Codex와 서브에이전트 — OpenAI 소프트웨어 엔지니어링 에이전트의 모든 것
📺 원본 영상: Codex and Subagents — Vaibhav Srivastav & Katia Gil Guzman, OpenAI 🎙️ 채널: AI Engineer 📅 정리 일자: 2026-04-30 ⚠️ Note: 본 리포트는 영상의 음성을 텍스트로 변환(STT)하여 정리한 것입니다. 화면에 표시된 자료(차트, 코드, 슬라이드 등)는 포함되지 않을 수 있습니다.
개요
이 강연은 OpenAI Developer Experience 팀의 Katia Gil Guzman과 Vaibhav Srivastav(이하 VB)가 AI Engineer 컨퍼런스에서 진행한 워크숍 형식의 발표다. 런던 기반의 두 발표자는 개발자들이 OpenAI 제품을 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 역할을 맡고 있으며, 이 강연에서는 Codex 플랫폼의 전반적인 구조에서 시작해 플러그인(Plugins), 자동화(Automations), 코드 리뷰(Code Review), 서브에이전트(Subagents)에 이르기까지 핵심 기능들을 라이브 데모와 함께 소개했다. 이미 Codex를 사용하는 개발자라면 Guardian Approvals, Hooks, Codex Security와 같은 실험적 기능에서 새로운 인사이트를 얻을 수 있다.
Codex란 무엇인가: 코딩 에이전트를 훨씬 넘어선 존재
Codex를 단순히 ‘코드를 작성하는 에이전트’로 이해하는 것은 그 역량을 크게 과소평가하는 것이다. Katia에 따르면, Codex는 OpenAI의 소프트웨어 엔지니어링 에이전트(Software Engineering Agent)로서, 코드 작성에 그치지 않고 명령어 실행(command execution), 테스트 실행(test execution), 코드베이스 탐색(codebase exploration) 등 실제 소프트웨어 엔지니어가 수행하는 모든 작업을 처리할 수 있다. 이러한 폭넓은 역량은 언어 모델 단독으로는 불가능하며, OpenAI의 독자적인 통합 에이전트 하네스(Unified Agent Harness)가 핵심적인 역할을 한다.
이 하네스는 에이전트의 행동을 관리하고 평가하는 래퍼(wrapper)로서, 도구 실행(tool execution), 환경 설정(environment setup), 그리고 안전 기능(safety features)을 통합적으로 담당한다. 강력한 언어 모델이 하네스라는 구조물 위에서 작동함으로써 비로소 실용적인 소프트웨어 엔지니어링 작업이 가능해지는 구조인 것이다. 개발자들은 이 Codex를 Codex 앱, IDE 익스텐션(IDE Extension), CLI, Slack, GitHub 등 다양한 인터페이스를 통해 사용할 수 있으며, Figma, Linear, Notion과 같은 외부 도구와의 통합도 지원한다.
모델 생태계와 성능 혁신: GPT 5.x 시리즈의 빠른 진화
VB는 Codex 생태계를 뒷받침하는 모델들의 진화 과정을 설명하며, 이것이 단순한 버전 업데이트가 아니라 사용자에게 제공되는 역량의 근본적인 확장임을 강조했다. VB가 OpenAI에 합류한 12월 당시(STT 원본: “GPD 5.2”), 팀의 주력 모델은 GPT 5.2였다. 이후 코덱스 특화 버전인 GPT 5.2 Codex를 출시했는데, 이는 장시간 실행되는 복잡한 작업에서 모델이 얼마나 오래, 얼마나 깊이 작업을 지속할 수 있는지의 한계를 밀어붙인 결과물이었다.
그 뒤를 이어 GPT 5.3 Codex가 출시되었고, Cerebras와의 파트너십을 통해 GPT 5.3 Codex Spark가 등장했다. Spark는 Cerebras의 인프라 위에서 구동되는 텍스트 전용(text-only) 리서치 프리뷰 모델로, 압도적인 응답 속도를 특징으로 한다. 강연 시점에서의 최신 플래그십 모델은 GPT 5.4이며, 직전 주에 GPT 5.4 mini가, 그리고 GPT 5.4 nano도 추가로 출시된 상태였다. mini와 nano는 단기 실행 작업 및 서브에이전트에 특화되어, 비용을 절감하면서도 빠른 응답이 필요한 시나리오에서 최적의 선택지가 된다.
