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OpenAI

2026년 9월 10일

제품API

에이전트 API 소개

OpenAI가 완전히 관리하는 Codex 하네스로 클라우드 에이전트를 구축하고 실행하세요.

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Codex와 ChatGPT for Work를 전 세계 수백만 명이 사용하도록 확장하면서, 장기 실행 에이전트가 실제 환경에서 효과적으로 작동하려면 무엇이 필요한지 배웠습니다. 유용한 에이전트에는 컨텍스트를 관리하고, 도구를 효율적으로 사용하며, 하위 에이전트를 조율하는 강력한 하네스가 필요합니다. 또한 파일을 다루고 코드를 실행하며 중간 결과를 저장할 수 있는 환경과 함께, 며칠 동안 안정적으로 작동하도록 지원하는 인프라도 필요합니다.

오늘부터 Codex를 구동하는 동일한 하네스와 인프라를 간단하고 유연한 API로 개발자에게 제공하는 에이전트 API⁠(새 창에서 열기)를 공개 베타로 선보입니다.

OpenAI가 하네스를 호스팅하고 유지 관리합니다. 에이전트의 컴퓨팅 환경은 OpenAI가 관리하는 샌드박스, 자체 인프라 또는 OpenAI의 샌드박스 파트너 중에서 선택할 수 있습니다. 에이전트 API는 최적화된 에이전트 하네스와 인프라를 기반으로 에이전트를 구축할 수 있는 탄탄한 토대를 제공합니다. 따라서 개발자는 에이전트만의 차별화된 도구, 지식, 워크플로에 집중할 수 있습니다.

“에이전트 API를 도입한 후 평가 점수가 0.71에서 0.85로 올랐습니다. API의 하위 에이전트 지원은 훌륭하며 워크플로 속도를 대폭 높여 주었습니다. 이전 환경에서는 하위 에이전트를 관찰하고 오케스트레이션하기가 상당히 번거로웠지만, 새로운 API를 통해 지연 시간이 4분의 1로 줄었습니다. 이를 최적화하는 데 오랜 시간을 들였는데, 기본 제공되는 하위 에이전트 흐름 덕분에 성능이 크게 향상됐습니다.”
Jack Weissenberger, Ciridae CTO
애플리케이션이 에이전트 API로 작업을 전송하고 이벤트와 출력을 수신합니다. 에이전트 API가 관리형 Codex 하네스를 실행하여 샌드박스로 도구 호출을 보내고 도구 결과를 수신합니다. 애플리케이션이 자체 호스팅 컴퓨팅을 제어합니다.

에이전트 API는 Codex를 뒷받침하는 것과 동일한 하네스와 인프라로 에이전트를 구동합니다.

API 호출 한 번으로 클라우드 에이전트 구축

에이전트 API에서는 작업, 모델, 도구, 환경을 지정하는 API 호출 한 번으로 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 에이전트를 만들 수 있습니다.

JavaScript

1
import OpenAI from "openai";
2

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const client = new OpenAI();
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5
const session = await client.beta.agents.sessions.create({
6
  agent: {
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    model: "gpt-6-astra",
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    tools: [
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      {
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        type: "mcp",
11
        server_label: "observability",
12
        transport: {
13
          type: "http",
14
          server_url: "https://observability.example.com/mcp",
15
        },
16
      },
17
    ],
18
    multi_agent: { enabled: true, max_concurrent_subagents: 3 },
19
  },
20
  vault_ids: ["vault_YOUR_VAULT_ID"],
21
  environment: {
22
    type: "openai_hosted",
23
    capability_directories: ["/workspace/capabilities/skills"],
24
  },
25
  input:
26
    "Investigate service-api’s elevated 5xx rate over the last 30 minutes. " +
27
    "Delegate deployment, error, and dependency analysis to subagents. " +
28
    "Save findings, evidence, and recommended mitigation in /workspace/outputs.",
29
});

에이전트 API에 대한 고객의 평가

8개 중 1
“에이전트 API를 도입한 후 평가 점수가 0.71에서 0.85로 올랐습니다. API의 하위 에이전트 지원은 훌륭하며 워크플로 속도를 대폭 높여 주었습니다. 이전 환경에서는 하위 에이전트를 관찰하고 오케스트레이션하기가 상당히 번거로웠지만, 새로운 API를 통해 지연 시간이 4분의 1로 줄었습니다. 이를 최적화하는 데 오랜 시간을 들였는데, 기본 제공되는 하위 에이전트 흐름 덕분에 성능이 크게 향상됐습니다.”
Jack Weissenberger, Ciridae CTO

에이전트 환경 선택

워크로드마다 필요한 컴퓨팅, 스토리지, 배포 옵션이 다릅니다. 에이전트 API에서는 애플리케이션에 적합한 샌드박스를 선택할 수 있습니다.

Blaxel, Cloudflare, Daytona, DigitalOcean, E2B, Modal, Oracle, Runloop, Vercel을 비롯한 생태계 제공업체와 협력⁠(새 창에서 열기)하여 다양한 요구 사항에 맞는 최고 수준의 통합을 제공합니다.

