성 방식, 도구 정의 방식, 에이전트 설계 구조 등을 조정하는 것만으로도 성능이 크게 개선되는 사례를 다수 확인했다고 설명했다.</p> <p contents-hash="155fb08c52b7aa07cdbdec7e64dd69cae82613cc45ac92ed3dcb283a10c085df" dmcf-pid="zLiAfccnTH" dmcf-ptype="general">오픈AI는 최근 모델 성능 개선 방향도 에이전트 활용에 초점을 맞추고 있다고 설명했다. 핵심 영역은 ▲추론 능력 ▲장문 컨텍스트 이해 ▲코딩 성능 ▲도구 활용 ▲지시 이행 능력 ▲컴퓨터 사용 능력 ▲문서 및 프레젠테이션 생성 역량 등이다. 만나라 총괄은 "개발자들이 AI를 중단 없이 실행하도록 허용하는 시간이 지난해 GPT-5 기준 7시간 수준에서 현재 GPT-5.5 기준 24시간 이상으로 늘어났다"고 말했다.</p> <p contents-hash="b826bc483726d1618b9c5097f01ecbd87efafdcf3434fa33fee339a05772f378" dmcf-pid="qonc4kkLyG" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 스타트업, AI 에이전트로 조직 생산성 재설계</strong></p> <p contents-hash="eea61f303c6de152b1cf78856e186643d959f22d16354ae50b0b2d7de19b37ea" dmcf-pid="BgLk8EEoWY" dmcf-ptype="general">스타트업들은 이미 AI 에이전트를 조직 운영 전반에 활용하고 있다. 코딩은 물론 데이터 분석, 고객 지원, 리서치, 문서 작성, 프레젠테이션 제작, 사내 지식 검색 등 지식 노동 영역 대부분이 대상이다.</p> <p contents-hash="5c80c038c7c5f54433fa23aa225c863cdebd370e9cc12cd243840e888135de15" dmcf-pid="baoE6DDglW" dmcf-ptype="general">만나라 총괄은 “몇 달이 걸리던 작업을 AI 에이전트들이 병렬적으로 수행했다”며 “작은 팀이 과거보다 훨씬 큰 조직 수준의 성과를 낼 수 있게 됐다”고 평가했다.</p> <p contents-hash="3a9db4a9a80af15521e7433598aa5e8335b69d1f77ab5cba9f58016b1149c469" dmcf-pid="Kq7VHffzly" dmcf-ptype="general">그는 “창업가들은 늘 자원이 부족하지만 아이디어는 넘쳐난다”며 “에이전트는 작은 팀이 훨씬 더 빠르게 제품을 만들고 시장 적합성을 찾도록 돕고 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="2589871617bb3e1556e3fa0c734323d2578a5ed492f1c5dd198c752584d4c5c2" dmcf-pid="9BzfX44qyT" dmcf-ptype="general">이어 “지금은 스타트업을 창업하기에 역사상 가장 좋은 시기 중 하나”라며 “AI 에이전트가 기업의 생산성과 성장 속도를 근본적으로 바꾸고 있다”고 덧붙였다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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