OpenAI 에이전트 구축 도구: Responses API 및 SDK 활용법

OpenAI가 새롭게 공개한 Responses API와 에이전트 SDK는 개발자와 기업이 더욱 효율적이고 안정적인 지능형 에이전트를 구축할 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다. 웹 검색, 파일 검색, 컴퓨터 사용 등 다양한 기능을 내장하고 있어, 기존의 챗봇 개발 방식에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 이 글에서는 Responses API의 주요 기능과 사용법, 그리고 에이전트 SDK를 활용한 개발 방법에 대해 자세히 알아봅니다.

Responses API의 등장 배경

OpenAI는 개발자와 기업이 더욱 효율적으로 지능형 에이전트를 구축할 수 있도록 새로운 API인 Responses API를 출시했습니다. 이전에는 챗봇 개발 시 메시지 목록을 제공해야 했지만, 이제는 입력 매개변수에 직접 요청을 입력할 수 있어 개발 과정이 간소화되었습니다. 이와 함께 오픈 소스 에이전트 SDK를 제공하여, 에이전트 AI 인프라가 표준화되고 크게 개선될 것으로 기대됩니다.

Responses API의 주요 기능

Responses API는 웹 검색, 파일 검색, 컴퓨터 사용과 같은 도구 기능을 내장하고 있어, 챗봇이 더욱 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 또한, 기존 Chat Completions API를 대체할 수 있을 만큼 강력하며, 에이전트 SDK와 함께 사용하면 더욱 효율적인 에이전트 개발이 가능합니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

• 웹 검색: 챗봇이 웹 검색을 통해 최신 정보를 수집하고 응답에 활용할 수 있습니다.
• 파일 검색: 특정 파일 내용을 검색하여 챗봇이 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다.
• 컴퓨터 사용: 챗봇이 컴퓨터를 제어하여 특정 작업을 자동화할 수 있습니다.

Chat Completions API에서 Responses API로의 전환

Responses API는 기존 Chat Completions API를 대체할 가능성이 높습니다.

Chat Completions API는 메시지 목록을 통해 챗봇과 상호작용했지만, Responses API는 입력 매개변수를 통해 직접 요청할 수 있어 개발 편의성이 향상되었습니다. 또한, Responses API는 에이전트 SDK와 함께 사용하면 더욱 강력한 기능을 제공하므로, 기존 API에서 새로운 API로의 전환을 고려해볼 만합니다.

에이전트 SDK의 역할

OpenAI 에이전트 SDK는 개발자가 에이전트 AI 프레임워크를 구축할 수 있도록 지원하는 오픈 소스 도구입니다. CrewAI, Semantic Kernel, Langchain, Autogen 등과 경쟁하며, 표준화된 에이전트 개발 환경을 제공합니다.

에이전트 SDK를 사용하면 복잡한 에이전트 워크플로우를 쉽게 설계하고 관리할 수 있으며, 다양한 도구 및 API와의 통합도 간편해집니다.

에이전트 SDK를 활용한 개발 방법

에이전트 SDK를 사용하려면 먼저 최신 OpenAI Python 라이브러리를 설치해야 합니다.

그런 다음, 에이전트 SDK를 사용하여 에이전트를 정의하고, 필요한 도구와 API를 연결합니다. 에이전트의 동작 방식은 시스템 프롬프트를 통해 설정할 수 있으며, 다양한 매개변수를 조정하여 에이전트의 성능을 최적화할 수 있습니다.

에이전트 SDK 설치 명령어:

pip install -U openai rich

최신 OpenAI Python 라이브러리 설치

Responses API를 사용하기 전에, 최신 OpenAI Python 라이브러리가 설치되어 있는지 확인해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 라이브러리를 업데이트하거나 설치할 수 있습니다.

pip install --upgrade openai

이 명령어는 OpenAI 라이브러리를 최신 버전으로 업데이트합니다. 이미 설치되어 있지 않다면, 필요한 패키지를 자동으로 설치합니다.

Responses API 엔드포인트 사용

Responses API를 사용하려면 OpenAI 클라이언트를 생성하고, client.responses.create 메서드를 호출해야 합니다.

이 메서드는 다양한 매개변수를 사용하여 챗봇의 동작을 제어할 수 있습니다.

코드 예시:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY')

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o-mini",
    input="오늘 NBA 경기가 있었나요?",
    instructions="답변을 한 문장으로 요약해주세요.",
    tools=[{"type": "web_search_preview"}]
)

print(response.output_text)

이 코드에서 model 매개변수는 사용할 모델을 지정하고, input 매개변수는 챗봇에게 전달할 메시지를 지정합니다. instructions 매개변수는 챗봇의 응답 방식을 설정하고, tools 매개변수는 사용할 도구를 지정합니다.

