AI 에이전트가 등장했다 – OpenAI가 모든 것을 바꿨습니다!

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요약

본 영상은 OpenAI의 최신 responses API와 Python Agents SDK를 활용하여 자율적으로 동작하는 AI 에이전트를 구축하는 과정을 소개합니다. 노코드 도구인 Cursor AI를 사용해 복잡한 코딩 없이도 에이전트를 설정하고, 플라스크 웹 애플리케이션 및 도커 이미지를 생성하는 전 과정을 보여줍니다. 또한 YouTube 영상의 자막을 벡터 스토어에 업로드해 파일 검색과 웹 검색 기능을 접목함으로써, 실제 질문에 따라 실시간으로 정보를 제공하는 에이전트의 운용 과정을 생생하게 시연합니다. 영상은 최신 기능 활용법과 실무에서 적용 가능한 팁을 제공하며, 커뮤니티에서 프리미엄 자료를 공유하는 방법도 안내합니다.

주요 키워드

OpenAI responses API Cursor AI AI 에이전트 Python Agents SDK 벡터 스토어 Flask 도커 웹 검색 Agent Magic

하이라이트

🔑 OpenAI의 responses API가 AI 에이전트를 구축하는 데 핵심 역할을 하며, 파일 검색과 웹 검색 등 다양한 기능을 통합할 수 있음을 강조합니다.
⚙️ Cursor AI와 같은 노코드 도구를 사용하면, 코딩 경험이 없더라도 손쉽게 자율 AI 에이전트를 개발할 수 있음을 보여줍니다.
🚀 벡터 스토어를 활용해 YouTube 영상 자막(트랜스크립트)을 업로드하고, 이를 통해 에이전트가 관련 정보를 빠르게 검색해 제공하는 과정을 시연합니다.
📈 프로젝트는 플라스크 웹 애플리케이션과 도커 이미지 생성을 포함해, 실시간 API 키 연동 및 에이전트 배포 과정을 상세하게 안내합니다.
💡 데모에서는 최신 OpenAI 기능(예: ChatGPT 4.5 연구 프리뷰)과 실시간 웹 검색, 인용 링크 제공 등으로 에이전트의 실제 응답 품질을 확인할 수 있습니다.
🔍 커뮤니티 프리미엄 섹션에서 Cursor AI 규칙 등의 자료를 공유하며, 추가 정보와 팁을 제공하는 점도 주요 포인트로 다룹니다.

용어 설명

responses API

OpenAI가 제공하는 API로, AI 에이전트의 자율 동작과 다양한 기능(예: 웹/파일 검색, 컴퓨터 제어 등)을 구현할 수 있게 함.

Cursor AI

코딩 없이도 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 도와주는 노코드 툴로, 규칙 설정 및 프로젝트 관리에 유용함.

Vector store

트랜스크립트나 임베딩 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 데이터베이스로, Rag(database)와 유사한 방식으로 활용됨.

Python Agents SDK

OpenAI에서 제공하는 SDK로, 파이썬 환경에서 AI 에이전트를 구현하고 다양한 기능을 통합할 수 있도록 지원함.

Agent Magic

영상에서 데모로 구현된 AI 에이전트의 가칭으로, YouTube 자막을 기반으로 질문에 답변하는 시스템을 의미함.

영상은 OpenAI의 새로운 responses API를 통한 AI 에이전트 구축을 소개합니다. 에이전트가 파일 검색과 웹 검색, 심지어 컴퓨터 제어까지 가능한 점을 설명합니다.

[00:00] OpenAI가 새로운 responses API를 발표하며 웹 검색, 파일 검색, 컴퓨터 제어 기능을 포함한 AI 에이전트 구축이 가능해졌다고 소개합니다.

Cursor AI를 활용해 규칙을 설정하는 방법을 시연합니다. OpenAI의 Python Agents SDK와 responses API에 기반한 규칙들을 적용하는 과정을 보여줍니다.