속도 개선 측면에서 OpenAI는 두 가지 중요한 기술을 도입했다. 첫 번째는 WebSockets 기반의 연결 방식으로, 기기와 API 서버 사이에 지속적인 연결을 유지함으로써 추가 비용 없이 약 1.75배 빠른 토큰 처리 속도를 구현했다. 두 번째는 Fast Mode로, 이 1.75배의 속도에 더해 추가적으로 2배의 속도 향상을 제공한다. VB에 따르면 이 분야에서의 개선 작업은 현재도 지속적으로 진행 중이다.
Codex 앱: 멀티 프로젝트 워크플로우의 중심
Codex 앱은 올해 초 출시되었으며, VB 본인도 초기에는 CLI 사용자였지만 앱 출시 이후 자신의 워크플로우에서 핵심 도구가 되었다고 밝혔다. 앱의 핵심 가치는 두 가지로 압축된다. 하나는 여러 프로젝트를 하나의 인터페이스에서 관리할 수 있다는 점이고, 다른 하나는 동일한 프로젝트 내에서 여러 기능을 동시에 개발할 수 있다는 점이다.
이를 가능하게 하는 기술적 기반이 바로 네이티브 작업 트리(Work Tree) 지원이다. 개별 기능 요청이나 버그 수정 등 각각의 작업을 서로 독립적인 작업 트리에서 병렬로 진행할 수 있어, 컨텍스트 전환(context switching)에 드는 비용을 크게 줄일 수 있다. 향상된 Git 지원, Windows 네이티브 샌드박스 지원도 주요 특징으로 꼽히는데, 특히 Windows 네이티브 샌드박스는 경쟁 도구들 중 Codex가 최초로 지원한다고 VB는 강조했다. 강연 당일 기준으로 Codex의 주간 활성 사용자(Weekly Active Users)는 300만 명을 돌파했으며, 이는 1월 이후 단 몇 달 만에 3배 이상 증가한 수치다.
플러그인(Plugins): 역량을 하나의 패키지로 묶다
플러그인은 Codex의 가장 최신 기능 중 하나로, 스킬(Skills), 앱(Apps), MCP 서버(MCP Servers), 그리고 프롬프트를 하나의 재사용 가능한 번들로 묶어주는 개념이다. 이 구성 요소들을 각각 살펴보면, 스킬은 특정 프로세스에 맞게 패키지화된 재사용 가능한 지침(instructions)으로, 반복되는 작업 흐름을 한 번 정의해두면 Codex가 이를 자동으로 활용하게 된다. 앱은 Notion, Linear와 같은 외부 서비스에 대한 연결이며, MCP 서버는 외부 시스템의 도구들을 Codex에 노출시켜 기능을 확장하는 메커니즘이다. 플러그인은 이 세 가지를 하나로 묶어, 개발자가 매번 개별적으로 스킬을 설치하고 앱을 연결하고 MCP 서버를 설정하는 번거로움을 없앤다.
강연에서 Katia는 두 가지 플러그인 데모를 진행했다. 첫 번째는 Google Drive 플러그인을 활용한 예로, Codex가 코드베이스의 YAML 파일에서 57개의 Codex 밋업 이벤트를 읽어 Google 스프레드시트를 자동으로 업데이트하는 작업을 약 2분 만에 완료했다.
23:33 - Codex가 코드베이스 YAML 파일에서 57개 Codex 이벤트를 읽어 Google 스프레드시트를 업데이트 완료한 결과 화면
두 번째는 Game Studio 플러그인으로, Codex가 ImageGen 스킬을 통해 게임 스프라이트(sprite) 등 시각 자료를 생성하고, Playwright Interactive 스킬을 활용해 생성된 게임을 헤드리스 브라우저(headless browser)에서 직접 실행하며 디버깅하는 과정을 보여줬다.
💡 [영상 참조] Katia가 Codex가 전날 완성해둔 플랫포머 게임을 시연하는 장면입니다. “벽돌로 만든 플랫폼이 있는 플랫포머 게임을 만들어라”라는 단 하나의 지시만 제공했으며, 캐릭터 스프라이트(5가지 이상의 애니메이션 포함)와 게임 로직 전체를 Codex가 자율적으로 생성했다고 설명합니다. 📺 원본 영상에서 확인하세요.
