OpenAI dots 공개 - 대화가 끝나도 계속 일하는 에이전트
OpenAI가 GPT-6 Astra 기반의 상시 가동 에이전트 dots를 공개했습니다. 프롬프트를 던지는 방식에서 책임을 위임하는 방식으로 넘어가는 변화와, 권한 설계·요금제·한계를 정리했습니다.
2026년 9월 29일 DevDay에서 OpenAI는 dots를 공개했습니다. 그리고 같은 날부터 단계적 배포가 시작됐습니다.
dots의 핵심을 한 문장으로 줄이면 이렇습니다. 대화가 끝나도 계속 일하는 에이전트입니다.
Introducing dots, powered by GPT-6 Astra.
— OpenAI (@OpenAI) September 29, 2026
Remarkably capable, always-on agents built to handle everything.
dots가 기존 ChatGPT와 다른 점
지금까지 ChatGPT를 쓰는 방식은 프롬프트 → 응답 → 종료였습니다. 탭을 닫으면 맥락도 작업도 거기서 멈춥니다. dots는 목표 → 작업 → 관찰 → 계속으로 흐름이 바뀝니다.
| 구분 | 기존 ChatGPT | dots |
|---|---|---|
| 시작점 | 질문·요청 | 지속적인 목표 |
| 지속 기간 | 한 번의 대화 | 대화 사이에도 계속 |
| 작업 방식 | 대화형 어시스턴트 | 상시 가동 에이전트 |
| 실행 환경 | 제한된 도구 | 자체 클라우드 컴퓨터·브라우저 |
| 능동성 | 사용자 입력 필요 | 백그라운드에서 능동적으로 조사 |
| 접근 경로 | ChatGPT | ChatGPT, Slack, Teams 등 |
차이를 가장 잘 보여주는 표현은 “질문을 건네는 것이 아니라 책임을 넘긴다”는 것입니다. 작업 하나를 시키는 게 아니라, 무엇을 계속 챙겨야 하는지를 맡기면 dot이 진행 상황을 추적하고 다음에 할 일을 스스로 판단합니다.
dot은 이름과 얼굴을 가진다
제품 화면을 보면 설계 의도가 더 분명해집니다. 기본 dot 하나를 받아 이름을 붙이는 것부터 시작하고, 각 dot은 고유한 색과 캐릭터 형태를 갖습니다.
이미지 출처: OpenAI 공식 블로그
화면이 좌우로 나뉘어 있다는 점이 핵심입니다. 왼쪽은 dot과의 대화이고, 오른쪽은 dot이 실제로 조작하고 있는 자기 브라우저입니다. 위 화면에서 토드는 반복 실험 결과를 정리한 뒤 Gmail에서 동료에게 보낼 메일 초안을 작성하고 있습니다. 이름 아래에 “실험 목표를 명확히 하는 중”처럼 지금 무엇을 하고 있는지 상태가 표시되는 것도 눈에 띕니다.
에이전트를 사람처럼 꾸미는 연출에는 호불호가 갈릴 수 있지만, 작업을 맡겨두고 나중에 확인하는 제품에서 “지금 무슨 일을 하고 있는지 들여다볼 수 있는 창”은 기능적으로도 필요한 장치입니다.
어떻게 동작하나
- 자체 클라우드 컴퓨터와 브라우저: 각 dot은 사용자 기기와 분리된 자체 실행 환경을 가집니다. 언제든 dot의 컴퓨터를 열어 작업을 들여다볼 수 있고, 반대로 권한을 주면 내 노트북에 연결해 곁에서 작업하게 할 수도 있습니다.
- 4,000개 이상의 앱 연결: 플러그인 생태계를 통해 Slack, Google Drive 등과 연결됩니다. 실제 접근 범위는 사용자가 부여한 권한에 따라 결정됩니다.
- 동시 다중 프로젝트: 여러 프로젝트를 병행하면서 새 작업을 추가로 맡을 수 있습니다. 대화를 번갈아 관리할 필요가 없습니다.
- 피드백 학습: 수정 지시를 반복하면 선호도와 기준을 기억합니다.
- 멀티 채널: ChatGPT뿐 아니라 Slack, Teams에서 접근할 수 있고, 음성 통화도 가능합니다. 채널이 달라져도 맥락은 유지됩니다. 문자 메시지는 곧 제공 예정입니다.
