AgentOps 실전: 초저지연·오픈웨이트·재현 평가로 수익 나는 도구-사용 AI 작업자 구축

핵심 요약

• 주요 발견사항: 초저지연 모델(예: GPT‑5.3‑Codex‑Spark), 오픈웨이트(GLM‑5, MIT 라이선스), 재현 가능한 평가(OpenEnv)가 결합되며, 대화용 챗봇이 실제 “도구‑사용 작업자(Agent Worker)”로 전환되고 있다. GLM‑5는 200K 컨텍스트, 입력 $1/M·출력 $3.2/M 토큰의 가격대, 3초대 레이턴시(30 tok/s)로 공개되었고², RL 기반의 환각 저감(신규 ‘slime’ 기법)과 에이전트 벤치 강점을 주장한다¹³.

• 실용적 가치: 에이전트 실행 비용이 시간당 약 $1 수준(MiniMax M2.5, 100 tok/s 기준)까지 낮아져 상시 운영이 가능해지고⁴, 응답 지연을 1~2초대(체감)로 줄이면 개발·운영 플로우가 끊기지 않아 PR 리뷰, 이슈 분류, 보고서 초안 등 반복 업무를 월 수십~수백 시간을 절약한다. M2.5는 SWE‑bench Verified 평균 22.8분(전세대 대비 37% 단축)과 병렬 툴 호출·라운드 수 절감(약 20%)을 보고했다⁴.

• 학습 가치: “추론형 파트너(Gemini 3 Deep Think)”, “스킬 패키징(OpenAI Skills)”, “현실 환경 평가(OpenEnv)”를 익히면, 도구 호출 설계·오류 복구·로그 기반 개선 등 현업에서 통하는 AgentOps 핵심 역량을 빠르게 확보할 수 있다. BFSI 등 규제 산업은 평가 프레임워크의 체계화가 도입 성공의 관건이다⁸⁹.

• 누가 주목해야 하는가: 개발 리더/DevEx 팀, 내부 자동화·RPA 담당자, 데이터/ML 엔지니어, PM/오퍼레이션 매니저, 에이전트 제품화 창업자.