[00:26] Cursor AI를 활용하여 노코드 방식으로 개발을 진행할 것이며, OpenAI의 문서들이 이미 Cursor 규칙에 학습되어 있음을 설명합니다.

[01:03] OpenAI agents SDK를 사용해 유튜브 자막을 검색할 수 있는 AI 에이전트를 만들기 시작하며, 새로운 벡터 스토어 기능을 활용할 계획을 설명합니다.

Python 환경에서 플라스크 웹 애플리케이션을 생성하고, API 키를 연동하여 에이전트를 실행합니다. 코드 자동 생성 및 도커 이미지 구성 과정도 포함됩니다.

[01:36] Agent Magic이라는 이름으로 웹 인터페이스를 구축하기 시작하며, 단순하면서도 효율적인 개발 방식을 강조합니다.

[02:08] requirements 파일 생성부터 Flask 웹 애플리케이션 구축, 환경 설정 파일 생성까지 자동화된 개발 과정이 진행됩니다.

[02:37] 도커 이미지 생성까지 포함된 완성도 높은 개발 환경이 단일 프롬프트로 구축되는 놀라운 결과를 보여줍니다.

[02:54] OpenAI API 키를 발급받고 Agent Magic이라는 새로운 프로젝트를 시작했습니다. 환경 설정을 위해 .env 파일을 만들고 API 키를 저장했습니다.

YouTube 트랜스크립트를 벡터 스토어에 업로드하는 과정을 설명합니다. 벡터 스토어 ID를 설정해, 에이전트가 자막 데이터를 효과적으로 검색하도록 구성합니다.

[03:20] 설정을 완료하고 프로그램을 실행해보니 정상적으로 작동했습니다. Agent Magic이 YouTube 동영상 스크립트에 대한 질문에 답변할 수 있게 되었습니다.

[03:49] 질문을 시도했으나 스크립트 접근 문제가 발생했습니다. OpenAI 벡터 스토어에 스크립트를 먼저 업로드해야 한다는 것을 확인했습니다.

[04:08] OpenAI 개발자 플레이그라운드에서 벡터 스토어를 생성하고, YouTube 동영상 스크립트들을 업로드했습니다.

[05:07] 벡터 스토어 설정 후, 에이전트가 스크립트를 인식할 수 있도록 환경 설정 파일과 코드를 수정했습니다.

[05:46] Agent Magic을 재실행하여 OpenAI에 대한 지식을 테스트합니다. ChatGPT 4.5 출시 소식과 같은 최신 정보를 정확하게 인용합니다.

[06:29] 일론 머스크에 대한 질문을 했지만, 트랜스크립트에 관련 내용이 없다고 정확히 응답했습니다.

[06:52] Zapier 관련 질문에서 최근 AI 트레이딩 봇 영상에 대해 정확히 언급하며, OpenAI 에이전트의 벡터 스토어 기능의 효과를 입증했습니다.

[07:34] 채널명 Creator Magic을 정확히 인식하고, AI 기반 콘텐츠 제작 채널이라는 설명까지 제공했습니다.

[08:02] 웹 검색 기능을 추가하여 에이전트를 업그레이드하고, 자율적으로 정보 소스를 선택할 수 있도록 설정했습니다.

에이전트에 웹 검색과 파일 검색 기능을 추가하는 과정을 시연합니다. 최신 정보를 제공하기 위해 온라인 검색을 통한 실시간 응답을 구현하는 방법을 다룹니다.

[09:01] AI 에이전트와의 상호작용을 OpenAI 계정에서 모니터링할 수 있는 기능이 소개되었습니다.

[09:28] Agent Magic V3를 사용해 OpenAI의 최신 소식을 웹 검색을 통해 확인하는 데모를 진행했습니다.

에이전트의 실제 동작을 확인하는 데모가 진행됩니다. OpenAI API 대시보드를 통한 로그 모니터링과 커뮤니티 프리미엄 자료 안내로 마무리합니다.

