OpenAI O3: 에이전틱 코딩의 획기적 발전인가?

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요약

본 영상은 OpenAI의 새로운 O3 모델이 보여주는 에이전틱 코딩 능력을 다양한 코딩 데모와 함께 심층적으로 분석합니다. 프롬프트를 통한 UI 디자인, 내부 체인 오브 씽(사고 과정) 및 웹 검색 통합, 그리고 순차적 도구 호출을 활용하여 복잡한 코딩 문제를 해결하는 과정을 설명합니다. 또한 텍스트-이미지 앱 구현과 다양한 벤치마크 비교를 통해 모델의 강점과 개선점을 살펴봅니다.

주요 키워드

OpenAI O3 에이전틱 코딩 체인 오브 씽 순차적 도구 호출 웹 검색 UI 디자인 Gemini Flash 2.0 코드 디버깅 SDK 벤치마크

하이라이트

🔑 프롬프트를 통해 포켓몬 백과사전 및 TV 채널 UI를 생성하는 과정을 시연합니다.
⚡️ 모델이 내부 체인 오브 씽과 웹 검색을 순차적으로 활용해 문제를 해결하는 점을 강조합니다.
🌟 자바스크립트를 활용한 시뮬레이션(회전 구체, 육각형 내 바운싱 볼 등) 코드 생성과 디버깅 과정을 자세히 분석합니다.
📌 텍스트-이미지 앱 구현 예제에서 SDK 선택 및 최신 Gemini Flash 2.0 API 활용 과정을 보여줍니다.
🚀 벤치마크 비교를 통해 O3 모델의 성능과 비용 효율성을 Gemini 제품군과 함께 평가합니다.

용어 설명

에이전틱 코딩 (Agentic Coding)

모델이 스스로 사고하고 도구를 호출하여 코딩 문제를 해결하는 능력을 의미합니다.

체인 오브 씽 (Chain-of-Thought)

내부 사고 과정을 단계별로 전개하며 문제 해결 계획을 세우는 모델의 내부 연산 방식입니다.

순차적 도구 호출 (Sequential Tool Calling)

모델이 웹 검색이나 함수 호출 등 다양한 도구들을 순서대로 활용하는 과정을 뜻합니다.

Gemini Flash 2.0

텍스트 기반 프롬프트로 이미지 생성 기능을 제공하는 최신 Gemini API 버전입니다.

웹 검색 (Web Search)

모델이 외부 자료를 참고하기 위해 실시간으로 검색을 수행하여 정보를 보완하는 기능입니다.

[00:00:01] 프롬프트 데모 및 TV 채널 인터페이스

포켓몬 백과사전과 TV 채널 UI를 생성하는 프롬프트 데모를 소개합니다. 간단한 HTML/CSS/JS를 사용해 인터랙티브한 웹사이트 구현을 시연합니다.

[00:01:37] 내부 체인 오브 씽 및 웹 검색 활용

모델이 내부 사고 과정을 통해 요구사항을 분석하는 방법을 설명합니다. 웹 검색을 순차적으로 활용하여 답변을 보완하는 점이 강조됩니다.

[02:34] O3의 웹 검색 기능이 GPT-4.0과는 다르게 더 에이전트적인 특성을 가지고 있으며, 단계적이고 체계적인 검색 방식을 사용한다고 설명합니다.

[03:01] 클로드의 웹 검색 기능과 비교하며, 확장된 사고 기능과 함께 웹 검색을 수행하는 방식을 설명합니다.

[03:29] 모델이 웹 검색을 수행하고 필요한 경우 추가 검색을 통해 응답을 정교화합니다.

[03:36] 첫 번째 테스트로 포켓몬 백과사전 웹사이트를 만드는 프롬프트를 실행했습니다. 모델은 GPT-4 1.0과 다른 주도적인 사고 방식을 보여주었습니다.

[04:22] 생성된 웹사이트는 매우 세련된 UI를 보여주었고, 검색창 추가 요청에도 완벽하게 대응했습니다.

[05:14] LLM의 실제 가치는 창의적 자유도보다는 구체적인 지시사항을 얼마나 잘 따르는지에 있다는 점을 강조했습니다.

[05:37] TV 채널 전환 애플리케이션 예제를 통해 구체적인 지시사항과 창의성의 균형을 테스트했습니다.

[00:06:14] 자세한 코드 예제 및 디버깅

자바스크립트를 이용한 시뮬레이션과 인터랙티브 코딩 예제를 다룹니다. 함수 호출, 레이어 문제 등 코드 개선 및 디버깅 전략을 소개합니다.

[06:30] 각 채널별로 다양한 애니메이션을 구현했으나, GPT-4 1.0에 비해 애니메이션 품질 면에서는 개선의 여지가 있었습니다.

[06:52] 모델이 애니메이션을 잘 처리했지만, 이를 혼란스럽게 만들어보기 위해 스크린샷을 제공하고 요구사항과 비교해 문제점을 찾아보도록 했습니다.

[07:20] 날씨 채널 이미지에 대해 데드 픽셀 검사 등 다양한 분석을 수행했고, 이미지를 직접 보여주며 분석하는 새로운 기능을 보여주었습니다.

[07:41] 채널 아이디어는 잘 만들어졌지만, 레이어 구성과 TV 세트 테두리의 가시성 문제, 그리고 background 함수 호출 관련 잠재적 문제를 지적했습니다.

[08:11] 모델이 파이썬 코드를 작성하고 실행하며, 순차적인 분석과 결과 기반의 업데이트를 수행하는 새로운 수준의 추론 능력을 보여주었습니다.