- 활동 보기: 백그라운드 작업을 포함한 진행 상황을 확인하고 중간에 방향을 바꿀 수 있습니다.
이미지 출처: OpenAI 공식 블로그
위 화면은 상시 가동이라는 말이 실제로 어떤 모습인지 보여줍니다. 펠리페는 #aster-launch 채널의 브리프를 읽고 업데이트를 계속 지켜보다가, 출시 화면이 바뀌자 먼저 알려주고 “문구와 비주얼, 발표자 노트를 수정할까요?”라고 제안합니다. 사용자가 요청하기 전에 변화를 감지해 가져온다는 점이 기존 대화형 사용과 가장 다른 부분입니다.
GPT-6 Astra가 모델 계층이고, dots는 그 위에 올라간 지속성·권한·실행 환경 계층이라고 보면 구조가 정리됩니다. 실제로 dot은 실행을 ChatGPT Work나 Codex에 위임하고, 결과를 받아 책임을 계속 이어가기도 합니다.
OpenAI는 사내 활용 사례로 Slack에 버그가 올라오면 dots가 즉시 조사를 시작하고, 새 디자인이 도착하면 팀이 고객 피드백에 집중하는 동안 dots가 작동하는 앱으로 구현하는 모습을 소개했습니다. 외부 초기 테스터 사례로는 청구서를 보내지 않은 것을 dot이 먼저 알아차려 초안을 만들고 승인을 받아 발송한 일을 들었습니다.
권한 설계: 이 제품의 진짜 핵심
에이전트가 사용자 없이 움직인다면 무엇을 허락할 것인가가 제품의 본체가 됩니다. dots는 세 단계로 나눕니다.
- 허용(Allow): 문서 읽기, 이슈 추적기 확인, 내부 초안 작성처럼 되돌릴 수 있는 작업
- 승인 필요(Require approval): 외부 메일 발송, 콘텐츠 발행, 운영 환경 PR 생성
- 차단(Block): 운영 데이터 삭제, 보안 설정 변경
여기에 자동 검토(Auto-review) 가 더해집니다. 계정에 영향을 주거나 정보를 외부로 내보낼 수 있는 작업은 사용자 지시, 사용자가 만든 규칙, OpenAI의 안전 요구사항에 비추어 평가된 뒤 자동 진행·승인 요청·거부로 갈립니다. 비밀번호 변경 같은 일부 민감 작업은 사용자가 규칙으로 열어줄 수도 없게 막혀 있습니다.
백그라운드에서 사용자가 자리에 없을 때 수행하는 선제적 리서치(Proactive research) 는 읽기 전용입니다. 이미 연결된 앱을 읽기 전용 도구로만 사용하므로, 메시지를 보내거나 앱 콘텐츠를 변경하거나 브라우저와 컴퓨터를 제어할 수 없습니다.
승인 흐름이 실제로 어떻게 보이는지는 아래 화면이 잘 보여줍니다.
이미지 출처: OpenAI 공식 블로그
이기가 “배포 이후 사용자들이 iOS 베타 체크리스트를 찾지 못한다”는 제보를 확인하고 원인까지 짚은 뒤 “고칠까요?” 라고 묻습니다. 사용자는 “네, 되돌려놓고 머지하기 전에 내가 수정 내용을 검토할 수 있게 해줘”라고 답하고, 이기는 수정을 마친 뒤 검토 링크를 올립니다. 앞에서 정리한 승인 필요 단계가 실제 대화에서 어떻게 작동하는지 보여주는 장면입니다.
그 밖의 보안 설계로는 dot의 클라우드 컴퓨터를 사용자 기기와 격리하고, 저장된 비밀번호를 모델에 노출하지 않으며, 악의적 지시가 감지되면 작업을 일시 중지하는 장치가 있습니다.
데이터 학습 정책도 확인해둘 만합니다. ChatGPT Business·Enterprise·Edu 워크스페이스의 콘텐츠는 기본적으로 모델 개선에 사용되지 않고, 개인 요금제는 사용자가 직접 설정할 수 있습니다. 선제적 리서치 결과나 dot이 스스로 작성한 메모는 직접 학습에 쓰이지 않습니다.
지시를 쓰는 방식이 달라진다
dots에 맞는 지시는 “이것 좀 분석해줘”가 아니라 책임 명세서에 가깝습니다. 정리하면 다음 항목을 담아야 합니다.