[09:51] 웹 검색 결과의 포맷팅 문제를 개선하고 작동하는 링크를 추가하는 작업을 수행했습니다.

[10:23] AI 에이전트가 실시간 뉴스 검색과 함께 출처 링크를 제공하는 기능을 시연했습니다.

[10:39] OpenAI 에이전트 SDK와 responses API를 활용한 노코드 개발 방법과 모니터링 기능을 설명했습니다.

[00:00] OpenAI가 새로운 responses API를 통해 AI 에이전트를 구축할 수 있다고 발표했습니다.

[00:05] 웹 검색, 파일 검색, 심지어 여러분의 컴퓨터를 제어하는 기능까지 포함되어 있죠.

[00:09] 여러분의 컴퓨터도 직접 제어할 수 있습니다.

[00:11] 이 영상에서 우리는

[00:12] 이러한 기능들을 활용해 자율적인 AI 에이전트를 개발하는 방법을 배워볼 거예요.

[00:16] 노코드 개발자들에게 완벽한 내용이 될 거예요.

[00:18] 최대한 단순화해서 설명하도록 하겠습니다.

[00:20] 이 영상이 끝날 때쯤이면

[00:21] OpenAI의 새로운 기능을 사용해 여러분만의 AI 에이전트를 만들 수 있을 거예요.

[00:26] 우리는 Cursor AI를 사용할 건데, 이는 훌륭한 노코드 도구이기 때문입니다.

[00:30] 저는 이미 OpenAI의 모든 문서를 Cursor 규칙에 학습시켜 놓았습니다.

[00:35] 제가 설정해 놓은 Cursor 규칙으로요.

[00:36] Cursor의 오른쪽 상단에 있는 설정에서 접근할 수 있습니다.

[00:39] 여기서 규칙으로 들어가시면 됩니다.

[00:41] 규칙에 들어가면 프로젝트 규칙들이 보일 거예요.

[00:44] 제가 OpenAI의 Python Agents SDK를 학습시켜 놓았고

[00:46] OpenAI의 responses API도 함께 학습시켜 놓았습니다.

[00:50] 이 규칙들을 직접 사용해보고 싶으시다면

[00:53] 제 커뮤니티의 프리미엄 섹션에서 찾으실 수 있어요.

[00:55] 아래 링크를 통해 가입하시면

[00:57] 링크는 아래에 있습니다.

[00:59] 가입하시면 이 강력한 새 기능들을 어떻게 사용하는지 함께 논의할 수 있습니다.

[01:03] 자, 이제 시작해봅시다.

[01:05] 규칙 창을 닫고

[01:06] 이제 이 프로젝트는 OpenAI의 모든 모범 사례를 따르게 될 거예요.

[01:10] OpenAI agents SDK를 사용해서 AI 에이전트를 만들어볼 건데

[01:15] 제 유튜브 자막을 검색할 수 있게 할 거예요.

[01:16] 벡터 스토어에 업로드할 건데, OpenAI가 방금 발표한

[01:20] 이 멋진 벡터 스토어는 일종의 정말 뛰어난 Rag 데이터베이스예요.

[01:24] 제 이전 영상들을 보신 분들은

[01:25] 쿼드런트와 에이전트 제작에 대한 영상을 보셨을 텐데요.

[01:29] 이것 자체로도 꽤나 혁신적입니다.

[01:31] 업로드하면 제가 영상에서 말한 내용을 바탕으로

[01:34] 답변을 제공하게 됩니다.

[01:36] Agent Magic이라고 부르고 대화할 수 있는 웹 인터페이스도 만들 거예요.

[01:40] 늘 그렇듯이 저는 단순화를 강조하고 싶은데요.

[01:44] 보통 제가 Cursor에 뭔가를 입력하면

[01:47] 완전히 미쳐서 과도하게 복잡해지거든요.

[01:50] 좋아요, 도와주겠다고 하네요. 규칙들도 읽고 있어요.