24:24 - Game Studio 플러그인 데모: ImageGen 스킬로 플랫포머 게임의 캐릭터 및 배경 스프라이트들이 생성 중인 화면
Playwright Interactive와 ImageGen은 특히 시각적인 결과물을 개발할 때 게임 체인저(game changer)가 된다. Playwright Interactive는 Codex가 헤드리스 브라우저를 통해 앱의 UI를 직접 탐색하고, 스크린샷을 찍어 분석함으로써 시각적 피드백 루프를 스스로 구성할 수 있게 해준다. 이 두 스킬과 Game Studio 플러그인을 조합하면 사람의 시각적 개입 없이도 완성도 있는 게임을 처음부터 끝까지 빌드할 수 있다.
자동화(Automations): 반복 업무를 백그라운드에 위임하다
자동화는 Katia가 개인적으로 가장 즐겨 사용하는 Codex 기능이라고 강조했다. 자동화의 핵심 개념은 크론 잡(cron job)처럼 특정 시간이나 주기에 맞춰 Codex가 백그라운드에서 정해진 작업을 수행하도록 설정하는 것이다. 플러그인과 앱을 활용할 수 있으며, 사용자가 직접 대화형 인터페이스를 사용하지 않아도 Codex가 독립적으로 작업을 완료한다는 점이 핵심이다.
실제 사용 예시로 Katia는 두 가지를 공유했다. 하나는 매일 오전 9시에 Slack 메시지를 검토해 긴급 답장이 필요한 메시지를 플래그 처리하고, 전날 이후의 주요 내용을 주제별로 요약하는 자동화다. 다른 하나는 Gmail을 연결해 매일 쏟아지는 이메일 중 실제로 응답해야 하는 것과 불필요한 요청을 분류해주는 자동화로, 개인적으로 하루에 수 시간을 절약하고 있다고 밝혔다. 자동화는 Codex 앱 내에서 직접 생성할 수 있으며, Codex에게 “이런 자동화를 만들어줘”라고 자연어로 요청하는 방식도 지원한다.
코드 리뷰: 전체 코드베이스를 맥락으로 읽는 자동화 리뷰어
에이전트에게 더 많은 작업을 위임할수록, 그 결과물의 품질 보증이 더욱 중요해진다. 여러 기능을 동시에 개발하다 보면 모든 코드 변경 사항을 일일이 검토하는 것이 현실적으로 불가능해지기 때문이다. VB는 Codex 코드 리뷰가 업계 최고 수준이라고 자부했으며, 그 이유로 단순히 diff(변경된 코드)만 보는 것이 아니라 전체 코드베이스의 맥락에서 변경 사항을 분석한다는 점을 꼽았다. 이를 통해 수정된 코드가 건드리지 않은 다른 모듈에 미칠 수 있는 2차적 영향(second-order effects)까지 감지할 수 있다.
코드 리뷰는 세 가지 방식으로 사용할 수 있다. GitHub에 Codex를 연결하면 모든 풀 리퀘스트(Pull Request)에 대해 자동으로 리뷰가 실행되며, P0(즉시 수정), P1(중요), P2(개선 권고) 등의 심각도 레이블과 함께 구체적인 개선 사항을 코멘트로 남긴다. CLI의 슬래시 리뷰(/review) 명령어, 그리고 Codex 앱을 통해서도 동일한 기능을 사용할 수 있다. 강연 시점에서 OpenAI 전 직원의 모든 풀 리퀘스트, 공동 창업자 Greg의 것까지 포함하여, 100%가 Codex 코드 리뷰를 기본으로 거치도록 설정되어 있다는 점은 이 기능에 대한 내부적인 신뢰를 잘 보여준다.
💡 [영상 참조] VB가 실제 작업 환경에서 커밋되지 않은 변경 사항에 대해 코드 리뷰를 요청하자, Codex가 새로운 스레드를 스핀업하여 리뷰 전용 프로세스를 독립적으로 실행하는 과정을 보여주는 시점입니다. 최종적으로 P1/P2 등급의 구체적인 개선 사항 목록이 출력됩니다. 📺 원본 영상에서 확인하세요.
