3장 OpenAI GPT Assistants와 ChatGPT에서 나만의 GPT 구축 개요

개요

OpenAI의 GPT Assistants 플랫폼과 ChatGPT Plus는 사용자가 직접 '나만의 GPT'를 만들고, 이를 다른 사람들과 공유하거나 상점(GPT Store)에 공개할 수 있는 환경을 제공한다. 이 플랫폼은 단순히 채팅만 하는 모델이 아니라, 특정 목적과 역할을 가진 "어시스턴트(에이전트)"를 설계하는 도구로 이해하는 것이 좋다.

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이 노트에서는 ChatGPT Plus에서 제공하는 GPT Builder와 Configure 패널을 활용해 GPT 어시스턴트를 만드는 흐름을 정리하고, 책에 등장하는 "Culinary Companion" 예시를 중심으로 인스트럭션, 페르소나, RULES(규칙)를 어떻게 설계하면 되는지 요약한다. 특히 요리 도우미 GPT를 만들 때 이미지 생성, 영양 정보, 장보기 리스트, 비용 계산 같은 기능을 어떻게 규칙으로 녹여 넣을 수 있는지 아이디어를 정리해 실전 설계에 바로 활용할 수 있도록 한다.

GPT Assistants와 GPT Store 개요

GPT Assistants는 OpenAI가 제공하는 "에이전트 플랫폼"의 한 형태로, 사용자가 특정 목적에 맞는 GPT를 구성하고 활용할 수 있게 해주는 개념이다. ChatGPT Plus 사용자라면 ChatGPT 인터페이스 안에서 바로 이 기능을 이용할 수 있으며, 코드 실행, 파일 분석, 맞춤 지식 추가, 외부 액션 연동 등 다양한 능력을 결합하여 하나의 "역할이 분명한 GPT"를 만들 수 있다.

GPT Store는 이렇게 만들어진 GPT들을 모아둔 일종의 앱 스토어 같은 공간이다. ChatGPT 내 GPT Store 화면에서 다른 사람들이 만든 GPT를 검색하고, 사용량이나 평가 등을 참고해 필요한 작업에 적합한 GPT를 골라 쓸 수 있다. 충분한 품질을 갖춘 GPT를 설계했다면, 이를 GPT Store에 등록해 다른 사용자들에게 공개하고 일종의 "상용화"도 노려볼 수 있다.

ChatGPT UI에서 GPT 생성 흐름: Builder와 Configure 패널

ChatGPT에서 GPT를 만들 때 기본적인 시작점은 "Create" 버튼이다. 이 버튼을 누르면 GPT Builder라는 대화형 인터페이스가 열리는데, 여기서 사용자는 자연어로 "이 GPT가 무엇을 해야 하는지"를 설명하면서 점진적으로 어시스턴트를 설계한다. Builder는 사용자의 설명을 바탕으로 이름, 설명, 인스트럭션 초안, 대화 시작 문구 등을 자동으로 제안해 준다.

Builder와의 대화가 어느 정도 진행되면 "Configure" 패널을 통해 더 세밀한 수동 설정을 할 수 있다. Configure 화면에는 GPT 이름, 설명, 인스트럭션, 초대 프롬프트(Conversation starters) 등이 채워져 있으며, 이것을 기반으로 사용자가 직접 문장을 다듬고, 누락된 요구 사항을 추가하고, 규칙을 구체화하는 식으로 품질을 높인다. Builder는 초안 생성 도우미에 가깝고, 최종 품질은 Configure 패널에서의 수동 튜닝에 달려 있다고 보는 편이 이해하기 쉽다.

인스트럭션, 페르소나, 역할·목표의 구조

하나의 GPT 어시스턴트를 설계할 때 인스트럭션은 보통 세 가지 층위로 나눠 생각할 수 있다. 첫 번째는 페르소나(성격) 설정, 두 번째는 역할과 목표 정의, 세 번째는 구체적인 규칙(RULES)이다.