- 지속적 목표 — 무엇을 계속 달성해야 하는가
- 모니터링 범위 — 어떤 변화를 감시할 것인가
- 기준 — 잘한 작업의 정의는 무엇인가
- 권한 — 승인 없이 해도 되는 일은 어디까지인가
- 검증 — 끝내기 전에 무엇을 확인해야 하는가
- 피드백 규칙 — 어떤 수정은 다음에도 일반화해야 하는가
- 에스컬레이션 — 언제 사람에게 물어야 하는가
- 전달 — 결과를 어떤 형태로 보고할 것인가
예를 들면 이런 식입니다.
“고객 피드백을 계속 보면서 영향이 크고 손이 적게 드는 수정 후보를 찾아줘. 빈도·영향·재현 가능성으로 우선순위를 매기고, PR을 만들기 전에는 반드시 승인을 받아.”
이전 글에서 정리한 “모델이 좋아지면 지침은 가벼워져야 한다”는 흐름과도 이어집니다. 세부 절차를 적어주는 대신 경계와 판단 기준을 적어주는 쪽으로 지시의 성격이 옮겨갑니다.
Specialist dots: 조직이 소유하는 에이전트
개인을 대신하는 dot과 별개로, 조직이 소유하는 specialist dots가 함께 공개됐습니다.
- 조직 고유의 ID와 인증 정보를 부여받고, IT에서 제공하는 하드웨어를 사용합니다
- 기업의 기록 시스템과 깊이 통합되어 명확히 정의된 책임을 맡습니다
- 개인이 아니라 팀의 피드백으로 학습합니다
- 기업 거버넌스 체계 안에서 관리됩니다
OpenAI는 사내에서 조달, 청구서 처리, 이메일 마케팅, 고객 지원, 상업 계약 영역에 먼저 적용해보고 그 경험을 바탕으로 개발을 이어가고 있다고 밝혔습니다. 우선은 기업 파일럿으로 시작하며, OpenAI 엔지니어링 팀이 조직과 직접 협력해 각 dot의 책임 범위, 사용할 도구, 사람이 검토·승인하는 방식을 함께 정하는 방식입니다.
또한 마이크로소프트의 Agent 365와 통합하는 작업도 진행 중입니다. 사람이 아닌 신원(non-human identity)을 기업이 이미 쓰는 도구로 관리하겠다는 접근입니다.
요금제와 이용 범위
| 플랜 | 첫 dot | 비고 |
|---|---|---|
| Pro (월 $100 / $200 / $500) | 추가 비용 없이 포함 | EEA·스위스·영국 제외 |
| Business Premium | 추가 비용 없이 포함 | 지원되는 모든 지역 |
| Enterprise / Edu / Healthcare | 베타 | 관리자가 활성화해야 함 |
| Plus · Go · Free | 미포함 | — |
사용량 계산 방식이 조금 특이합니다.
- dot과의 대화: ChatGPT 사용량 한도에 포함되지 않음
- dot의 백그라운드 작업: 플랜별 할당량 소비
- Codex·ChatGPT Work로 위임된 작업: 해당 서비스의 일반 사용량 한도 적용
첫 달은 한도가 넉넉하게 열려 있고, 이후 조건은 아직 공개되지 않았습니다. 추가 dot을 늘리거나 속도·월간 처리량을 올리는 유료 옵션은 추후 제공될 예정입니다.
Pro 기준 지역 제한에서 EEA·스위스·영국이 빠져 있다는 점이 눈에 띕니다. 규제 환경 때문으로 보이며, 한국은 공식 한국어 안내 페이지가 함께 공개된 만큼 포함되는 것으로 보입니다.
한계와 우려
제품 발표 자료만 보면 매끄럽지만, 실제로는 짚어둘 지점이 여럿입니다.
기능 측면의 제약
- 독립된 이메일 주소가 없어 외부에서 dot에게 직접 업무를 보낼 수 없습니다
- 전화는 수신이 불가능하고 사용자가 시작한 통화만 가능합니다
- 모바일에서는 dot을 새로 만들 수 없습니다(접근은 가능)
- 개별 기억을 골라서 삭제할 수 없습니다. 저장된 기억을 지우는 것은 곧 그 dot을 지우는 것입니다
- 앱 연결을 해제해도 이미 수집한 맥락은 남습니다
검증과 비용
출시 직후라 독립적인 제3자 평가나 재현 가능한 벤치마크가 아직 없습니다. 성능에 대한 설명은 현재로서는 전부 OpenAI 측 자료입니다. 첫 달 이후의 사용량 조건이 공개되지 않은 것도 도입 검토 단계에서는 부담입니다.
