GPT-5.4의 장문 컨텍스트와 자율 에이전트 설계

OpenAI는 2026년 3월 5일 GPT-5.4를 출시하며 100만 토큰 컨텍스트 창, 네이티브 Computer Use, 멀티스텝 워크플로 자율 실행을 하나의 모델에 넣었다. OSWorld-V에서는 75%를 기록해 인간 전문가 기준 72.4%를 넘었다. 추론과 코딩, 에이전틱 워크플로를 함께 다루는 모델이 기존 RPA와 어떻게 다른 디지털 워커 구조를 만드는지 살펴볼 필요가 있다.

모델 사양이 에이전트 실행에 미치는 변화

GPT-5.4는 GPT-5 시리즈에서 추론·코딩·에이전틱 기능을 결합한 플래그십 모델이다. 출시 당시 ChatGPT, API, Codex 플랫폼에 롤아웃됐으며 입력 가격은 $2.50/MTok 수준이다.

항목	GPT-5.2	GPT-5.3-Codex	GPT-5.4
컨텍스트 창	128K	200K	1M 토큰
OSWorld-V 점수	47.3%	64%	75%
네이티브 Computer Use	미지원	부분 지원	완전 지원
멀티스텝 워크플로	제한적	코딩 특화	범용 지원
토큰 효율 개선	기준	중간	대폭 향상

동일 정확도 기준 총 토큰 사용량은 전 버전보다 47% 줄었다. 에이전트 워크플로에서는 이 차이가 운영 비용을 낮추는 요소가 된다.

초장문 컨텍스트를 다루는 하이브리드 구조

나이브한 어텐션으로 100만 토큰을 처리하면 레이어당 헤드 하나만으로도 10¹²개의 어텐션 가중치를 계산해야 한다. 현실적인 추론 속도에서 감당하기 어려운 규모다. GPT-5.4는 여러 최적화 방식을 함께 적용하는 구조로 분석된다.

⤢✕

최근 수천 토큰에는 슬라이딩 윈도우 Dense Attention을 적용해 지역 정보의 정밀도를 유지한다. 이는 코딩 작업이나 직전 화면 상태를 따라가는 작업에 핵심적이다.

희소 글로벌 Attention은 전체 토큰 중 고정된 스트라이드 간격과 선택된 장거리 위치에만 어텐션을 계산한다. 먼 거리의 컨텍스트를 유지하면서 메모리 복잡도를 O(n²)에서 O(n·√n) 수준으로 낮춘다.

토큰이 스트리밍되는 동안 ANN(Approximate Nearest Neighbors) 인덱스를 구축해 의미적으로 가까운 구간을 선택적으로 어텐션에 참여시키는 방식도 사용된다. 검색 증강 어텐션(Retrieval-Augmented Attention)으로 볼 수 있는 이 접근은, 메모리 스케일링을 거의 선형에 가깝게 유지하면서 H100 GPU 클러스터에서 100만 토큰 컨텍스트를 실용적인 속도로 처리하도록 돕는다.

Tool Search는 도구 정의를 요청마다 전부 넣지 않고 필요한 시점에 조회해 추가한다. OpenAI는 MCP(Model Context Protocol) 서버 전체 활성화 상태에서 이 방식이 동일 정확도를 유지하며 총 토큰 사용량을 47% 절감한다고 발표했다. 캐시 보존은 속도와 비용 양쪽에 영향을 준다.

인식·추론·행동을 반복하는 워크플로

GPT-5.4의 에이전틱 실행은 인식(Perception), 추론(Reasoning), 행동(Action)을 되풀이한다. 작업을 끝내거나 더 진행할 수 없다고 판단할 때까지 다음 상태를 읽고 액션을 선택하는 방식이다.

⤢✕

상태를 고정하지 않는 에이전트 구성

GPT-5.4 기반 에이전트 시스템에는 스테이트리스(stateless) 아키텍처가 권장된다. 에이전트 내부에 상태를 계속 보관하기보다, 인터랙션마다 대화 컨텍스트를 다시 구성하는 설계다.

