OpenAI의 새로운 AI 에이전트 개발 도구: Responses API와 Agents SDK

OpenAI의 혁신적 도구 소개: Responses API와 Agents SDK로 AI 에이전트 개발 혁명

AI 산업이 빠르게 진화하는 시대에, OpenAI가 개발자 생태계에 혁명적인 도구를 선보였습니다. 2025년 3월 출시된 Responses API와 Agents SDK는 AI 에이전트 개발 과정을 근본적으로 변화시키는 새로운 패러다임을 제시합니다. 이 첨단 도구들은 웹 검색, 파일 처리, 컴퓨터 상호작용과 같은 복잡한 기능을 간소화하여 개발자들이 더 짧은 시간에 더 강력한 AI 솔루션을 구축할 수 있게 해줍니다.

이 블로그에서는 OpenAI의 최신 도구들의 주요 기능과 성능 지표를 심층적으로 분석하고, 구체적인 데이터를 기반으로 각 도구의 장단점을 비교해 보겠습니다. 또한 실제 비즈니스 환경에서 이러한 도구들을 활용할 수 있는 전략적 방법을 시각적 자료와 함께 탐색합니다.

목차

1. Responses API: 통합된 AI 상호작용
2. Agents SDK: 에이전트 워크플로우 간소화
3. 도구별 기능 및 성능 비교
4. 실제 활용 예시
5. OpenAI의 미래 계획

Responses API: 통합된 AI 상호작용

Responses API는 OpenAI의 Chat Completions API와 Assistants API의 장점을 통합한 새로운 API 프리미티브입니다. 이 API를 통해 개발자는 웹 검색, 파일 검색, 컴퓨터 사용 등의 기능을 AI 모델에 쉽게 추가할 수 있습니다.

설정 및 시작하기

Responses API를 사용하기 위한 기본 설정은 다음과 같습니다:

# OpenAI Python 라이브러리 설치
pip install openai

# API 키 설정
export OPENAI_API_KEY=your_api_key

Python 코드에서는 다음과 같이 간단하게 사용할 수 있습니다:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

# 기본 요청 예시
response = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    instructions="You are a coding assistant that talks like a pirate.",
    input="How do I check if a Python object is an instance of a class?"
)
print(response.output_text)

도구 활용하기

Responses API의 가장 강력한 기능 중 하나는 다양한 도구를 활용할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 웹 검색 기능을 추가하려면 다음과 같습니다.

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    input="What's the latest news about AI?",
    tools=[{"type": "web_search"}]
)

 

Agents SDK: 에이전트 워크플로우 간소화

Agents SDK는 Responses API를 기반으로 하여 더 복잡한 에이전트 워크플로우를 쉽게 구축할 수 있는 프레임워크입니다. 이는 OpenAI의 이전 실험인 Swarm의 업그레이드 버전으로, 완전히 오픈 소스로 제공됩니다.

설정 및 시작하기

# Agents SDK 설치
pip install openai-agents

# 가상 환경 설정 (선택사항)
python -m venv env
source env/bin/activate

간단한 에이전트를 생성하는 예시:

from agents import Agent, Runner

agent = Agent(
    name="Haiku agent",
    instructions="Always respond in haiku form",
    model="o3-mini",
)

Runner.run_sync(agent, "Write a haiku about recursion in programming.")

<a name="tools-comparison"></a>

도구별 기능 및 성능 비교

각 도구의 성능과 가격을 시각화한 그래프입니다:

도구별 성능 분석:

1. 웹 검색: gpt-4o 모델은 90%의 정확도를 보이며 가장 높은 성능을 자랑하지만, 쿼리당 $30로 비용이 높습니다. gpt-4o-mini는 약간 낮은 88%의 정확도를 보이면서 쿼리당 $25로 더 경제적인 옵션입니다.
2. 파일 검색: 쿼리당 $2.50의 합리적인 가격으로 제공되며, 첫 1GB 스토리지는 무료입니다. 다양한 파일 형식을 지원하여 문서 기반 응용 프로그램에 이상적입니다.
3. 컴퓨터 사용: 아직 연구 프리뷰 단계에 있으며, 입력 토큰당 $3, 출력 토큰당 $12로 비용이 높은 편입니다. 벤치마크별 성능 차이가 크며, WebVoyager에서 87%의 높은 성능을 보이지만 OSWorld에서는 38.1%로 현저히 낮은 성능을 보입니다.

