AI의 새 시대를 여는 OpenAI 에이전트 SDK: 개발자를 위한 종합 가이드

2025년 AI 개발의 판도를 바꿀 중요한 변화가 일어났습니다. OpenAI가 개발자들을 위한 새로운 에이전트 구축 도구 SDK를 출시했으며, 이는 AI 에이전트 개발의 패러다임을 완전히 바꿀 것으로 전망됩니다. 이 혁신적인 도구는 웹 검색, 파일 검색, 컴퓨터 제어 기능을 통합하여 개발자들이 더욱 강력하고 유용한 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다. 이번 글에서는 이 새로운 도구의 특징과 활용 방법에 대해 상세히 알아보겠습니다.

 

[한영자막]OpenAI의 새로운 에이전트 구축 도구 SDK.웹검색+파일검색+컴퓨터제어 통합한 응답 API

 

OpenAI 에이전트 SDK의 혁신적 등장

현대 소프트웨어 개발에서 AI 에이전트의 중요성은 나날이 커지고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 AI 에이전트는 단순한 질의응답을 넘어 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 수준에 도달했습니다. 이런 배경에서 OpenAI의 새로운 에이전트 구축 도구 SDK는 개발자 커뮤니티에 중요한 전환점을 제공합니다.

최근 연구에 따르면, 멀티 에이전트 시스템은 계획 수립, 다단계 추론, 액션 실행, 새로운 관찰에 대한 응답, 오류 복구 등 복잡한 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다1. OpenAI의 새 SDK는 이러한 복잡한 기능을 개발자가 쉽게 구현할 수 있도록 설계되었습니다.

왜 에이전트 SDK가 중요한가?

기존의 AI 개발 방식에서는 여러 하위 수준 API를 복잡하게 조합해야 했으며, 이는 개발 프로세스를 지연시키고 오류 가능성을 높였습니다. 그러나 새로운 에이전트 SDK는 이러한 복잡성을 추상화하여 개발자들이 핵심 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 돕습니다.

"에이전트 SDK는 기존의 개발 방식을 완전히 바꿀 것입니다. 이제 개발자들은 복잡한 AI 시스템을 몇 줄의 코드로 구현할 수 있게 되었습니다."

OpenAI는 이번 출시를 통해 두 가지 종류의 에이전트를 공개했습니다. 첫 번째는 웹을 탐색하여 작업을 수행하는 '오퍼레이터', 두 번째는 특정 주제에 대한 자세한 보고서를 작성하는 '심층 연구 도구'입니다. 이 두 에이전트는 ChatGPT를 통해 이미 사용 가능하며, 개발자들은 SDK를 통해 이와 유사한 기능을 자신의 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

🛠️ OpenAI의 새로운 도구 살펴보기

OpenAI의 에이전트 SDK는 세 가지 핵심 도구를 제공합니다: 웹 검색 도구, 파일 검색 도구, 그리고 컴퓨터 사용 도구입니다. 각 도구는 고유한 기능을 제공하며, 이들이 조합되면 매우 강력한 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.

웹 검색 도구: 인터넷의 지식을 AI에 통합하기

웹 검색 도구는 사용자가 최신 정보를 얻기 위해 인터넷을 통해 정보를 액세스할 수 있게 합니다. 이는 ChatGPT의 검색 기능과 동일하며, 미세 조정된 GPT-4o 모델을 기반으로 합니다2. 이 도구는 대량의 데이터를 분석하고 명확하게 응답을 제공하는 데 탁월한 성능을 보입니다.

 

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    response_format={"type": "tools"},
    tools=[{"type": "web_search"}],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "2025년 인공지능 트렌드는 무엇인가요?"}
    ]
)

 

 

 

웹 검색 도구를 사용하면 AI 에이전트가 항상 최신 정보에 접근할 수 있어, 시간에 민감한 질문이나 최신 동향에 관한 정보를 정확하게 제공할 수 있습니다.

