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OpenAI조회 3

ChatGPT Workspace Agent 구축 가이드

OpenAI 팀이 ChatGPT 내에서 팀의 워크플로를 자동화하고 도구 간 협업을 돕는 Workspace Agent를 구축, 테스트 및 공유하는 방법을 상세히 가이드한다.

챕터별 상세

01:22

Workspace Agent 개념 이해

Workspace Agent는 Codex 모델을 기반으로 ChatGPT 내에서 복잡하고 장기적인 작업을 수행하는 자율 시스템이다. 기존 GPTs와 달리 클라우드 환경에서 백그라운드로 실행되며 파일, 코드, 외부 도구에 대한 광범위한 접근 권한을 가진다. 팀 단위의 공유가 가능하며 대화 맥락을 기억하는 메모리 기능을 통해 시간이 지날수록 업무 수행 능력이 향상되는 특징이 있다.

GPTs가 개인용 맞춤형 챗봇에 가깝다면, Workspace Agent는 기업용 워크플로 자동화에 특화된 진화된 형태이다.

03:24

데모: 회의 준비 에이전트(Otto) 구축

영업 미팅 전 고객 리서치와 브리핑 문서 작성을 자동화하는 에이전트 구축 과정을 시연했다. 사용자가 자연어로 워크플로를 설명하면 에이전트가 Google Calendar에서 일정을 확인하고 Google Drive의 관련 문서를 분석하여 브리핑 초안을 작성한다. 구축 과정에서 에이전트의 권한을 '읽기 전용'으로 설정하여 캘린더 일정이 임의로 수정되지 않도록 제어하는 보안 설정도 포함되었다. 최종 결과물은 지정된 템플릿에 맞춰 정교하게 포맷팅된 이메일과 문서 형태로 사용자에게 전달되었다.
09:25

에이전트 스킬(Skill) 및 메모리 설정

에이전트의 성능을 높이기 위해 특정 업무 수행 방식인 '스킬'을 정의하고 적용하는 방법을 다루었다. 스킬은 팀의 베스트 프랙티스나 기존에 작성된 스크립트를 에이전트에게 학습시키는 플레이북 역할을 한다. 또한 메모리 기능을 활성화하면 에이전트가 과거의 작업 결과나 사용자 피드백을 저장하여 다음 작업 시 이를 반영한다. 이를 통해 에이전트는 단순 반복을 넘어 사용자의 선호도에 맞춰 점진적으로 최적화된다.

스킬은 에이전트가 '어떻게' 일해야 하는지에 대한 지침서이며, 메모리는 에이전트의 '경험' 데이터베이스이다.

18:02

데모: IT 소프트웨어 리뷰 에이전트(Slate)

Slack 채널에서 발생하는 소프트웨어 구매 요청을 처리하는 IT 지원 에이전트 사례를 소개했다. 에이전트는 사용자의 요청이 들어오면 승인된 소프트웨어 목록과 대조하고 벤더의 역량을 웹에서 리서치하여 적합성 여부를 판단한다. 만약 중복된 도구가 있거나 라이선스가 부족한 경우 이를 사용자에게 알리고, 필요한 경우 Jira 티켓을 자동으로 생성하여 IT 팀에 에스컬레이션한다. 이 과정은 Slack과 ChatGPT 인터페이스 모두에서 실시간으로 모니터링 및 관리 가능하다.
27:34

에이전트 배포 및 관리 제어

완성된 에이전트를 팀원들과 공유하고 관리자가 이를 제어하는 방법을 설명했다. 에이전트는 링크 공유를 통해 특정 인원에게만 배포하거나 기업 내 에이전트 디렉토리에 등록하여 전체 팀이 사용하게 할 수 있다. 관리자는 Compliance API를 통해 에이전트의 활동 로그를 모니터링하고 특정 도구에 대한 접근 권한을 역할 기반(RBAC)으로 제한할 수 있다. 이는 기업의 보안 정책을 준수하면서도 AI의 자율성을 보장하는 안전장치 역할을 한다.

용어 해설

AI 에이전트(Agent)
사용자의 목표를 달성하기 위해 자율적으로 계획을 수립하고 도구를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 AI 시스템이다. 단순히 텍스트를 생성하는 수준을 넘어 외부 API 호출, 파일 접근, 코드 실행 등을 통해 실질적인 업무를 완수한다. 워크플로 자동화와 팀 생산성 향상의 핵심 요소로 자리 잡고 있다.
코덱스(Codex)
OpenAI가 개발한 코딩 특화 AI 모델로, 자연어를 코드로 변환하거나 복잡한 프로그래밍 논리를 이해하는 데 최적화되어 있다. Workspace Agent의 두뇌 역할을 하며 클라우드 환경에서 백그라운드로 실행되는 복잡한 작업들을 처리한다. 에이전트가 다양한 소프트웨어 도구와 상호작용할 수 있게 만드는 핵심 기술이다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)
AI 모델이 외부 데이터 소스나 도구에 표준화된 방식으로 접근할 수 있도록 돕는 개방형 프로토콜이다. 에이전트가 기업 내부의 데이터베이스나 특정 소프트웨어 도구와 안전하게 연결되어 실시간 정보를 가져올 수 있게 한다. 에이전트의 확장성과 도구 통합 능력을 극대화하는 역할을 한다.
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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 04. 30.수집 2026. 04. 30.출처 타입 YOUTUBE

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