관련 없는 메시지를 제외하거나 여러 대화 스레드를 결합해 컨텍스트를 조절할 수 있다. 상태 오염(state corruption) 없이 워크플로를 재시도할 수 있고, 여러 인스턴스가 독립적으로 실행되며 같은 작업을 분담하기에도 적합하다.

이 구조에서 100만 토큰 컨텍스트 창은 긴 작업 이력을 하나의 컨텍스트에 유지하게 한다. 외부 메모리 저장소 없이도 복잡한 멀티스텝 워크플로를 완결할 수 있다는 의미다.

필요한 도구만 불러오는 Tool Search

기존의 대규모 도구셋 기반 에이전트는 도구 정의 전체를 컨텍스트에 포함해야 했다. Tool Search는 현재 단계에서 필요한 정의만 찾아 동적으로 넣는다.

⤢✕

수천 개의 MCP 서버 도구가 등록돼도, 에이전트는 그 시점에 필요한 도구 정의만 컨텍스트에 더한다. 엔터프라이즈 환경에서 풍부한 도구 생태계를 쓰면서도 과도한 토큰 소비를 줄이려는 접근이다.

RPA와 다른 AI 디지털 워커의 작동 방식

네이티브 Computer Use는 AI 디지털 워커(AI Digital Worker)라는 자동화 방식을 전면에 둔다. OSWorld-V의 75%는 파일 시스템 탐색, 브라우저 조작, 터미널 인터페이스 사용, 생산성 소프트웨어 운용 같은 데스크톱 작업을 인간 이상의 수준으로 수행할 수 있음을 보여주는 지표다.

⤢✕

변화가 거의 없는 환경에서는 기존 RPA가 처리 속도와 신뢰성에서 강점을 보인다. 반면 GPT-5.4 기반 에이전트는 UI 변경, 예외 상황, 비정형 입력을 처리하는 적응성에 무게가 실린다.

API 연동 없이 로그인, 메뉴 탐색, 데이터 입력, 정보 추출을 수행할 수 있어 전통적 RPA를 도입하기 어려운 레거시 시스템에도 적용할 여지가 있다. 예상 밖의 상태에서 스스로 복구하는 능력은 고정된 RPA 스크립트와 구별되는 부분이다.

문서 분석, 보고서 작성, 스프레드시트 작업, 프레젠테이션 생성처럼 RPA가 다루기 어려운 비정형 지식 작업도 멀티스텝으로 자율 완수할 수 있다. 다만 완전히 정형화된 대량 반복 처리에서는 성숙한 RPA가 처리 속도와 비용 효율 측면에서 여전히 실용적인 영역이 있다.

기업 워크플로에서의 배치 방식

2026년에는 엔터프라이즈 앱의 40%가 연말까지 작업 특화 AI 에이전트를 내장할 것으로 예상된다. GPT-5.4는 이러한 전환에서 사용되는 핵심 인프라로 자리잡고 있다.

멀티 에이전트 환경에서 GPT-5.4는 독립적으로 실행되는 동시에 대형 에이전트 파이프라인의 일부로 통합될 수 있다. 여러 인스턴스가 서브태스크를 병렬 처리하고, 오케스트레이터 에이전트가 결과를 모으는 계층적 구조는 복잡한 기업 워크플로 자동화에 활용된다.

GPT-5.4 Thinking 버전은 다섯 단계의 reasoning effort 제어를 제공한다. 단순 태스크에는 빠른 응답을, 복잡한 멀티스텝 워크플로에는 깊은 추론을 선택해 작업별 비용과 성능의 균형을 조정하는 방식이다.

100만 토큰 컨텍스트, 네이티브 Computer Use, Tool Search의 결합은 에이전트가 긴 작업 맥락과 도구 사용을 다루는 기준점을 바꾼다. 하이브리드 어텐션 최적화와 스테이트리스 아키텍처는 RPA가 해결하기 어려웠던 유연성과 적응성을 제공하며, 엔터프라이즈 자동화의 전환을 가속화할 것으로 전망된다.