[01:53] 아주 좋은 신호죠.

[01:55] OpenAI의 새 릴리스를 어떻게 사용해서 에이전트를 만들지

[01:59] 정확히 파악하고 있네요.

[02:00] 자, 이제

[02:00] 열심히 고민하면서 이미 있는 것들을 탐색하고 있어요.

[02:04] 첫 번째 AI 에이전트를 만들어볼 수 있겠네요.

[02:08] 좋아요, 먼저 이 명령어를 실행해서 시작해보죠.

[02:11] 지금 requirements 파일을 만들어서 의존성을 설치하려고 합니다.

[02:15] 최신 OpenAI agents도 포함되어 있네요.

[02:18] 규칙들을 정말 잘 따르고 있어요.

[02:20] 보시면 Flask 웹 애플리케이션을 만들고 있습니다.

[02:23] 이를 통해 제가 에이전트와 상호작용할 수 있는 웹사이트가 만들어질 거예요.

[02:26] 마지막으로

[02:27] env.example 파일을 만들었는데, 여기에 OpenAI API 키를 넣을 거예요.

[02:31] 보세요.

[02:32] 재미있게도 Cursor에서는 25번의 도구 호출 후에 에이전트 실행이 중단되지만

[02:37] 다시 시작해서 AI 에이전트가 완성될 때까지 계속 생성할 수 있어요.

[02:42] 심지어 이 앱의 도커 이미지를 만드는 것까지 하고 있어요.

[02:46] 정말 믿을 수 없을 정도네요.

[02:48] 놀랍습니다.

[02:49] 단 하나의 프롬프트로

[02:49] 이 모든 코드가 만들어졌다는 게 말이죠.

[02:53] 정말 대단하네요.

[02:54] 자, 이제 OpenAI에서 API 키를 받아보겠습니다.

[02:57] 뭔가를 만들어 보죠

[02:59] Agent Magic이라고 이름 붙이고 시크릿 키를 생성하겠습니다.

[03:04] 그 다음 키를 복사해서 붙여넣기 하겠습니다.

[03:07] 이걸 복사해서 제대로 된 env 파일을 만들어보죠.

[03:10] 이름을 .env로 바꿔주고요.

[03:13] 여기에 OpenAI 키를 붙여넣겠습니다.

[03:16] 다 됐으니, README를 살펴보고 어떤 내용이 있는지 확인해보죠.

[03:20] 이제 모든 설정이 완료됐습니다.

[03:21] 파이썬 명령어를 실행해서 작동하는지 확인해보죠.

[03:23] 믿을 수 없네요. 정말 작동합니다.

[03:26] 와우, 대단하네요.

[03:27] Agent Magic, YouTube 동영상에 대해 질문해보세요.

[03:30] 어떤 것을 알고 있나요?

[03:32] 참고로 지금은 샘플 스크립트만 있는 상태입니다.

[03:35] YouTube 스크립트에서 정보를 찾는 것을 도와드리겠습니다.

[03:38] 특정 질문이 있으시다면,

[03:40] 실제로 작동하고 있네요.

[03:42] 좋습니다.

[03:43] 좋은 동영상을 만드는 방법을 알려줘.

[03:47] 어떤 답변이 오나요?

[03:49] 스크립트 접근에 문제가 있는 것 같습니다.

[03:52] 알겠네요.

[03:52] 질문할 때마다 계속

[03:55] 동영상 스크립트 접근에 문제가 있다고 나오네요.

[03:59] 이건 아마도 스크립트를 먼저

[04:02] OpenAI 개발자 플레이그라운드의 벡터 스토어에 업로드해야 하기 때문인 것 같습니다.

[04:06] 한번 시도해보죠.

[04:08] 자, 여기

[04:09] OpenAI 개발자 플레이그라운드에 와서 스토리지로 이동하겠습니다.

[04:12] 벡터 스토어가 보이시죠.

