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OpenAI, 상시 작동 에이전트 dots 공개

Published Sep 30, 2026
dots · OpenAI

브리핑

Introducing dots | OpenAIhttps://openai.com/index/introducing-dots/

OpenAI는 2026년 9월 29일 상시 작동 에이전트 dots를 발표했다. dot은 사용자가 이름을 붙여 함께 일하는 개인 에이전트다. GPT-6 Astra를 기반으로 자체 클라우드 컴퓨터와 브라우저에서 여러 프로젝트를 수행하며, 대화가 끝난 뒤에도 맡은 일을 이어간다.

처음에는 ChatGPT 메모리를 바탕으로 사용자의 맥락을 파악한다. 사용자가 연결할 앱과 맡길 일을 정하면, Codex와 연결 도구를 활용해 작업하고 검토할 결과를 가져온다. 사용자는 피드백을 주고, 진행 방향을 바꾸거나 작업을 멈출 수 있다.

ChatGPT의 웹·데스크톱·모바일에서는 메시지와 음성으로 소통하고, Slack과 Microsoft Teams에서도 작업 맥락을 이어간다. 플러그인을 통해 연결할 수 있는 앱은 4,000개 이상이다.

OpenAI가 제시한 활용 방식은 다음과 같다.

  • 연구: 새 데이터로 분석을 다시 실행하고 논문의 그림·설명을 갱신하며, 검토할 부분을 표시한다.
  • 개발: 고객 피드백에서 반복되는 요청을 찾고, 작은 개선 사항을 구현하고 테스트한다.
  • 콘텐츠 제작: 인터뷰 기록에서 발췌할 장면을 찾고, 콘텐츠 요약과 소셜 게시글 초안을 준비한다.

출시 대상은 지원 지역의 Pro와 Business Premium 이용자다. Enterprise·Edu·Healthcare에서는 관리자가 베타 기능을 활성화해야 한다.

오케스트레이션

앞선 제품으로는 ChatGPT agent와 Pulse가 있다. 2025년 7월 17일 공개된 ChatGPT agent는 Operator의 웹 조작과 deep research의 조사 기능을 결합해, 가상 컴퓨터에서 자료 조사와 문서 작성 등을 수행했다. 같은 해 9월 25일 공개된 Pulse는 대화·기억·피드백을 바탕으로 밤사이 조사한 내용을 다음 날 제시했다.

에이전트 개발에서 작업의 실행과 위임을 조율하는 개념은 오케스트레이션(orchestration)이다. OpenAI의 개발 문서는 전문 에이전트에게 제어권을 넘기는 방식과, 주 에이전트가 다른 에이전트를 도구처럼 호출하는 방식을 구분한다.

자동화의 범위

OpenAI는 사용자가 맡긴 작업과 선제적 리서치(proactive research)를 구분한다. 선제적 리서치는 허용된 연결 자료를 읽고 dot을 위한 비공개 메모를 남기는 백그라운드 조사다.

이 조사에 쓰이는 도구는 읽기 전용이다. 다른 사람에게 메시지를 보내거나, 연결된 앱의 내용을 바꾸거나, 브라우저·컴퓨터를 조작할 수 없다. 조사 결과에 따른 후속 행동과 사용자가 이미 맡긴 작업에는 일반 행동 규칙과 검토 절차가 적용된다.

허가의 경계

Auto-review는 일부 행동을 실행하기 전에 사용자 지시, Custom Rules, 안전 요건에 맞는지 확인한다. Custom Rules로 지원되는 행동의 허용·승인·차단 조건을 정할 수 있지만, 필수 안전 요건을 해제할 수는 없다.

메시지 한 건의 승인은 이후 연락에 대한 포괄적 허가가 아니다. 앱 연결을 끊으면 그 연결을 통한 새 접근은 중단되지만, 이미 dot의 맥락에 들어간 정보가 삭제되지는 않는다.

병목점

인간의 검토가 병목이 될 수 있다. Anthropic은 2026년 3월, 엔지니어의 코드 생산량이 늘면서 코드 검토가 병목이 됐다고 보고했다. 검토를 돕는 에이전트도 도입했지만 최종 승인은 사람에게 남겨뒀다. 결과물을 만드는 속도가 빨라져도, 사람이 확인하고 채택하는 속도가 따라가지 못하면 전체 작업은 그 단계에서 지연될 수 있다.

무엇을 맡기고 어떤 결과를 믿을지 판단하는 일도 남는다. Anthropic은 자사 연구·개발 사례에서 명확하게 주어진 실험의 실행과, 어떤 문제를 풀어야 하는지 정하는 능력 사이에 차이가 있다고 설명했다. 늘어난 아이디어와 새로운 프로젝트를 조직이 모두 추진할 수 없다는 보고도 있다. 실행을 자동화할수록 목표 설정과 우선순위 판단의 비중이 커질 수 있다는 뜻이다.

에이전트를 늘리는 데에도 한계가 있다. Google Research가 소개한 180개 구성의 비교 실험에서는 병렬로 나눌 수 있는 작업과 순서대로 처리해야 하는 작업에서 다중 에이전트의 효과가 달랐다. 조율 방식이 맞지 않으면 성능이 떨어지거나 오류가 전파될 수 있었다. Anthropic의 다중 에이전트 개발 기록 역시 높은 토큰 비용, 작업 간 의존성, 장시간 실행 중 오류 누적을 한계로 다뤘다.

HER

영화 《Her》는 AI 업계에서 대화형 AI의 미래를 이야기할 때 꾸준히 등장해 온 작품이다. 데미스 허사비스는 2016년 인터뷰에서 이 영화를 대중에게 익숙한 예시로 들며, 사용자의 의도와 맥락을 이해하는 스마트폰 비서를 강조했다. 샘 올트먼은 2023년 대담에서 《Her》를 가장 좋아하는 AI 영화로 꼽고, 대화형 언어 인터페이스의 미래를 잘 내다봤다고 평가했다.

사용자를 기억하고 대화가 끝난 뒤에도 일을 이어가는 dots는 이 흐름과 맞닿아 있다. 기기에 ‘soul’을 부여한다는 상상 역시, 사용자를 알아가는 에이전트와 지속적인 관계를 맺는 경험으로 이어진다.

참고 자료