  • 완전 관리형 환경 또는 VPC 내 배포
  • 특정 파일 및 비밀 정보 저장 메커니즘
  • 기업의 워크플로에 맞는 성능, 콜드 스타트, 비용 특성을 갖춘 다양한 CPU, GPU, 메모리 구성
샌드박스 파트너: Modal, Cloudflare, Daytona, Blaxel, Runloop, Vercel, Oracle, E2B, DigitalOcean.

에이전트 API는 널리 사용되는 생태계 제공업체와 최고 수준의 통합을 제공합니다.

OpenAI 호스팅 샌드박스

빠르게 시작하고 효율적으로 확장하려는 개발자를 위해 OpenAI 호스팅 샌드박스⁠(새 창에서 열기)도 선보입니다. Codex와 ChatGPT를 구동하는 것과 동일한 샌드박스 인프라를 활용합니다.

OpenAI가 샌드박스를 프로비저닝하고 관리하여 에이전트가 코드를 실행하고, 파일을 다루며, 결과물을 생성할 수 있는 안전하고 성능이 뛰어난 환경을 제공합니다. 이러한 샌드박스는 파일, 패키지, 스킬, 플러그인을 활용해 유연하게 구성할 수 있어 에이전트가 작업 완료에 필요한 요소를 갖출 수 있습니다.

지속적으로 발전하는 Codex 하네스로 구축

새로운 모델 기능을 활용하려면 하네스를 다시 설계해야 하는 경우가 많으며, 이로 인해 애플리케이션 개선에 쓸 소중한 시간이 줄어듭니다. 에이전트 API는 모델이 출시될 때마다 이러한 기능에 버전별로 액세스할 수 있도록 지원합니다. OpenAI는 모델과 함께 하네스를 유지 관리하고 지속적으로 개선하여, 에이전트가 업그레이드할 때마다 더 나은 성능을 발휘하도록 지원합니다. 최근 하네스 개선 사항의 예는 다음과 같습니다.

긴 세션에서도 에이전트의 작업 지속

모델이 몇 시간 동안 작업할 수 있도록, 에이전트가 긴 세션에서도 관련 정보를 유지하게 해주는 컨텍스트 관리 기능을 구축했습니다. 세션이 컨텍스트 한도에 가까워지면 에이전트 API가 이전 컨텍스트를 자동으로 압축⁠(새 창에서 열기)하면서 에이전트가 작업을 이어가는 데 필요한 정보를 보존합니다. 개발자는 자체 컨텍스트 압축 로직을 구현하지 않고도 여러 컨텍스트 윈도우에 걸친 워크플로를 구축할 수 있습니다.

에이전트가 더 많은 도구를 효율적으로 사용하도록 지원

에이전트 API는 에이전트가 적합한 도구를 찾아 효율적으로 사용하도록 지원합니다. 도구 검색⁠(새 창에서 열기)은 필요할 때 관련 도구 정의를 불러와 모델 캐시를 유지하면서 토큰 사용량과 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 도구를 사용할 수 있게 되면 프로그래밍 방식의 도구 호출⁠(새 창에서 열기)을 통해 에이전트가 호출을 병렬로 실행하고, 관련 작업을 연계하며, 코드에서 결과를 필터링하거나 결합할 수 있습니다. 따라서 대량의 데이터를 처리하면서 관련 결과만 컨텍스트에 다시 포함할 수 있습니다. 에이전트 API는 MCP, 사용자 지정 함수, 웹 검색과 같은 기본 제공 도구를 지원합니다.

JSON

1
"agent": {
2
  "tools": [
3
    {
4
      "type": "mcp",
5
      "server_label": "openai_docs",
6
      "transport": {
7
        "type": "http",
8
        "server_url": "https://developers.openai.com/mcp"
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      }
10
    },
11
  ]
12
}

하위 에이전트를 활용한 작업 병렬화

다중 에이전트 지원⁠(새 창에서 열기)을 통해 에이전트 API는 복잡한 작업을 독립적인 단위로 나누고 병렬로 작업하는 하위 에이전트에게 위임할 수 있습니다. 각 하위 에이전트는 자체 컨텍스트를 유지해 맡은 작업에 집중하고, 기본 에이전트는 이들의 작업을 조율해 결과를 통합합니다. 별도의 오케스트레이션을 구축하지 않아도 병렬 작업이 유용한 연구, 분석, 코딩 작업의 속도를 높일 수 있습니다.

JSON

1
"agent": {
2
  "model": "gpt-6-astra",
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  "multi_agent": {
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    "enabled": true,
5
    "max_concurrent_subagents": 3,
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  }
7
}

An open-source foundation

The Agents API is powered by the open-source Codex harness, giving developers visibility into the core logic that coordinates model calls, tools, and context. With the Agents API, OpenAI operates and maintains that harness while developers can inspect and learn from its public codebase⁠(새 창에서 열기).

Start building

Agents API is available in public beta today to all developers. There are no additional fees for using the Agents API – you simply pay for the tokens and tools your agents use, as outlined on our pricing page⁠(새 창에서 열기).

Explore the Agents API overview⁠(새 창에서 열기) to learn more, or follow the quickstart⁠(새 창에서 열기) to get started and bring the harness behind Codex into your own agents.

During the public beta, we’ll iterate quickly based on your feedback as we work toward general availability. Let us know what’s working, where you’re running into friction, and what you need to build and run your agents in production.

작성자

OpenAI

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