파일 검색 도구: 문서 기반 지식 활용하기

파일 검색 도구는 개발자가 문서를 업로드하고 효과적으로 검색할 수 있게 해주는 API를 포함합니다. 이 도구의 새로운 기능으로는 메타데이터 필터링과 직접 검색 엔드포인트가 추가되어 사용자 경험이 크게 개선되었습니다3.

파일 검색 도구는 다음과 같은 시나리오에서 특히 유용합니다:

• 기업 내부 지식 베이스 검색
• 사용자 맞춤형 정보 제공
• 대규모 문서 집합에서 관련 정보 추출

이 도구를 통해 개발자는 벡터 스토어 ID를 사용하여 특정 사용자에 맞는 파일을 필터링할 수 있으며, 이는 개인화된 AI 경험을 제공하는 데 중요한 요소입니다.

컴퓨터 사용 도구: AI에 실행 능력 부여하기

컴퓨터 사용 도구는 운영 중인 컴퓨터를 제어할 수 있는 API로, 다양한 작업을 자동화하고 애플리케이션을 구축할 수 있게 해줍니다. 이 도구를 통해 AI 에이전트는 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어 실제 작업을 수행할 수 있게 됩니다.

연구에 따르면, 멀티 에이전트 시스템의 오케스트레이션은 복잡한 문제 해결에 매우 효과적입니다23. 컴퓨터 사용 도구는 이러한 오케스트레이션을 실제 컴퓨터 환경에서 구현할 수 있게 합니다.

💡 응답 API: 다중 턴 상호작용의 핵심

응답 API는 OpenAI의 새로운 에이전트 SDK의 중심에 있습니다. 이는 이전의 채팅 완성 방식과 유사하게 작동하지만, 다중 턴 지원과 도구 통합을 통해 더욱 복잡한 워크플로우를 처리할 수 있습니다.

응답 API의 주요 특징

1. 친숙한 사용자 경험: 기존 ChatGPT와 유사한 인터페이스로 학습 곡선이 낮습니다.
2. 컨텍스트 선택 용이성: 사용자는 필요한 컨텍스트와 모델을 쉽게 선택할 수 있습니다.
3. 도구 통합: 웹 검색, 파일 검색, 컴퓨터 제어 등 다양한 도구를 손쉽게 통합할 수 있습니다.

응답 API를 활용한 실용적인 예시를 살펴보겠습니다. 아래는 개인 스타일리스트 도우미를 만드는 코드 스니펫입니다:

 

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    tools=[
        {"type": "file_search", "file_search": {"vector_store_id": "user_style_preferences"}},
        {"type": "web_search"}
    ],
    messages=[
        {"role": "system", "content": "당신은 패션 스타일리스트 에이전트입니다."},
        {"role": "user", "content": "오늘 비즈니스 미팅이 있는데, 어떤 옷을 입어야 할까요?"}
    ]
)​

이 예시에서 에이전트는 사용자의 스타일 선호도를 분석하고(파일 검색 도구 사용), 최신 패션 트렌드를 확인한 후(웹 검색 도구 사용) 개인화된 추천을 제공합니다.

🔍 에이전트 SDK의 실용적 활용 사례

OpenAI의 에이전트 SDK는 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있습니다. 특히 복잡한 워크플로우가 필요한 애플리케이션에서 그 진가를 발휘합니다.

고객 지원 시스템 구축

에이전트 SDK를 활용하면 고객 지원 시스템을 획기적으로 개선할 수 있습니다. 여러 개의 전문화된 에이전트를 도입하여 특정 문제를 분리하여 개발하고 테스트할 수 있습니다6.

예를 들어, 고객 지원 에이전트는 다음과 같은 도구를 정의할 수 있습니다:

• 과거 주문 확인
• 환불 요청 처리
• 제품 추천

이러한 기능은 일반적인 파이썬 함수로 쉽게 구현할 수 있으며, 에이전트 SDK가 이를 오케스트레이션합니다.

핸드오프 기능을 통한 원활한 에이전트 전환

핸드오프 개념은 한 상담원이 다른 상담원에게 대화를 넘길 수 있게 해주는 기능으로, 대화의 일관성을 유지하면서도 적절한 컨텍스트를 로드할 수 있습니다. 이는 MARCO와 같은 멀티 에이전트 오케스트레이션 시스템에서 영감을 받은 기능입니다6.