[04:13] 여기 새로운 벡터 스토어가 있습니다.

[04:16] 첫 번째 벡터 스토어를 만들 수 있습니다.

[04:19] 영상 시작할 때 말씀드렸듯이, 이건 RAG 데이터베이스와 같은 거예요.

[04:21] 이제 Quadrant나 AI Mike가 필요 없을 수도 있겠네요.

[04:24] 이렇게 하면 되니까요.

[04:25] 이름을 'AI Mike OpenAI'라고 지어보죠.

[04:29] 됐습니다.

[04:31] 이게 중요한데요.

[04:32] 이게 Cursor에 제공해야 할 벡터 스토어 ID입니다.

[04:36] 파일을 추가해볼까요.

[04:38] 한번 시도해보죠.

[04:39] 파일을 여기에 드래그하거나 클릭해서 업로드하세요.

[04:42] 제 트랜스크립션 폴더로 왔는데요.

[04:44] 여기 제가 가진

[04:45] YouTube 동영상 스크립트들이 있고, 몇 개만 선택해보죠.

[04:48] 2025년 초반으로 돌아가서 드래그 앤 드롭 해볼게요.

[04:52] 네, 모든 스크립트가 업로드됐으니 첨부하겠습니다.

[04:56] 이제 보니 이 모든 것들이 맞네요.

[05:00] 제 OpenAI 계정의 벡터 스토어에 들어갔습니다.

[05:05] 좋은 소식이네요.

[05:07] 앱이 작동하는 것 같지만,

[05:08] 채팅으로 가서 말해보겠습니다.

[05:10] 에이전트가 스크립트를 찾지 못하고 있어요.

[05:11] OpenAI의 벡터 스토어 ID를 참조해야 할 것 같습니다.

[05:14] 제 ID는

[05:15] 여기 제 벡터 스토어 ID가 있네요.

[05:18] 이걸 ENV 예제에 넣고 코드 전체에서 사용할 수 있나요?

[05:21] 몇 가지 확인을 하고 있네요.

[05:23] 메인 코드 설정을 살펴보고 있습니다.

[05:24] 지금 main agent.py 파일과 벡터 스토어 파일도 확인하고 있어요.

[05:29] 아주 중요합니다.

[05:29] 제 ENV 파일을 읽고 있고요.

[05:31] 모든 것을 업데이트하려고 합니다. 자, 됐네요.

[05:34] 벡터 스토어 ID가 필요했군요.

[05:35] 제 ENV 파일도 수정하고 있네요, 멋지네요.

[05:38] 마지막으로 agent.py를 수정하고 있습니다.

[05:41] 벡터 스토어가 Agent Magic에서 제대로 호출되는지 확인하기 위해서죠.

[05:45] 좋아요, 다 된 것 같네요.

[05:46] 자, 다시 한번 파이썬 파일을 실행해 보겠습니다.

[05:49] 네, 다시 부팅되었고 열어보겠습니다.

[05:51] 좋습니다. Agent Magic의 두 번째 시도입니다.

[05:54] OpenAI에 대해 뭘 알고 있나요?

[06:03] 와우. OpenAI가 최근

[06:05] ChatGPT 4.5를 연구 프리뷰 버전으로 출시했다고 발표했죠.

[06:10] 이건 제가 일주일 전쯤 영상에서 말했던 내용과 정확히 일치합니다.

[06:14] 지금 제가 벡터 스토어에 넣어둔 파일들을 직접 참조하여

[06:20] Agent Magic 인터페이스에서 자연스럽게 보여주고 있네요.

[06:23] 정말 멋집니다.

[06:25] 감성 지능과 효율성에 초점을 맞추고 있죠.

[06:28] 와, 정말 대단해요.

[06:29] 자, 이제 일론 머스크에 대한

[06:32] 개인적인 생각을 물어볼까요.

[06:36] 트랜스크립트에는 일론 머스크에 대해 직접적으로

[06:39] 다룬 부분이 없다고 하네요.

