2025 오픈AI 개발자 데이 핵심 요약: ChatGPT 앱 플랫폼·Agent Kit·코덱스 자동 코드 리뷰

2025년 10월, 샌프란시스코에서 열린 오픈AI 개발자 데이에서 발표된 주요 변화와 그 여파를 정리합니다. 이번 행사에서는 기존 기술 스택을 대체할 정도의 파격적인 AI 기능들이 쏟아졌으며, 실제 활용 사례와 주요 인사이트를 중심으로 핵심 내용을 전합니다.

ChatGPT, 앱 플랫폼으로 진화한다

이번 행사에서 ChatGPT를 하나의 앱 플랫폼으로 전환하는 전략이 가장 두드러졌습니다. 오픈AI CEO 샘 올트먼의 발표 이후, "기존의 모든 기술 스택이 사실상 더 이상 필요 없어진다"는 분위기가 강하게 전달되었습니다. 이제 사람들은 별도의 웹사이트나 모바일 앱을 직접 실행할 필요 없이, ChatGPT 안에서 필요한 서비스를 명령어로 요청하는 미래가 가까워졌습니다.

예를 들어, 기존에는 음악을 듣기 위해 Spotify 앱을 직접 실행하고 원하는 버튼을 눌러야 했지만, 앞으로는 ChatGPT 내에서 명령만 입력하면 바로 실행할 수 있는 환경이 만들어집니다. 이런 변화는 단순한 기능 확장을 넘어 ChatGPT를 운영체제처럼 사용자 일상을 완전히 잠식할 체계로 성장시키려는 계획에 가깝습니다.

현재 이 플랫폼은 주요 대형 앱들을 대상으로만 테스트가 진행되고 있으며, 실제 사례로 부동산 앱 Zillow가 언급되었습니다. Zillow 서비스를 ChatGPT를 통해 바로 이용한다면, 전통적인 부동산 중개업자가 고액의 수수료를 받는 과정 없이 빠르고 효과적으로 매매가 가능한 시나리오가 구체적으로 제시되었습니다.

OpenAI API의 주요 업데이트: Sora2 및 GPT-5 Pro까지

오픈AI는 API에 여러 가지 의미 있는 업데이트를 진행했습니다. Sora2와 GPT-5 Pro가 이제 공식 API에 등록되었으며, 바로 활용이 가능합니다.

특히 Sora2는 고품질 영상 처리에 사용 가능한 모델로, 1초 생성에 50센트, 1시간짜리 영상을 만든다면 총 1,800달러가 필요하다는 점이 정확하게 언급되었습니다. 이러한 비용 구조를 감안하여, 실제로 활용할 때는 목적과 예산을 명확하게 설정하는 것이 중요합니다.

음성 및 이미지 생성 기능 면에서는 비교적 저렴한 두 개의 소규모 모델도 새로 추가되어, 보다 다양한 사용자나 소규모 프로젝트에서 경제적으로 사용할 수 있도록 옵션이 넓어졌습니다.

GitHub에서 코덱스 자동 리뷰: 실무 생산성 강화

이번 행사에서 개발자들에게 실질적 도움이 될 만한 기능으로 코덱스(Codecs) 기반 GitHub 액션이 공개되었습니다. 이 기능을 사용하면, PR(Pull Request)이 올라올 때마다 코드 품질 체크와 리뷰 과정이 자동화됩니다. 뿐만 아니라, 보안 취약점 탐지·문서화 등 주요 작업을 챗봇처럼 요청해 실행 가능하다는 점이 강조되었습니다.

특히 반복적인 코드 리뷰에 투자하던 시간을 줄임으로써, 팀이나 개인 개발자가 더욱 효율적으로 협업하고 리소스를 아낄 수 있는 환경이 마련되었습니다.

Agent Kit: 누구나 AI 앱을 만들 수 있는 도구로 등장

Agent Kit는 개발자가 AI 기반 작업 흐름(agents)을 시각적으로 설계·배포·최적화할 수 있게 지원하는 통합 툴킷입니다. 발표자는 N8N(노코드 워크플로우 오토메이션)이나 Zapier 같은 기존 툴과 비교해 설명했고, 실제로 코드 없이 드래그 앤 드롭, 플로우차트 방식으로 개발이 가능한 점을 구체적으로 밝혔습니다.

Agent Kit를 이용하면 비개발자도 비전문적인 수준을 넘는 프로젝트를 시작할 수 있지만, 언급대로 완전히 복잡한 작업은 결국 전문 프로그래머가 개입해야 한계에 도달할 수 있다는 점을 냉철하게 평가하며 안내했습니다. 따라서 빠른 MVP 제작이나 프로토타입에 특히 적합할 것으로 보이며, 실제 업무에서 즉시 도입이 가능한 새로운 개발 환경으로 각광받고 있습니다.

JetBrains AI 코딩 에이전트 'Juny' 실제 적용 경험

JetBrains에서 공개한 AI 코딩 에이전트 Juny는 기존 IDE(통합 개발 환경) 내부에 통합되어, 코드베이스 전체 맥락을 파악하며 작업을 지원하는 구조입니다. 발표자는 직접 복잡한 지리정보 데이터를 다루는 프로젝트에 Juni를 써본 경험을 공유했으며, 코드 생성 속도는 약간 느리지만, 맥락 이해력과 정확도면에서는 높은 점수를 부여했습니다.

또한 GitHub 등 외부 플랫폼과 연계하여 한 번에 여러 작업을 동시에 할당하고, 각 작업을 독립적으로 처리할 수 있다는 점이 분명하게 밝혀집니다. 대형 프로젝트, 대규모 팀 협업 환경에서 Juni의 맥락 인지 능력과 비동기 작업 처리 능력은 상당한 실질적 강점으로 소개되고 있습니다.

앞으로 개발 환경 변화, 어떻게 대응할 수 있을까

2025년 10월 기준, 오픈AI 중심의 변화는 기존 웹·모바일 앱 개발 생태계를 빠르게 재편하고 있습니다. 앞으로 앱을 만드는 방식, 워크플로우 자동화, 코드 리뷰, 팀 협업 등 거의 모든 소프트웨어 개발 과정이 더욱 간소화되고, AI가 일상적으로 개입하게 될 것으로 보입니다.

다만, 모든 작업을 챗봇으로 처리하는 것이 실제로 효율적인지에 대해서는, 발표자가 직접 다양한 앱을 써봤던 경험을 근거로 약간의 회의적 시각도 전합니다. 실제로 UI를 직접 사용하는 것이 더 편리한 경우도 많기 때문에, 새 도구를 도입할 때 기존 방식과의 효용을 꼼꼼히 비교하며 접근하는 것이 중요하다고 안내하고 있습니다.

이처럼 오픈AI를 중심으로 가속화되는 새로운 개발 환경의 변화는 기술에 관심 많은 일반 사용자, 실무 개발자 모두에게 향후 커다란 영향을 미칠 것으로 보입니다. 대규모 사용자를 가진 플랫폼에서 빠르게 선점하여 새로운 앱 생태계에서 주도권을 잡는 것도 현실적인 전략으로 제안됩니다.

앞으로 직접 활용해볼 만한 주요 도구와 API, 그리고 복잡한 프로젝트에 적합한 AI 코드 솔루션까지 골고루 확인할 수 있는 시기인 만큼, 각 변화의 세부 내용을 따로 살펴보며 개인 상황에 맞는 개발 전략을 수립하는 것이 실질적인 도움이 될 것입니다.

출처 및 참고 :