 

 

# 첫 번째 에이전트(일반 문의 처리)
agent1 = client.agents.create(
    model="gpt-4o",
    name="일반_문의_에이전트",
    description="일반적인 고객 문의를 처리합니다."
)

# 두 번째 에이전트(기술 지원 전문)
agent2 = client.agents.create(
    model="gpt-4o",
    name="기술_지원_에이전트",
    description="복잡한 기술적 문제를 해결합니다."
)

# 에이전트 간 핸드오프
client.agents.handoff(
    from_agent=agent1,
    to_agent=agent2,
    conversation_id="conv_123",
    reason="기술적 질문으로 전환이 필요합니다."
)

모니터링 및 디버깅 기능

SDK는 모니터링 및 추적 기능을 제공하여 사용자의 입력과 각 에이전트에 전달된 내용을 디버깅할 수 있도록 지원합니다. 이는 복잡한 에이전트 시스템을 개발할 때 매우 중요한 기능입니다7.

🔮 AI 에이전트의 미래: '에이전트의 해'가 온다

OpenAI의 새로운 에이전트 SDK 출시는 우리가 '에이전트의 해'로 진입하고 있음을 보여주는 분명한 신호입니다. 이제 AI는 단순한 질문 응답을 넘어 실제 업무를 처리하는 능동적인 도우미로 진화하고 있습니다.

연구에 따르면, Magentic-One과 같은 일반화된 멀티 에이전트 시스템은 복잡한 태스크를 해결하는 데 큰 성과를 보이고 있습니다1. OpenAI의 에이전트 SDK는 이러한 연구 성과를 상용 도구로 구현한 것으로 볼 수 있습니다.

SDK의 미래 전망

OpenAI는 응답 API가 새로운 모델과 기능을 지속적으로 지원할 것이라고 밝혔으며, 2026년에는 기존 지원 API를 일몰시키는 계획도 발표했습니다. 이는 개발자들이 새로운 에이전트 SDK로의 전환을 준비해야 함을 의미합니다.

향후 SDK는 더 많은 도구와 기능을 통합할 것으로 예상되며, 특히 다음과 같은 영역에서 발전이 기대됩니다:

• 멀티모달 입출력 지원 강화
• 더욱 정교한 에이전트 오케스트레이션
• 자율 학습 및 개선 기능

결론: 개발자를 위한 새로운 기회

OpenAI의 새로운 에이전트 구축 도구 SDK는 AI 개발의 새로운 장을 열었습니다. 웹 검색, 파일 검색, 컴퓨터 제어 기능을 통합하여 개발자들이 더욱 강력하고 유용한 에이전트를 쉽게 구축할 수 있게 되었습니다.

응답 API와 에이전트 SDK를 통해 복잡한 워크플로우를 간소화할 수 있게 되었으며, 이는 고객 지원과 같은 복잡한 애플리케이션 구축에 특히 유용합니다. 이 도구들을 통해 ChatGPT와 같은 AI가 단순한 질문 응답을 넘어 실제 업무를 처리하는 '에이전트의 해'를 만들어가는 데 기여할 것입니다.

개발자라면 지금이 바로 이 새로운 도구를 학습하고 실험해볼 때입니다. 미래는 AI 에이전트가 주도할 것이며, OpenAI의 새로운 SDK는 그 여정의 중요한 이정표가 될 것입니다.

 

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The New Era of AI: OpenAI Agent SDK - A Comprehensive Guide for Developers

A significant change that will transform the landscape of AI development in 2025 has occurred. OpenAI has released a new agent building tool SDK for developers, which is expected to completely change the paradigm of AI agent development. This innovative tool integrates web search, file search, and computer control capabilities to help developers easily build more powerful and useful agents. In this article, we will explore the features and applications of this new tool in detail.

The Revolutionary Emergence of OpenAI Agent SDK

The importance of AI agents in modern software development is growing day by day. Particularly with the advancement of large language models (LLMs), AI agents have reached a level where they can autonomously perform complex tasks beyond simple question-answering. Against this backdrop, OpenAI's new agent building tool SDK provides a significant turning point for the developer community.