32:04 - 코드 리뷰 완료 화면: P1 ‘localise revenue detail’, P2 ‘translate’ 등 구체적인 심각도별 리뷰 결과가 출력된 상태
추가적으로, VB와 동료 Dom이 공동 개발한 Claude Code 플러그인(STT 원본: “Cloud Code plugin”)을 통해, Claude Code 세션 내에서도 동일한 수준의 Codex 코드 리뷰를 호출할 수 있게 되었다. 이 플러그인은 적대적 리뷰(adversarial review)나 변경 사항 복구(rescue) 기능도 포함하며, 커뮤니티에서 예상보다 훨씬 광범위하게 활용되고 있다고 VB는 전했다.
서브에이전트(Subagents): 병렬 처리의 새로운 패러다임
서브에이전트는 VB가 이 강연에서 가장 기대감을 가지고 소개한 기능이다. 핵심 개념은 하나의 마스터 작업(master task)을 분해 가능한 독립적인 병렬 작업들로 나누어 각각의 에이전트에게 위임하는 것이다. 각 서브에이전트는 독립적인 Codex 환경에서 작업을 수행하고, 완료 후 결과를 마스터 에이전트에게 반환하며, 마스터는 이를 취합해 최종 응답을 생성한다. 이론적으로는 API 키나 구독의 한도 내에서 원하는 만큼의 에이전트를 동시에 실행할 수 있다.
VB는 45개의 서브에이전트 페르소나 파일이 포함된 자신의 Codex Agents 레포지토리를 예시로 들었다. 에이전트 스펙이 변경될 때마다 이 45개 파일을 순차적으로 검토하는 것은 큰 시간 낭비다. 대신 “20개의 서브에이전트를 스핀업해서 모든 서브에이전트를 리뷰하라”는 단 하나의 명령으로, Codex는 스스로 이 작업의 복잡성을 인식하고 플랜 모드(Plan Mode)를 자동으로 활성화한 뒤 리뷰 슬라이스(review slices)를 생성했다. 각 서브에이전트에게 구체적으로 어떤 파일을 리뷰할지 배분하고, 레포지토리 가이드라인까지 컨텍스트로 제공하여 독립적인 리뷰를 진행시켰다.
💡 [영상 참조] Jason, Hume 등의 이름을 가진 서브에이전트들이 병렬로 각자의 파일을 검토하는 화면입니다. 각 에이전트가 어떤 파일을 담당하는지, 어떤 지침에 따라 리뷰하는지가 마스터 에이전트에 의해 자동으로 설정되어 있음을 확인할 수 있습니다. 📺 원본 영상에서 확인하세요.
38:25 - 서브에이전트 데모: 6개의 서브에이전트(Jason, Hume 등)가 병렬로 45개 페르소나 파일을 각자 검토하고 있는 화면
44:26 - 서브에이전트 리뷰 취합 결과 화면: ‘performance investigator is overprivileged’, ‘P1 sandbox mismatch’ 등의 구체적인 문제점이 도출된 상태
서브에이전트의 활용 범위는 광범위하다. VB가 제시한 예시들은 이 기능의 잠재력을 잘 보여준다. 사이버 보안 관점에서 동일한 git 커밋이나 레포지토리를 다양한 가설(hypothesis)에 기반하여 복수의 서브에이전트가 동시에 취약점을 분석하는 취약점 맵(vulnerability map) 생성, 새로운 기능을 구현할 때 5~10가지 다른 접근 방식을 각 서브에이전트가 탐색하고 그 결과를 비교하는 브레인스토밍 시나리오가 대표적이다. 모든 경우에서 공통적으로 얻는 이점은 순차 처리 대비 압도적인 시간 단축과, 단일 관점이 아닌 다중 관점에서의 검토다.
커스텀 서브에이전트 구성하기
Codex는 기본적으로 세 가지 서브에이전트 페르소나를 내장하고 있다. 일반 목적의 폴백(fallback) 에이전트, 특정 기능 구현 등 실행에 집중하는 워커(Worker), 그리고 코드베이스 탐색에 특화된 익스플로러(Explorer)가 그것이다. 그러나 이를 자신의 워크플로우에 맞게 완전히 커스터마이징하거나 새로운 페르소나를 만들 수 있다는 점이 서브에이전트 시스템의 진정한 강점이다. OpenAI 팀은 Codex에게 과거 세션들을 스캔하고 적합한 서브에이전트를 추천해달라고 요청하는 방식도 적극 권장한다.