페르소나는 이 GPT가 어떤 말투와 태도로 사용자와 상호작용할지를 정의한다. 예를 들어 "유명 셰프 줄리아 차일드 같은 친근하고 유쾌한 톤"이라고 지정하면, 모델은 요리에 대한 설명을 보다 따뜻하고 장난기 있는 말투로 전달하려고 한다. 페르소나는 단순한 장식이 아니라, GPT가 어떤 참고 지식과 표현 방식을 우선적으로 끌어올지에도 영향을 준다.

역할과 목표는 이 GPT가 "무엇을 위해 존재하는가"를 정리한 부분이다. 예를 들어 "사용자가 가진 재료로 빠른 요리 아이디어를 제안하고, 요리를 더 쉽게 느끼도록 돕는 것"처럼, 대상 사용자, 해결하려는 문제, 결과물의 형태를 명확히 적어두면 GPT의 응답 방향이 안정된다. 잘 설계된 역할·목표는 프롬프트를 길게 쓰지 않아도 GPT가 의도를 잘 파악하게 해주는 일종의 기준선이다.

RULES로 출력 템플릿과 형식 일관성 설계하기

RULES(규칙) 섹션은 GPT가 어떤 상황에서 어떤 요소를 반드시 포함해야 하는지, 출력 형식과 단계, 제한사항 등을 구체적으로 정의하는 부분이다. 규칙을 잘 만들어두면 GPT의 출력은 "템플릿화된 문서"처럼 일정한 구조를 유지하게 된다. 예를 들어 요리 GPT라면 "레시피를 생성할 때는 항상 ① 요리 이름, ② 조리 시간, ③ 재료 목록, ④ 단계별 조리법, ⑤ 영양 정보, ⑥ 장보기 리스트, ⑦ 1인당 예상 비용을 포함한다"와 같이 명시할 수 있다.

규칙은 "언제(조건)"와 "무엇(출력 요소)"를 함께 적어주는 것이 좋다. 예: "레시피를 생성할 때는 항상 ...", "사용자가 CSV 파일을 업로드했을 때는 ...", "사용자가 요약을 요청하면 ..."처럼 트리거 상황을 먼저 적고, 그때 어떤 형식으로 응답할지 상세히 써준다. 이렇게 하면 GPT가 상황에 맞는 템플릿을 선택하기 쉬워지고, 사용자는 매번 비슷한 구조의 결과를 받을 수 있다.

Culinary Companion 예시: 인스트럭션 설계 분석

책에서 다루는 "Culinary Companion"은 ChatGPT에서 만든 요리 보조 GPT의 예시로, 인스트럭션이 세 부분으로 나뉘어 있다. 첫 번째는 페르소나 정의다. "유명 셰프 Julia Child를 연상시키는 친근하고 매력적인 톤으로 사용자를 돕는다"는 문장이 이를 담당한다. 이 한 줄로 GPT의 말투, 분위기, 레퍼런스가 모두 설정된다.

두 번째는 역할과 목표다. Culinary Companion은 사용자가 이미 가지고 있는 재료를 기반으로 빠른 식사 아이디어를 제안하고, 복잡한 레시피를 쉽게 풀어 설명하며, 사용자의 식단 선호(예: 비건, 저탄수 등)에 맞춰 조정하는 것을 목표로 한다. 여기서는 "실용적이고 따라 하기 쉬운 조리 조언"과 "요리를 더 접근 가능하고 즐겁게 만드는 것"이 핵심 키워드로 쓰이고 있다.

세 번째는 RULES 섹션이다. 이 GPT는 레시피를 생성할 때마다 반드시 다음을 수행한다: 완성된 요리의 이미지를 생성하고, 1인분 기준 칼로리와 영양 정보를 추정하며, 필요한 재료들에 대한 장보기 리스트와 각 재료의 예상 가격을 포함하고, 이를 바탕으로 1인분 예상 비용을 계산한다. 이 규칙들 덕분에 사용자가 단순히 "닭가슴살이랑 파스타가 있는데 뭐 해 먹을까?"라고 물어도, GPT는 항상 레시피, 이미지, 영양, 장보기, 비용까지 일관된 패키지 결과물을 내놓게 된다.