According to recent research, multi-agent systems can effectively perform complex tasks such as planning, multi-step reasoning, action execution, responding to new observations, and error recovery1. OpenAI's new SDK is designed to allow developers to easily implement these complex functions.

Why is the Agent SDK Important?

In existing AI development methods, various low-level APIs had to be combined in complex ways, which delayed the development process and increased the possibility of errors. However, the new agent SDK abstracts this complexity, helping developers focus on core business logic.

"The Agent SDK will completely change the existing development approach. Now developers can implement complex AI systems with just a few lines of code."

Through this release, OpenAI has unveiled two types of agents. The first is an 'operator' that navigates the web to perform tasks, and the second is a 'deep research tool' that creates detailed reports on specific topics. Both agents are already available through ChatGPT, and developers can integrate similar functionality into their own applications through the SDK.

🛠️ Exploring OpenAI's New Tools

OpenAI's Agent SDK provides three core tools: web search tool, file search tool, and computer use tool. Each tool provides unique capabilities, and when combined, they can build very powerful AI agents.

Web Search Tool: Integrating Internet Knowledge into AI

The web search tool allows users to access information through the internet to get the latest information. This is identical to ChatGPT's search function and is based on the fine-tuned GPT-4o model2. This tool shows excellent performance in analyzing large amounts of data and providing clear responses.

 

 

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    response_format={"type": "tools"},
    tools=[{"type": "web_search"}],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What are the artificial intelligence trends in 2025?"}
    ]
)

With the web search tool, AI agents can always access the latest information, allowing them to accurately provide information about time-sensitive questions or the latest trends.

File Search Tool: Utilizing Document-Based Knowledge

The file search tool includes an API that allows developers to upload documents and search them effectively. New features of this tool include metadata filtering and direct search endpoints, which have significantly improved the user experience3.

The file search tool is particularly useful in the following scenarios:

• Searching corporate internal knowledge bases
• Providing user-customized information
• Extracting relevant information from large document collections

Through this tool, developers can filter files specific to particular users using vector store IDs, which is an important element in providing personalized AI experiences.

Computer Use Tool: Giving AI Execution Capability

The computer use tool is an API that can control the operating computer, allowing for automation of various tasks and building applications. Through this tool, AI agents can go beyond simply providing information to perform actual tasks.

According to research, orchestration of multi-agent systems is very effective in solving complex problems23. The computer use tool allows such orchestration to be implemented in a real computer environment.

💡 Response API: The Heart of Multi-Turn Interaction

The Response API is at the center of OpenAI's new Agent SDK. It works similarly to the previous chat completion method but can handle more complex workflows through multi-turn support and tool integration.

Key Features of the Response API

1. Familiar User Experience: With an interface similar to existing ChatGPT, the learning curve is low.
2. Easy Context Selection: Users can easily select the necessary context and model.
3. Tool Integration: Various tools such as web search, file search, and computer control can be easily integrated.

Let's look at a practical example utilizing the Response API. Below is a code snippet for creating a personal stylist assistant:

 

 

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    tools=[
        {"type": "file_search", "file_search": {"vector_store_id": "user_style_preferences"}},
        {"type": "web_search"}
    ],
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a fashion stylist agent."},
        {"role": "user", "content": "I have a business meeting today, what should I wear?"}
    ]
)

In this example, the agent analyzes the user's style preferences (using the file search tool), checks the latest fashion trends (using the web search tool), and then provides personalized recommendations.

🔍 Practical Use Cases for the Agent SDK

OpenAI's Agent SDK can be utilized in various industries. It particularly shows its true value in applications that require complex workflows.

Building Customer Support Systems

Using the Agent SDK, customer support systems can be dramatically improved. Multiple specialized agents can be introduced to develop and test specific issues separately6.

For example, a customer support agent can define tools such as:

• Checking past orders
• Processing refund requests
• Product recommendations

These features can be easily implemented as ordinary Python functions, and the Agent SDK orchestrates them.

