OpenAI가 2026년 9월 10일 Agents API를 공개 베타로 출시했습니다. 기존처럼 모델에 질문을 보내고 답을 받는 수준을 넘어, 여러 단계의 작업을 장시간 수행하고 도구를 사용하며 파일과 코드를 다룰 수 있는 클라우드 기반 AI 에이전트를 쉽게 만들 수 있도록 한 API입니다. OpenAI
AI 에이전트에 관심이 커지는 이유는 단순합니다. 기존 AI는 사람이 질문을 해야 움직였다면, 에이전트는 하나의 목표를 받고 그 목표를 달성하기 위해 여러 작업을 스스로 이어서 수행할 수 있기 때문입니다.
OpenAI Agents API란?
Agents API는 OpenAI가 직접 관리하는 Codex 하네스(harness) 위에서 에이전트를 실행할 수 있도록 제공하는 API입니다.
쉽게 말하면 개발자가 AI에게 “이 작업을 끝까지 처리해”라고 지시하면, 에이전트가 필요한 단계들을 이어서 수행하도록 만들어주는 기반입니다.
OpenAI는 Agents API에서 다음과 같은 부분을 직접 관리합니다.
- 세션 유지
- 여러 작업의 오케스트레이션
- 긴 대화나 작업의 컨텍스트 압축
- 작업 중단 후 복구
- 장시간 실행되는 에이전트 관리
개발자는 애플리케이션과 필요한 도구를 연결하고, 에이전트가 어떤 환경에서 실행될지 선택하면 됩니다. OpenAI Developers
기존 AI API와 무엇이 다른가?
기존 API는 기본적으로 요청과 응답 구조가 중심이었습니다.
예를 들어 사용자가 질문을 보내면 AI가 답변을 생성하고, 다음 작업은 다시 사람이 지시하거나 개발자가 별도의 로직을 만들어야 했습니다.
Agents API는 이 과정을 더 자동화합니다.
하나의 세션 안에서 작업을 계속 이어갈 수 있고, 필요하면 도구를 호출하거나 파일을 수정하고 코드를 실행할 수도 있습니다. 장시간 수행되는 작업도 세션을 유지하면서 계속 진행할 수 있습니다. OpenAI Developers
OpenAI 개발자 문서에서는 새로운 에이전트 애플리케이션을 만드는 경우 Agents API를 시작점으로 사용할 것을 권장하고 있습니다. 반면 직접 에이전트 실행 구조를 운영하려면 Codex SDK, 모델 호출과 에이전트 루프를 직접 제어하려면 Responses API를 사용할 수 있다고 설명합니다. OpenAI Developers
Agents API로 무엇을 할 수 있을까?
Agents API를 이용하면 단순한 챗봇보다 훨씬 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다.
예를 들어 다음과 같은 활용이 가능합니다.
데이터 분석 에이전트
기업의 데이터베이스나 데이터 웨어하우스와 연결해 자연어 질문을 받고, 필요한 데이터를 검색하고 분석한 뒤 결과를 정리할 수 있습니다.
고객지원 에이전트
고객 문의 내용을 분석하고 내부 시스템을 확인해 필요한 답변을 작성하거나, 특정 조건에서는 사람에게 승인을 요청하도록 만들 수 있습니다.
개발 업무 자동화
에이전트가 코드를 작성하고 실행하며 오류를 확인한 뒤 다시 코드를 수정하는 작업도 가능합니다.
문서 검토
여러 문서를 읽고 특정 정책이나 기준에 맞는지 검토하는 에이전트도 만들 수 있습니다.
OpenAI는 공식 문서에서 데이터 분석, 장애 대응, Slack 요청 처리, GitHub 이슈 조사, 문서 검토 등을 Agents API 활용 사례로 제시하고 있습니다. OpenAI Developers
파일과 코드를 직접 다룰 수 있다
Agents API의 중요한 특징 중 하나는 에이전트가 샌드박스 환경에서 작업할 수 있다는 점입니다.
이 환경에서는 파일을 읽고 수정하거나 코드를 실행하고, 필요한 중간 결과물을 저장할 수 있습니다.
예를 들어 “이 데이터 파일을 분석해서 보고서를 만들어줘”라는 작업을 주면 에이전트가 파일을 확인하고 코드를 실행한 뒤 결과물을 생성하는 방식으로 동작할 수 있습니다. OpenAI Developers
여러 AI 에이전트를 함께 사용할 수도 있다
복잡한 작업에서는 하나의 에이전트보다 여러 에이전트가 역할을 나누는 방식이 효율적일 수 있습니다.
OpenAI는 Agents API에서 서브에이전트 조율 기능을 강조하고 있습니다.
예를 들어 한 에이전트는 자료를 조사하고, 다른 에이전트는 데이터를 분석하고, 마지막 에이전트는 전체 결과를 정리하는 방식입니다. OpenAI는 실제 운영 과정에서 이런 구조가 복잡한 워크플로의 효율을 높일 수 있다고 설명합니다. OpenAI
AI 에이전트 개발이 쉬워지는 이유
AI 에이전트를 직접 개발하려면 생각보다 많은 작업이 필요합니다.
에이전트의 상태를 저장해야 하고, 긴 작업을 처리해야 하며, 오류가 발생했을 때 복구하는 구조도 필요합니다. 여러 도구와 모델을 동시에 사용할 경우 작업 순서를 관리하는 시스템도 만들어야 합니다.
Agents API는 이런 인프라 상당 부분을 OpenAI가 대신 관리합니다.
따라서 개발자는 모든 구조를 처음부터 만드는 대신, 자신의 서비스에 필요한 도구와 기능에 집중할 수 있습니다. OpenAI Developers
Agents API는 무료일까?
Agents API 자체에 별도의 추가 이용료가 붙는 구조는 아닙니다.
실제 비용은 사용하는 AI 모델의 API 요금, 도구 사용 비용, OpenAI가 제공하는 샌드박스와 컨테이너 사용 비용 등에 따라 발생합니다. OpenAI Developers
따라서 실제 서비스를 만들 때는 에이전트가 얼마나 많은 작업을 수행하는지에 따라 비용 차이가 커질 수 있습니다.
앞으로 AI 서비스는 어떻게 달라질까?
Agents API의 의미는 단순히 새로운 API가 하나 추가됐다는 데 있지 않습니다.
AI 서비스가 점점 대화형 도구에서 실행형 시스템으로 이동하고 있다는 점이 중요합니다.
기존 생성형 AI가 사람의 질문에 답하는 역할이었다면, AI 에이전트는 목표를 받고 실제 작업을 수행하는 쪽으로 발전하고 있습니다.
메일 정리, 자료 조사, 보고서 작성, 데이터 분석, 고객 응대, 개발 업무처럼 여러 단계를 거치는 작업은 앞으로 에이전트 기반 자동화의 대표적인 영역이 될 가능성이 큽니다.
정리
OpenAI Agents API는 AI 에이전트 개발에 필요한 세션 관리, 오케스트레이션, 컨텍스트 관리, 복구 같은 복잡한 부분을 OpenAI가 직접 관리해주는 서비스입니다.
개발자는 필요한 도구와 애플리케이션을 연결하면서 비교적 쉽게 장시간 작업을 수행하는 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.
AI가 단순히 질문에 답하는 단계를 넘어 실제 업무를 수행하는 방향으로 이동하면서 Agents API 같은 에이전트 플랫폼의 중요성도 계속 커질 것으로 보입니다.