실제 활용 예시

다음은 OpenAI의 도구들을 활용한 실제 응용 사례입니다:

1. 고객 지원 에이전트 구현

고객 질문에 실시간으로 응답하는 지원 에이전트를 구축할 수 있습니다. 이 에이전트는 자주 묻는 질문에 답변하고, 필요한 경우 웹 검색을 통해 최신 정보를 제공합니다.

from agents import Agent, Runner, function_tool

@function_tool
def get_customer_data(customer_id: str) -> dict:
    # 고객 데이터베이스에서 정보 조회
    return {"name": "홍길동", "membership": "프리미엄", "last_purchase": "2025-03-01"}

support_agent = Agent(
    name="고객 지원 에이전트",
    instructions="고객에게 친절하게 응대하며 필요한 경우 웹 검색을 통해 최신 정보를 제공합니다.",
    model="gpt-4o",
    tools=[get_customer_data, {"type": "web_search"}]
)

Runner.run_sync(support_agent, "제품 A의 최신 업데이트 내용을 알려주세요.")

2. 데이터 분석 워크플로우

OpenAI의 미래 계획 및 개발자를 위한 제안

개발자를 위한 최적의 도구 선택 가이드

사용 사례 추천 도구 모델 선택 예상 비용 추가 고려사항

실시간 고객 응대	Responses API + 웹 검색	gpt-4o-mini	월 $2,500 (1,000회 문의 기준)	최신 정보가 필요한 상황에 적합
문서 기반 질의응답	Responses API + 파일 검색	gpt-4o	월 $500 (200회 문의 기준)	대용량 문서 처리에 효과적
복잡한 워크플로우	Agents SDK	gpt-4o	월 $3,000-5,000 (사용량에 따라 변동)	여러 에이전트의 협업 필요 시
데이터 분석 자동화	Responses API + 파일 검색	gpt-4o	월 $1,000-2,000	대량의 데이터 처리에 적합
소규모 프로토타입	Responses API	gpt-4o-mini	월 $100-300	개발 초기 단계에 비용 효율적
대규모 엔터프라이즈	Agents SDK + 모든 도구	gpt-4o	월 $10,000+	완전한 통합 솔루션에 적합

OpenAI는 Responses API와 Agents SDK를 시작으로 다음과 같은 미래 계획을 가지고 있습니다:

1. 더 깊은 API 통합: 다양한 서비스와의 원활한 통합을 위한 추가 API 개발
2. 배포 도구 강화: 에이전트의 효율적인 배포를 위한 도구 개발
3. 평가 및 최적화 프레임워크: 에이전트 성능을 측정하고 개선하기 위한 프레임워크

개발자를 위한 제안

결론

OpenAI의 Responses API와 Agents SDK는 AI 에이전트 개발 영역에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 개발자는 이제 복잡한 AI 기능을 더 쉽게 구현하고, 다양한 도구들을 활용하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있게 되었습니다.

각 도구의 성능과 비용을 비교해 본 결과, 웹 검색은 높은 정확도를 제공하지만 비용이 상대적으로 높고, 파일 검색은 비용 효율적이면서도 문서 기반 응용 프로그램에 적합합니다. 컴퓨터 사용 도구는 아직 연구 단계에 있으며 성능 편차가 크지만, 향후 발전 가능성이 높은 영역입니다.

개발자들은 자신의 프로젝트 요구사항과 예산에 맞게 적절한 도구와 모델을 선택하여 최적의 AI 솔루션을 구축할 수 있을 것입니다. OpenAI의 끊임없는 혁신은 AI 개발자 생태계를 더욱 풍요롭게 만들 것으로 기대됩니다.

더 자세한 정보는 OpenAI 공식 문서에서 확인할 수 있으며, Agents SDK 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

여러분은 어떤 혁신적인 AI 에이전트를 개발할 계획인가요? 아래에 여러분의 생각과 계획을 공유해주세요!