Seamless Agent Transition through Handoff Functionality

The handoff concept is a feature that allows one consultant to pass the conversation to another consultant, maintaining conversation consistency while loading the appropriate context. This is a feature inspired by multi-agent orchestration systems like MARCO6.

 

 

# First agent (general inquiry processing)
agent1 = client.agents.create(
    model="gpt-4o",
    name="general_inquiry_agent",
    description="Handles general customer inquiries."
)

# Second agent (technical support specialist)
agent2 = client.agents.create(
    model="gpt-4o",
    name="technical_support_agent",
    description="Solves complex technical problems."
)

# Handoff between agents
client.agents.handoff(
    from_agent=agent1,
    to_agent=agent2,
    conversation_id="conv_123",
    reason="A transition to a technical question is needed."
)

Monitoring and Debugging Capabilities

The SDK provides monitoring and tracking capabilities to support debugging of user inputs and content delivered to each agent. This is a very important feature when developing complex agent systems7.

🔮 The Future of AI Agents: The 'Year of Agents' is Coming

The release of OpenAI's new Agent SDK is a clear signal that we are entering the 'year of agents.' Now, AI is evolving beyond simple question answering to become an active assistant that handles actual work.

According to research, generalized multi-agent systems like Magentic-One are showing great results in solving complex tasks1. OpenAI's Agent SDK can be seen as an implementation of these research achievements as a commercial tool.

Future Outlook for the SDK

OpenAI has announced that the Response API will continuously support new models and features, and has also announced plans to sunset the existing support API in 2026. This means developers should prepare for the transition to the new Agent SDK.

In the future, the SDK is expected to integrate more tools and features, with developments anticipated particularly in the following areas:

• Enhanced multimodal input/output support
• More sophisticated agent orchestration
• Autonomous learning and improvement capabilities

Conclusion: New Opportunities for Developers

OpenAI's new agent building tool SDK has opened a new chapter in AI development. By integrating web search, file search, and computer control capabilities, developers can now easily build more powerful and useful agents.

Complex workflows can now be simplified through the Response API and Agent SDK, which is particularly useful for building complex applications such as customer support. Through these tools, AI like ChatGPT will contribute to creating the 'year of agents' beyond simple question answering to handling actual work.

If you're a developer, now is the time to learn about and experiment with this new tool. The future will be led by AI agents, and OpenAI's new SDK will be an important milestone in that journey.

Hashtags: #OpenAI #AgentSDK #AIDevelopment #AIAgents #WebSearchTool #FileSearchTool #ComputerControl #ResponseAPI #MultiAgentSystems #Orchestration #DeveloperTools #AIDevelopment #ChatGPT #GPT4o

Citations:

1. https://arxiv.org/html/2411.04468v1
2. https://arxiv.org/pdf/2402.16713.pdf
3. https://arxiv.org/html/2402.16713v2
4. https://arxiv.org/html/2501.00906v1
5. https://arxiv.org/html/2502.05957v2
6. https://arxiv.org/html/2410.21784v1
7. https://arxiv.org/html/2409.14457v2
8. https://arxiv.org/html/2501.06781v1
9. https://arxiv.org/html/2503.15238v1
10. https://arxiv.org/html/2502.04103
11. https://www.semanticscholar.org/paper/102c19a5be69d335546884463de0da93b97e8c5b
12. https://arxiv.org/abs/2001.02254
13. https://www.semanticscholar.org/paper/1ad726c8cb81548f1eeb4968dbb049254b92a848
14. https://www.semanticscholar.org/paper/e5d0564a8b8913f7ce50c069ac7380a6ba18deed
15. https://arxiv.org/html/2412.17944v1
16. https://arxiv.org/html/2412.17964v1
17. https://arxiv.org/html/2404.04834v2
18. https://arxiv.org/html/2503.13577v1
19. https://arxiv.org/html/2409.14457v1
20. https://arxiv.org/html/2403.16971v2
21. https://arxiv.org/html/2501.08944v1
22. https://arxiv.org/html/2503.13415v1
23. https://arxiv.org/html/2411.18279v2

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