[08:47] TV 스크린 마스크 관련 이슈와 캔버스 크기 문제에 대해 분석하고 해결책을 제시했습니다.

[09:32] 새로운 프롬프트로 회전하는 숫자 구체 시뮬레이션을 요청했고, 거리에 따른 색상 변화를 구현하도록 지시했습니다.

[10:03] AI가 만든 시뮬레이션에서 색상 반전 문제를 발견하고, 멀티모달 추론을 통해 분석을 시작했습니다.

[10:30] AI가 Z 정렬 문제와 페인터스 알고리즘의 순서가 잘못되었음을 파악하고, 두 단계의 사고 과정을 거쳐 분석했습니다.

[11:26] 첫 번째 해결 시도가 실패한 후, AI는 코드를 재분석하고 페인터스 알고리즘과 깊이 쉐이딩 매핑을 수정하여 문제를 해결했습니다.

[12:36] 새로운 프로젝트로 넘어가며, 20개의 공이 육각형 안에서 튀는 시뮬레이션에 대한 구체적인 요구사항을 설명합니다.

[13:13] O3가 HTML 파일 하나에 모든 코드를 담아 요구사항을 처리하는 방식에 대해 설명합니다. 코드는 간결하지만 설명이 부족한 특징이 있습니다.

[13:40] OpenAI 모델 중 처음으로 칠각형 회전과 20개 공의 물리적 상호작용을 성공적으로 구현했습니다.

[14:22] 떨어지는 글자 애니메이션 구현 시도에서 발생한 오픈타입 시그니처 404 에러와 해결 과정을 설명합니다.

[15:45] 텍스트-이미지 변환 앱 개발 프로젝트에 대한 소개와 요구사항을 설명합니다. Gemini Flash 2.0 API를 활용한 이미지 생성 기능 구현이 목표입니다.

[00:16:15] 텍스트-이미지 앱 구현 및 벤치마크 분석

Gemini Flash 2.0 API를 활용해 텍스트로 이미지 생성 앱을 만드는 과정을 시연합니다. SDK 선택, 최신 구성 반영과 벤치마크 비교로 모델 성능을 평가합니다.

[16:22] 기존에는 API 문서를 제공했지만, 이번에는 검색 기능이 있는 모델의 성능을 테스트하기로 결정했습니다.

[16:38] Gemini SDK가 최근 업데이트되어 대부분의 모델들이 새로운 SDK와 이전 SDK를 혼동하는 상황에서 모델의 대응 능력을 확인하고자 했습니다.

[17:07] 모델은 텍스트-이미지 변환 앱 개발을 위해 FastAPI나 Flask 중에서 플랫폼을 선택해야 했고, Gemini Pro 2.0 API 관련 정보를 검색했습니다.

[17:42] 모델은 더 나은 결과를 위해 최소 10개의 다양한 소스가 필요하다고 판단하여 Gradio와 Streamlit에 대한 추가 검색을 수행했습니다.

[18:04] 이 시스템은 에이전트적 특성을 보이며, 여러 번의 시도를 통해 최적의 결과를 찾아내려 노력했습니다.

[18:51] 모델은 새로운 버전의 Gemini SDK를 선택했지만, 일부 설정에서 이전 SDK의 configure 함수를 잘못 사용하는 실수를 했습니다.

[19:25] 에러 발생 시 모델은 자체적으로 계획을 수정하고 추가 검색을 통해 코드를 개선했으며, 최종적으로 앱의 시각적 모습까지 제시했습니다.

[19:41] AI가 예측한 앱의 디자인과 실제 구현된 앱을 비교하며, 생성 설정과 프롬프트 등이 매우 유사하게 구현되었음을 설명합니다.

[20:28] O3의 강력한 기능으로 SDK 버전 분석, 검색 메커니즘, 순차적 도구 호출 능력을 강조하며, 한 번에 완벽하지는 않지만 오류를 수정하며 개선되는 과정을 설명합니다.

[21:18] OpenAI가 윈드서프와 협력하여 O3의 코딩 기능을 IDE에 통합할 가능성과 Codex CLI의 개발에 대해 논의합니다.

[22:03] 추후 제작될 영상에서 추론 능력 테스트와 misguided attention 데이터셋 분석 계획을 소개합니다.

[22:22] O3의 벤치마크 결과를 소개하며 Gemini 2.5 Pro와 비교하여 좋은 성능을 보이고 있음을 설명합니다.

[22:53] Gemini 2.5 Pro와 O3의 성능 대비 비용 비교에서, Gemini가 더 나은 비용 효율성을 보여주고 있습니다. 특히 2025년 04 Mini 모델이 가장 좋은 성능 대비 비용을 보여줍니다.

[23:28] PhD 수준의 GPQA 테스트에서 Gemini는 O3와 04 Mini보다 저렴한 비용으로 더 좋은 성능을 달성했습니다. MMU 벤치마크에서도 O3가 더 나은 성능을 보이지만, Gemini는 훨씬 저렴한 비용으로 비슷한 성능을 보여줍니다.

[23:57] 코드 관련 폴리글랏 분야에서는 O3가 새로운 표준이 되었지만, 높은 비용이 단점입니다. 직접 테스트 결과 훌륭한 코딩 모델이지만, AGI 수준은 아니며 기본적인 실수들을 여전히 범하고 있습니다.

[24:23] O3의 가장 큰 장점은 도구 사용과 에이전트 워크플로우 처리 능력으로, 이는 이전의 추론 모델에서 볼 수 없었던 수준입니다. 현재 사용 가능한 벤치마크에서 코딩 능력이 최고 수준을 보여주고 있습니다.