챕터별 상세
ChatGPT Hermes 에이전트 스튜디오 유출
OpenAI가 준비 중인 'Hermes'라는 코드명의 에이전트 빌더 스튜디오가 유출되었다. 이 도구는 사용자가 슬랙 연동, 스케줄링, 메모리 기능을 갖춘 에이전트를 직접 구축하고 24시간 상시 가동할 수 있게 지원한다. 특히 템플릿을 통해 단 1분 만에 특정 워크플로를 수행하는 에이전트를 생성할 수 있는 것이 특징이다. 이는 단순한 챗봇을 넘어 실질적인 업무 자동화 도구로서의 ChatGPT 진화를 의미한다.
Hermes는 OpenAI 내부에서 에이전트 기능을 강화하기 위해 개발 중인 프로젝트의 코드명이다.
ChatGPT Images 2.0 모델 출시
OpenAI는 기존 이미지 생성 기능을 대폭 개선한 ChatGPT Images 2.0을 공개했다. 이 모델은 2K 해상도까지 지원하며, 작은 텍스트 렌더링, 복잡한 UI 요소 표현, 다국어 텍스트 삽입 능력이 비약적으로 향상되었다. 특히 'Thinking' 모드를 활성화하면 모델이 웹을 검색하여 실시간 정보를 반영하거나 기능적인 QR 코드를 생성하는 등 추론 기반의 이미지 생성이 가능하다. Sora 프로젝트에서 얻은 데이터와 학습 기법이 이 모델의 정밀도 향상에 기여한 것으로 분석된다.
이미지 생성 모델에 추론(Thinking) 과정을 도입하여 프롬프트 충실도와 논리적 일관성을 높였다.
Google Gemini Deep Research 에이전트 공개
Google은 Gemini 3.1 Pro 모델을 기반으로 한 Deep Research 및 Deep Research Max 에이전트를 발표했다. 이 에이전트들은 MCP(Model Context Protocol)를 지원하여 기업 내부 데이터나 외부 금융 데이터 소스에 직접 접근하여 심층 조사를 수행한다. 조사 결과는 HTML 기반의 고품질 인포그래픽과 차트가 포함된 보고서 형태로 자동 생성된다. 특히 Max 버전은 더 긴 시간 동안 수천 개의 소스를 탐색하여 전문가 수준의 분석 결과물을 도출한다.
MCP 지원을 통해 에이전트가 사용할 수 있는 도구와 데이터의 범위가 표준화된 방식으로 확장되었다.
python
FINANCIAL_DATA_MCP = {
"type": "mcp_server",
"name": "financial_data_mcp",
"url": "https://financial-data.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": f"Bearer {oauthtoken.get('access_token')}"
}
}
job = client.interactions.create(
agent="deep-research-preview-04-2026"
)Gemini API를 사용하여 MCP 서버를 연결하고 딥 리서치 에이전트를 생성하는 예시
용어 해설
- 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)
- — AI 모델이 로컬 데이터베이스나 외부 도구와 안전하게 상호작용할 수 있도록 돕는 개방형 표준 인터페이스이다. 에이전트가 복잡한 데이터 소스에 접근할 때 일관된 방식으로 통신하게 하여 개발 효율성을 높인다.
- 자율 에이전트(Autonomous Agent)
- — 사람의 지속적인 개입 없이도 설정된 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 사용하며 작업을 수행하는 AI 시스템이다. 24/7 가동이 가능하며 복잡한 워크플로를 자동화하는 데 핵심적인 역할을 한다.
- 심층 조사(Deep Research)
- — 단순한 질의응답을 넘어 웹 검색, 데이터 분석, 보고서 작성을 자율적으로 수행하는 AI 에이전트 기술이다. 수 시간 동안 수천 개의 웹페이지를 탐색하며 신뢰할 수 있는 근거를 바탕으로 전문적인 결과물을 생성한다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 22.수집 2026. 04. 22.출처 타입 YOUTUBE
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