안전 문제
NBC 보도에 따르면 지난 6월 OpenAI의 내부 개발 모델이 호주 정부 웹사이트에서 공공 건강보험 프로그램의 비공개 정보에 접근한 사건이 있었습니다. 샘 알트만은 이것이 출시된 제품이 아니라 내부 모델의 문제였다고 선을 그으면서도, “안전과 보안을 진지하게 다루지 않으면 AI 통제 상실 사고가 일어날 수 있다” 고 인정했습니다. OpenAI는 인간 지시를 충실히 따르지 않을 가능성을 이유로 GPT-6.1 Astra 출시를 연기하기도 했습니다.
상시 가동 에이전트에 앱 접근 권한을 주는 구조에서는 모델이 틀리는 것과 시스템이 잘못 작동하는 것의 무게가 다릅니다. 채팅창에서의 오답은 무시하면 그만이지만, 연결된 앱에서의 잘못된 쓰기 작업은 되돌리기 어렵습니다.
개발자에게 의미하는 바
1. 설계의 단위가 “프롬프트”에서 “책임”으로 바뀐다
지금까지의 고민이 “다음 프롬프트를 어떻게 쓸까”였다면, 이제는 “어떤 책임을 안전하게 위임할 수 있고, 어디서 승인을 받아야 하는가” 입니다. 이것은 프롬프트 엔지니어링보다는 권한 설계와 운영 정책에 가까운 작업입니다.
2. 되돌릴 수 있는 작업과 없는 작업을 먼저 나눠야 한다
허용·승인·차단 세 단계를 나누는 기준은 결국 되돌릴 수 있는가입니다. Jev 포스팅에서 정리한 신뢰도 기반 라우팅과 같은 발상이고, 에이전트 제품 전반이 비슷한 구조로 수렴하고 있습니다.
3. 작게 시작해 신뢰를 쌓는 방식이 현실적이다
처음부터 쓰기 권한을 열어주기보다, 읽기 전용 조사와 초안 작성처럼 검토 가능한 작업부터 맡기고 결과를 확인하면서 범위를 넓히는 접근이 안전합니다. 기억을 개별적으로 지울 수 없다는 제약을 감안하면, 민감한 데이터 연결은 특히 신중하게 결정해야 합니다.
결론
dots는 새로운 모델이 아니라 GPT-6 Astra 위에 지속성과 권한을 얹은 제품입니다. 기술적으로 완전히 새로운 것을 꺼냈다기보다, 기존 기능을 “상시 가동 에이전트”라는 형태로 다시 묶은 쪽에 가깝습니다.
그럼에도 의미가 있는 이유는 대화 단위로 끊기던 AI 사용 방식이 책임 단위로 바뀌는 첫 상용 제품이기 때문입니다. 다만 독립 검증이 없고, 사용량 조건이 미공개이며, 기억 관리와 안전 문제에 미해결 지점이 남아 있습니다. 민감한 데이터를 연결하기 전에 승인 경계부터 설계하는 것이 지금으로서는 가장 현실적인 접근입니다.
핵심 정리
- 정체: GPT-6 Astra 기반의 상시 가동 에이전트, 2026년 9월 29일 공개
- 차이점: 대화가 끝나도 계속 일하며, 자체 클라우드 컴퓨터와 4,000개 이상 앱 연결
- 권한 설계: 허용·승인 필요·차단 3단계 + 자동 검토, 백그라운드 조사는 읽기 전용
- 지시 방식: 프롬프트가 아니라 목표·기준·권한·에스컬레이션을 담은 책임 명세
- 조직용: specialist dots는 자체 신원·자격증명을 갖고 Microsoft Agent 365와 통합 진행 중
- 요금제: Pro·Business Premium은 첫 dot 무료, EEA·스위스·영국 제외, 첫 달 이후 조건 미공개
- 한계: 독립 검증 부재, 개별 기억 삭제 불가, 전용 이메일 주소 없음
더 자세한 내용은 OpenAI 공식 발표와 dots 안전·보안·개인정보 보호 블로그에서 확인하실 수 있습니다.