커스텀 서브에이전트를 정의할 때는 이름, 설명, 샌드박스 모드(sandbox mode), 사용할 모델, 추론 노력도(reasoning effort), 그리고 구체적인 지침(instructions)을 지정한다. 샌드박스 모드 설정은 보안과 직결된 중요한 결정이다. 코드 리뷰 에이전트나 사이버 보안 취약점 분석 에이전트는 반드시 읽기 전용(read-only) 모드로 설정해야 하고, 문서 작성 에이전트나 버그 리포트 생성 에이전트는 실제로 파일을 생성해야 하므로 쓰기 권한(write access)이 필요하다. VB가 예시로 보여준 PR Explorer 서브에이전트는 GPT 5.3 Codex Spark를 사용하도록 설정되어 있었는데, Cerebras 기반의 이 고속 모델이 코드베이스 탐색이라는 단순하지만 대용량인 작업에 적합하기 때문이다.
💡 [영상 참조] Codex에게 ‘docs researcher’ 커스텀 서브에이전트를 생성해달라고 요청하자, Codex가 DX 팀이 만든 docs MCP 서버를 자동으로 연결하고 서브에이전트 설정 파일을 생성하는 과정을 보여주는 시점입니다. 📺 원본 영상에서 확인하세요.
47:02 - Codex가 ‘docs researcher’ 커스텀 서브에이전트 설정 파일을 자동 생성하는 과정. DX 팀의 docs MCP 서버를 자동으로 연결하는 설정이 포함됨
각 서브에이전트에게 MCP 서버 접근 권한이나 스킬을 부여할 수도 있다. 예를 들어, Sentry MCP 서버를 연결한 서브에이전트는 에러 리포트를 직접 조회하고, Linear에 접근 권한을 가진 서브에이전트는 이슈를 읽고 트리아지(triage)하는 역할을 수행할 수 있다. 이처럼 MCP 접근 권한, 스킬, 모델 선택, 샌드박스 모드를 조합하면 각 서브에이전트를 특정 역할에 최적화된 전문가로 구성할 수 있다.
블리딩 엣지: 실험적 기능들
Guardian Approvals: YOLO 모드의 안전한 대안
에이전트에게 무제한 접근 권한을 부여하는 YOLO 모드(YOLO mode)는 빠른 개발에 편리하지만 본질적으로 안전하지 않다. Guardian Approvals(STT 원본: “Gargent approvals”)는 이 문제를 해결하기 위한 실험적 기능이다. Codex가 권한 있는 작업, 예를 들어 디렉토리 삭제, 서버 실행, 파일의 외부 노출 등을 실행해야 할 때, 별도의 서브에이전트를 스핀업하여 해당 작업이 인간의 개입이 필요한지 여부를 자율적으로 판단하도록 한다. 대부분의 경우 서브에이전트가 스스로 승인하여 작업을 진행하고, 진정으로 위험한 경우에만 인간에게 확인을 요청한다. 이를 통해 매번 권한 요청에 응해야 하는 승인 피로(approval fatigue)를 크게 줄이면서도 안전성을 유지할 수 있다. /experimental 명령어를 통해 오늘부터 활성화할 수 있다.
Hooks: 이벤트 기반 자동화의 기반
Hooks는 특정 이벤트에 반응하여 Codex가 정해진 작업을 프로그래매틱하게 수행하도록 설정하는 기능이다. 현재 세 가지 훅이 지원된다. 세션 시작 시 훅(start hook)은 Codex 세션이 시작될 때 GitHub 레포지토리에서 최신 코드를 자동으로 pull하도록 설정하는 데 활용할 수 있다. 도구 사용 시 훅(per-tool use hook)은 Codex가 도구를 사용할 때마다 로그를 남기는 연구 목적으로도 유용하다. VB가 장시간 실행 작업에서 가장 많이 활용하는 것은 정지 훅(stop hook)으로, Codex가 한 턴을 마칠 때마다 Python 스크립트를 통해 “계속하라, 검증 명령어를 한 번 더 실행하라, 한 가지를 더 개선하고 멈춰라”는 지시를 자동으로 내려 작업이 중단 없이 진행되도록 한다. 훅은 JSON 설정 파일과 Python 스크립트 조합으로 구현할 수 있다.
