OpenAI ‘Frontier’ 출시: 기업 AI 에이전트 관리가 쉬워진다
요즘 회사에서 “AI 에이전트(Agent) 좀 도입해보자”는 말이 나오면, 다음 질문이 바로 따라옵니다. “그래서… 누가 만들고, 어디랑 연결하고, 사고 나면 누가 책임지죠?”
OpenAI가 공개한 Frontier는 이 현실적인 질문에 대한 답에 가깝습니다. 기업이 AI 에이전트를 만들고(구축), 배포하고(운영), 통제하고(권한), 개선하는(평가/피드백) 일을 한 플랫폼에서 다루도록 돕는 ‘관리 레이어’가 등장한 거죠.1 지금은 일부 대기업에 제한적으로 제공되지만, 방향성 자체가 2026년 기업 AI의 표준을 바꿀 가능성이 큽니다.2
OpenAI Frontier란? “에이전트용 운영체제”의 등장
Frontier를 한 문장으로 표현하면, 회사 안에 흩어진 데이터와 업무 도구를 한데 엮어 ‘에이전트가 일할 수 있는 무대’를 만드는 플랫폼입니다.2
실제로 기업에는 CRM, 인사 시스템, 티켓 관리 툴, 데이터 웨어하우스 등 업무 도구가 부서별로 따로 놀기 쉽습니다. Frontier는 이 사일로를 이어서, 에이전트가 “이 회사의 업무 문맥(shared business context)”을 이해한 상태에서 일을 처리하게 만드는 접근을 택했습니다.2
재미있는 포인트는 “OpenAI 도구만 쓰세요”가 아니라는 점입니다. OpenAI가 만든 에이전트뿐 아니라, 기업이 직접 만든 에이전트, 심지어 타사(예: 다른 모델/플랫폼 기반) 에이전트까지 한 곳에서 함께 관리할 수 있는 ‘오픈 구조’를 강조합니다.2
기업용 AI 에이전트 ‘운영’이 어려웠던 진짜 이유
에이전트를 데모로 보여주는 건 쉽습니다. 문제는 운영입니다. 현업에서 부딪히는 난관은 대체로 이 3가지예요.
첫째, 연결 지옥입니다. “우리 회사 데이터로 일하게 하자”는 말은, 곧 수많은 시스템을 엮고 권한을 맞춘다는 뜻이거든요.
둘째, 통제의 어려움입니다. 사람 직원에게도 접근 권한을 주고, 가능한 업무 범위를 정하듯이, 에이전트도 “어디까지 해도 되는지”를 세밀하게 설정해야 합니다.
셋째, 개선의 루프가 없습니다. 에이전트는 처음부터 완벽할 수 없는데, 성능을 측정하고 피드백을 반영하는 체계가 없으면 ‘똑똑한 챗봇’에서 더 나아가지 못합니다.
Frontier는 바로 이 운영 문제를 “플랫폼”으로 묶어 해결하려는 시도입니다.1
Frontier의 핵심 기능: 연결, 권한, 평가를 한 번에
Frontier의 핵심은 “에이전트가 회사 안에서 안전하게 일하도록 만드는 관리 체계”입니다.
업무 측면에서는 에이전트가 내부 앱과 데이터에 연결된 공통 문맥을 바탕으로 추론하고, 파일을 다루거나 코드를 실행하는 등 비교적 복잡한 작업을 수행할 수 있는 실행 환경을 제공합니다.2
보안과 관리 측면에서는 에이전트마다 정체성(아이덴티티)을 부여하고, 어떤 데이터에 접근 가능한지, 어떤 행동까지 가능한지 권한을 세분화하는 방향을 제시합니다.3
그리고 운영팀이 가장 반길 만한 부분이 평가·최적화입니다. 에이전트가 “일을 잘했는지”를 측정하고 개선하는 도구를 내장해, 한 번 만들고 끝이 아니라 지속적으로 성능을 끌어올리는 구조를 만들겠다는 거죠.2
“우리만의 에이전트”를 만드는 흐름, 왜 지금 가속되나
Frontier가 주목받는 이유는 기술이 새로워서만이 아닙니다. 시장의 타이밍이 딱 맞습니다.
2024년 이후 기업들은 생성형 AI를 “직원용 챗봇”에서 “업무 자동화”로 옮겨가고 있습니다. 이때 필요한 건 모델 자체보다, 에이전트가 회사 시스템을 오가며 일하도록 만드는 인프라입니다. 그래서 Salesforce의 Agentforce 같은 제품과 LangChain, CrewAI 같은 프레임워크/플랫폼이 빠르게 커졌죠(기업들은 이제 ‘에이전트 관리 플랫폼’을 고르기 시작했습니다).
OpenAI도 이 흐름을 정면으로 타며, ServiceNow·Snowflake 등과의 협력을 넓혀 기업 시장 공략 속도를 올리고 있습니다.1
초기 도입 기업과 가격: 아직은 ‘선별된 초대장’ 단계
Frontier는 현재 소수 기업에 먼저 제공되는 형태입니다. 공개된 초기 사용자로는 Uber, State Farm, Intuit, Thermo Fisher Scientific 등이 언급됐습니다.2
가격은 아직 공개되지 않았습니다.2 이 점은 오히려 현실적 신호일 수 있어요. 에이전트는 “몇 명이 쓰나요?” 같은 좌석 기반 과금으로 단순화하기 어렵고, 권한·실행량·연동 범위·감사 로그 같은 요소가 얽히기 때문입니다.
즉, 지금 단계의 Frontier는 “대중형 SaaS 출시”라기보다, 대기업 운영 요구사항을 맞추며 확장하는 과정에 가깝습니다.2
시사점: 이제 기업 경쟁력은 ‘에이전트 수’가 아니라 ‘관리력’에서 갈린다
Frontier 출시는 한 가지 메시지를 또렷하게 던집니다. 앞으로 기업 AI는 “좋은 모델을 쓰는가”에서 “에이전트를 얼마나 잘 운영하는가”로 승부처가 이동합니다.1
당장 실무에서 할 수 있는 준비도 있습니다. 먼저 자동화하고 싶은 업무를 “한 번에 끝나는 작업”보다 “반복되지만 승인/권한이 필요한 작업”부터 고르세요. 그다음 권한 설계를 먼저 하세요. 에이전트는 똑똑해서 위험한 게 아니라, 권한이 넓어서 위험해지는 경우가 많습니다. 마지막으로, 성과 지표를 대화 품질이 아니라 업무 결과(처리 시간, 누락률, 재작업률)로 잡아두면 플랫폼 선택과 운영 설계가 훨씬 쉬워집니다.
Frontier가 정답이 될지, 경쟁 제품이 표준이 될지는 아직 모릅니다. 다만 확실한 건, “에이전트를 만들 줄 아는 회사”보다 “에이전트를 관리할 줄 아는 회사”가 더 빠르게 앞서갈 거라는 점입니다.
참고
1OpenAI가 기업이 AI 에이전트를 구축하고 관리할 수 있는 방법을 출시했습니다.
2OpenAI launches Frontier in bid to win more business customers