[06:41] 좋습니다.

[06:42] 아마도 2025년에는 아직 일론에 대해 언급하지 않았나 봅니다.

[06:46] 물론 이 영상에서는 언급했지만, 다른 질문을 해보죠.

[06:51] 이건 쉬운 질문이 될 거예요.

[06:52] 최근에 Zapier에 대해 뭐라고 말했나요?

[06:55] 2주 전쯤에 Zapier를 이용한 온라인 트레이딩에 대한 영상을 만들었죠.

[07:00] 최근에 AI 트레이딩 봇과 관련하여 Zapier를 언급했네요.

[07:04] 와, 정말 멋지네요.

[07:06] AI 에이전트를 작동시키기 위해 사용하던 Quadrant와

[07:10] 다른 자동화 도구들을 완전히 대체할 수 있겠어요.

[07:15] 이제 OpenAI 에이전트 SDK와 응답 API를 사용하면,

[07:20] 모든 트랜스크립트를 OpenAI 내부의 벡터 스토어에 넣을 수 있고,

[07:25] 제가 제공할 규칙들을 사용해서

[07:27] 아래 링크된 프리미엄 커뮤니티 섹션에서 코딩할 수 있습니다.

[07:31] 이건 정말 놀라운 일이에요.

[07:34] 좀 더 어려운 걸 시도해볼까요.

[07:35] 자, 당신의 채널 이름이 뭔지 맞출 수 있는지 보죠.

[07:42] Agent Magic이 검색 중입니다.

[07:44] 채널 이름은 Creator Magic입니다.

[07:46] AI 기반 콘텐츠 제작에 초점을 맞춘 선도적인

[07:49] 유튜브 채널로 매주 정기적으로 업데이트합니다.

[07:52] 믿을 수 없네요.

[07:54] OpenAI 에이전트는 정말 대단합니다.

[07:57] 노코드를 좋아하고 Cursor 같은 도구를 사용하신다면,

[08:01] 꼭 지금 바로 시도해보세요.

[08:02] 좋아요.

[08:03] 이제 OpenAI의 새로운 기능을 하나 더 추가해서 한 단계 업그레이드해보죠.

[08:07] 파일 검색은 완벽하게 작동하는 걸 확인했습니다.

[08:09] 이제 웹 검색은 어떨까요?

[08:11] 네, OpenAI 에이전트는

[08:12] 웹 검색 기능도 가지고 있습니다.

[08:16] Cursor에 벡터 스토어를 통한 파일 검색 외에도

[08:20] AI 에이전트에게 웹 검색 기능을 추가하라는 프롬프트를 입력하겠습니다.

[08:24] 명확하게,

[08:24] 웹 UI에서 멋진 애니메이션으로 온라인 검색 중임을 표시하고

[08:29] 웹 검색은

[08:30] 최신 정보가 필요한 경우에만 수행하도록 하겠습니다.

[08:34] 본질적으로 에이전트에게 자율성을 부여해서

[08:37] 내 트랜스크립트의 최신 정보만으로 충분한지,

[08:40] 아니면 웹에서 추가 정보를 가져와야 할지 판단하게 합니다.

[08:44] 자, 에이전트가

[08:45] 현재 어떻게 구축되어 있고 앱이 어떻게 작동하는지 살펴보고 있네요.

[08:49] 디렉토리에 있는 모든 항목도 나열하고 있습니다.

[08:52] AI 에이전트가 구축되는 동안 이것 좀 보세요.

[08:54] 제 OpenAI API 대시보드의 로그 콘솔에

[08:58] 에이전트에게 했던 모든 질문들이 쌓이고 있네요.

[09:01] 정말 흥미로운 점은 AI 에이전트와 상호작용할 때

[09:05] OpenAI 계정에서 모든 상호작용을 직접 확인할 수 있다는 거예요.

[09:08] 좋아요, 업데이트가 된 것 같네요.