도구 기능 활용 (웹 검색, 파일 검색)

Responses API는 웹 검색 및 파일 검색 도구를 내장하고 있어, 챗봇이 외부 정보를 활용할 수 있도록 지원합니다.

웹 검색 도구를 사용하려면 tools 매개변수에 {"type": "web_search_preview"}를 추가하고, 파일 검색 도구를 사용하려면 {"type": "file_search"}를 추가합니다.

웹 검색 도구 사용 예시:

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o-mini",
    input="오늘 날씨는 어때요?",
    tools=[{"type": "web_search_preview"}]
)

print(response.output_text)

파일 검색 도구 사용 예시:

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o-mini",
    input="보고서에서 주요 내용을 찾아주세요.",
    tools=[{"type": "file_search"}]
)

print(response.output_text)

시스템 프롬프트 설정

Responses API를 사용하면 instructions 매개변수를 통해 시스템 프롬프트를 직접 설정할 수 있습니다.

이전에는 메시지 목록에 시스템 메시지를 포함해야 했지만, 이제는 instructions 매개변수에 원하는 프롬프트를 입력하여 챗봇의 동작 방식을 간편하게 제어할 수 있습니다.

시스템 프롬프트 설정 예시:

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o-mini",
    input="주식 시장에 대해 알려주세요.",
    instructions="당신은 금융 전문가입니다. 전문적인 용어를 사용하여 답변해주세요."
)

print(response.output_text)

대화 상태 관리

Responses API는 previous_response_id 매개변수를 통해 대화 상태를 관리할 수 있습니다. 이전 응답의 ID를 이 매개변수에 전달하면, 챗봇이 이전 대화 내용을 기억하고 일관성 있는 응답을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 대화 흐름을 쉽게 구현할 수 있습니다.

대화 상태 관리 예시:

response_id = None

while True:
    user_input = input("사용자: ")
    response = client.responses.create(
        model="gpt-4o-mini",
        input=user_input,
        previous_response_id=response_id
    )
    print("챗봇: ", response.output_text)
    response_id = response.id

토큰 기반 가격 정책

OpenAI API는 토큰 기반으로 가격이 책정됩니다. 토큰은 텍스트를 작은 조각으로 나눈 단위이며, API 요청 및 응답의 길이에 따라 사용되는 토큰 수가 결정됩니다. 모델마다 토큰당 가격이 다르며, 더 복잡하고 강력한 모델일수록 가격이 높습니다.

참고: 가격은 변동될 수 있으므로, OpenAI 공식 웹사이트에서 최신 가격 정보를 확인하는 것이 좋습니다.

웹 검색 통합

챗봇이 웹 검색을 통해 최신 정보를 검색하고 답변에 활용할 수 있습니다. 이는 실시간 정보가 필요한 질문에 답변하거나, 특정 주제에 대한 최신 동향을 파악하는 데 유용합니다. 웹 검색 기능은 챗봇의 정보 제공 능력을 크게 향상시킵니다.

파일 검색 기능

챗봇이 특정 파일 내용을 검색하여 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다. 이는 대규모 문서 저장소에서 특정 정보를 추출하거나, 특정 파일에 대한 질문에 답변하는 데 유용합니다. 파일 검색 기능은 챗봇의 정보 처리 능력을 향상시킵니다.

시스템 프롬프트 사용자 정의

챗봇의 응답 스타일과 동작 방식을 시스템 프롬프트를 통해 사용자 정의할 수 있습니다. 이는 챗봇의 개성을 부여하거나, 특정 작업에 최적화된 응답을 생성하는 데 유용합니다. 시스템 프롬프트 사용자 정의 기능은 챗봇의 활용도를 높입니다.

손쉬운 대화 상태 관리

previous_response_id 매개변수를 통해 챗봇의 대화 상태를 간편하게 관리할 수 있습니다. 이는 챗봇이 이전 대화 내용을 기억하고 일관성 있는 응답을 제공하는 데 필수적입니다. 대화 상태 관리 기능은 챗봇의 자연스러운 대화 능력을 향상시킵니다.

고객 지원 챗봇

Responses API를 활용하여 고객 문의에 빠르고 정확하게 응답하는 고객 지원 챗봇을 구축할 수 있습니다. 웹 검색 기능을 통해 최신 정보를 제공하고, 파일 검색 기능을 통해 관련 문서 내용을 검색하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

지식 검색 챗봇

Responses API를 활용하여 특정 분야의 지식을 검색하고 제공하는 챗봇을 구축할 수 있습니다. 파일 검색 기능을 통해 전문 지식 데이터베이스에서 필요한 정보를 추출하고, 웹 검색 기능을 통해 최신 연구 동향을 파악할 수 있습니다.

업무 자동화 챗봇

Responses API와 컴퓨터 사용 도구를 활용하여 업무를 자동화하는 챗봇을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 이메일 확인, 일정 관리, 파일 정리 등의 작업을 자동화하여 업무 효율성을 높일 수 있습니다.