54:39 - Hooks 기능 설명: pre-tool use hook 구조와 start hook, session resume 설정이 포함된 JSON 설정 파일 예시 화면
퍼스낼리티 커스터마이징(Personality Customization)과 기타 기능
Codex의 대화 방식과 행동 양식을 사용자가 직접 설정할 수 있다. 친근한 방식이나 실용적인 방식 중 선택할 수 있으며, 항상 현재 수행 중인 작업을 인용(cite)하도록 설정하는 등 커스텀 지침을 추가할 수 있다. 이와 더불어, Codex Security는 GitHub 프로젝트의 취약점을 커밋 단위로 분석하여 취약점 패치를 자동 생성하고 Codex를 통해 실제로 적용하는 파이프라인을 제공한다.
Q&A 핵심 내용
강연 말미 질의응답에서 몇 가지 중요한 실용 정보가 공유되었다. 우선, 과거 Codex 세션 기록은 .codex 폴더 내의 .sessions 디렉토리에 저장되며, Codex에게 이 세션들을 스캔해 적합한 자동화나 서브에이전트를 추천해달라고 요청할 수 있다. 이는 Codex 활용의 학습 곡선 자체를 Codex에게 위임하는 방식이다.
클라우드 작업 위임에 관해서는, Codex 앱에서 로컬 실행 대신 클라우드 모드를 선택할 수 있다. 특히 ‘Best of N’ 기능을 사용하면 동일한 작업을 클라우드에서 N번 병렬로 실행한 뒤 가장 좋은 결과를 선택할 수 있다. 클라우드 환경에서의 로컬 스킬 지원은 현재 제한적인데, 이는 클라우드 샌드박스가 스킬의 신뢰성을 검증할 방법이 없기 때문이다. 신뢰된 MCP 서버, CLI, SSH 에이전트 등을 클라우드 환경에서도 활용할 수 있도록 하는 작업이 로드맵의 상위 우선순위에 있다고 VB는 밝혔다.
마무리 / 핵심 정리
이 강연이 그리는 Codex의 미래는 단순한 코드 작성 도구를 훨씬 뛰어넘는다. 플러그인으로 역량을 확장하고, 자동화로 반복 작업을 제거하고, 서브에이전트로 병렬 처리를 구현하며, Guardian Approvals와 Hooks로 안전성과 자율성의 균형을 맞추는 이 생태계는 개발자가 에이전트에게 점점 더 많은 책임을 위임하는 방향으로 일관되게 진화하고 있다. 단, 이 강연에서 VB와 Katia가 공통적으로 강조한 메시지가 있다. 이 모든 기능들이 복잡한 설정 없이도 Codex 자체에게 자연어로 요청하여 접근 가능하다는 것이다. “내 과거 세션을 보고 적합한 서브에이전트를 만들어줘”, “이 자동화를 설정해줘”라고 물어보는 것만으로도 시작할 수 있다. 결국 Codex는 사용할수록 더 잘 활용할 수 있는 에이전트이며, 그 학습 곡선 자체도 Codex에게 위임할 수 있다는 점에서 특별하다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | Codex and Subagents — Vaibhav Srivastav & Katia Gil Guzman, OpenAI |
| 채널 | AI Engineer |
| 리포트 작성 | 2026-04-30 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
💬 본 리포트는 영상 내용을 바탕으로 재구성되었습니다. 정확한 내용은 원본 영상을 참조해 주세요.
Related Reports
- Full Workshop Setting Yourself Up for Success - Jason Liu, OpenAI Codex
- 99%가 아직 모르는 ChatGPT 워크. 화면만 녹화하면 100% 자동화로 구현됩니다
- 코덱스 18가지 필수 기능 12분 정리
- Harness Engineering - How to Build Software When Humans Steer, Agents Execute — Ryan Lopopolo, OpenAI
- Skills are the New SDKs - Elvin Aghammadzada, DataRobot