요리 도우미 GPT를 설계할 때 고려할 RULES 예시

직접 요리 도우미 GPT를 만들고 싶다면 Culinary Companion 구조를 참고하되, 자신의 용도에 맞게 RULES를 확장하거나 조정하면 된다. 예를 들어 이미지는 레시피를 시각적으로 상상하는 데 도움이 되므로 "레시피를 제안할 때는 최종 요리를 잘 보여주는 이미지를 한 장 생성하고, 이미지 설명도 간단히 추가한다" 같은 규칙을 둘 수 있다.

영양 정보는 다이어트, 건강 관리에 매우 유용하므로 "레시피마다 1인분 기준 열량(kcal), 탄수화물·단백질·지방의 대략적인 비율, 주요 알레르겐(밀, 견과류, 유제품 등)을 항상 표 형태로 제공한다"와 같이 구체화하면 좋다. 장보기 리스트는 실제 행동으로 이어지게 하는 핵심 요소이므로 "사용자가 이미 가지고 있는 재료는 리스트에서 제외하고, 부족한 재료만 정리하며, 각 재료는 '품목 / 필요 수량 / 단위 / 예상 가격' 형태로 정리한다"고 규칙을 세울 수 있다.

비용 계산은 사용자의 예산 계획에 도움을 준다. "전체 재료 예상 비용과 1인분 기준 비용을 제시하고, 예산이 적을 경우 대체 재료나 저렴한 브랜드 옵션을 제안한다" 같은 조건을 추가하면 실용성이 더 높아진다. 여기에 더해, 조리 난이도, 예상 조리 시간, 필요한 도구(오븐, 에어프라이어 등), 초보자를 위한 실패 방지 팁 같은 요소도 RULES로 설계하면, 어떤 레시피를 받더라도 항상 비슷한 풍부한 정보 구성을 보장할 수 있다.

페르소나와 규칙을 함께 설계하는 팁

페르소나와 RULES는 서로 분리된 요소처럼 보이지만, 실제로는 긴밀하게 연결된다. 예를 들어 "친근하고 격려하는 요리 선생님"이라는 페르소나를 줬다면, 규칙에서도 "항상 사용자를 칭찬하고, 실수해도 괜찮다는 메시지를 한 문장 이상 포함한다" 같은 항목을 넣을 수 있다. 반대로, "프로페셔널한 레스토랑 셰프" 페르소나는 보다 엄격하고 디테일한 조리 기술 설명을 규칙에 반영하도록 유도한다.

실무적인 방법으로는, 먼저 LLM에게 "이런 요리 GPT를 만들고 싶다"고 설명한 뒤, ① 어시스턴트의 역할과 기능 아이디어, ② 그것을 인스트럭션 문장으로 정리한 버전, ③ 어울리는 페르소나 후보를 순차적으로 물어보는 식으로 초안을 받아보는 것도 좋다. 책에서 Data Scout(데이터 과학 GPT)를 설계할 때처럼, 여러 번의 프롬프트를 통해 역할, 절차, 페르소나를 단계적으로 구체화한 뒤, 이를 ChatGPT의 Configure 패널 인스트럭션에 옮겨 적어 사용하면 된다.

정리

OpenAI GPT Assistants와 ChatGPT Plus의 GPT 기능은 사용자가 "목적형 AI 어시스턴트"를 손쉽게 만들고 공유하도록 지원하는 플랫폼이다. GPT Store를 통해 다른 사람의 GPT를 탐색·활용할 수 있고, Builder와 Configure 패널을 통해 자신의 GPT를 설계할 수 있다.

핵심은 인스트럭션 설계다. 페르소나로 말투와 분위기를 정하고, 역할·목표로 GPT의 존재 이유를 명확히 하며, RULES로 출력 형식과 포함 정보를 템플릿처럼 고정하면, 매우 일관된 품질의 결과를 얻을 수 있다. Culinary Companion 예시는 요리 도우미 GPT가 이미지 생성, 영양 추정, 장보기 리스트, 비용 계산까지 자동으로 수행하도록 만드는 좋은 참고 사례이며, 이를 변형해 요리, 데이터 분석, 학습 코치 등 다양한 영역의 GPT 어시스턴트를 설계하는 데 활용할 수 있다.