[09:10] 이제 이 파이썬 앱을 다시 실행해 볼게요.

[09:13] 네, 모두 정상적으로 실행되었습니다.

[09:15] 컨트롤 클릭을 해볼게요.

[09:16] 여기 Agent Magic V3가 나왔네요.

[09:20] OpenAI에 대한 최신 소식이 무엇인지

[09:24] 물어보고 웹 검색을 하는지 확인해 보겠습니다.

[09:28] 오, 웹 검색을 시작하네요!

[09:30] 이거 정말 대단해요.

[09:31] 참고로 이 영상의 자막은 아직 업로드하지 않았어요.

[09:34] 아직 만들고 있는 중이라 불가능하거든요.

[09:36] 영상 자막 내용뿐만 아니라 답을 찾기 위해

[09:40] 웹을 검색하고 있어요.

[09:42] 와, 대단하네요.

[09:42] 음, 포맷은 좀 엉성하지만, OpenAI가 활발하게 파트너십을 확장하고

[09:47] 기술 제품들을 확장하고 있다는 내용이네요.

[09:51] 많은 출처가 있지만 포맷이 잘 되어있지 않네요.

[09:53] 계속하기 전에 작은 문제가 하나 있어요.

[09:55] 웹 검색할 때 출처가 깔끔하게 포맷되지 않았어요.

[09:58] 보기 좋게 만들고 링크도 작동하게 해주세요.

[10:00] 여기 샘플을 붙여넣어 볼게요.

[10:02] 좋아요, 잘 작동하는 것 같네요.

[10:03] 파이썬 앱을 다시 실행하고 열어볼게요.

[10:06] 자, OpenAI의 최신 소식을 알려달라고 해볼게요.

[10:11] 바로 웹 검색을 시작하네요.

[10:15] 그리고 생성되는 애니메이션도 마음에 드네요.

[10:19] 와, 이건 정말 대단해요.

[10:22] 이것 좀 보세요.

[10:23] OpenAI의 최신 소식을 알려줄 뿐만 아니라, 정확한 뉴스 기사로 연결되는

[10:28] 직접 링크와 함께 인용을 전부 표시하고 있어요.

[10:32] 이 링크들은

[10:33] 실제 사이트로 연결되고 모든 출처가 하단에 링크되어 있어요.

[10:37] 정말 놀라운데요.

[10:39] 이게 바로 Agent Magic이고, 지금 바로 만들 수 있는

[10:42] 새로운 에이전트에 대한 소개였습니다. OpenAI

[10:46] 에이전트 SDK와 responses API를 사용해서 만들 수 있죠.

[10:51] 물론 코드를 알 필요는 없습니다.

[10:54] Cursor AI 같은 노코드 도구를 사용해서 직접 앱을 만들 수 있으니까요.

[10:58] 완전한 다중 에이전트 프로세스가 가능하고

[11:02] 로그에서 모든 작업을 모니터링할 수 있습니다.

[11:04] 웹 검색부터 자막 검색까지

[11:07] OpenAI API 플레이그라운드에서 모든 것이 기록됩니다.

[11:12] 정말 멋진 기능이죠.

[11:13] 여러분이 만드는 것을 즐기셨으면 좋겠어요.

[11:14] 개발에 도움이 되도록 제가 만든 Cursor 규칙을 업로드했습니다.

[11:19] 최신 에이전트 SDK와 responses API를 위한 것이에요.

[11:22] 받고 싶으시다면

[11:23] 커뮤니티의 프리미엄 섹션에 가입하시면

[11:26] 다운로드하실 수 있습니다.

[11:28] 앞으로도 이 멋진 OpenAI 도구들로

[11:31] AI 에이전트 구축에 대해 더 많이 논의할 예정입니다.

[11:35] 여러분은 어떤 것을 만들지 댓글로 알려주세요.

[11:37] 다음으로 볼만한 영상을 유튜브가 추천해주고 있네요.