시즌 2-2편. ChatGPT의 "에이전트"와 내 GPT는 도대체 뭐가 다를까

지난 글에서는 skill.md가 AI를 위한 업무 매뉴얼이라는 것, 그리고 그게 AI 에이전트라는 더 큰 그림의 한 조각이라는 것까지 살펴봤습니다. 오늘은 그 흐름과 이어지는, 그런데 처음 접하면 정말 헷갈리는 두 개념을 정리해보려 합니다.

ChatGPT의 '에이전트'와 '나만의 GPT(My GPT)'는 도대체 뭐가 다를까요?

OpenAI의 홈페이지를 열면 두 기능이 나란히 등장합니다. 이름만 봐서는 뭐가 뭔지 잘 안 잡히더라고요. 저는 처음에 '둘 다 나만의 AI 만드는 거 아냐?' 싶었습니다. 그런데 실제로 써보니 완전히 다른 성격이었습니다. 오늘은 그 차이를 정리해보겠습니다.

🎬 먼저 두 개념을 한 문장으로

• 나만의 GPT (My GPT / GPTs) = 내 상황에 맞게 튜닝한 전용 챗봇
• ChatGPT 에이전트 (Agent Mode) = 여러 도구를 써서 스스로 일을 처리하는 실행자

한쪽은 '어떻게 대답할지'를 정해둔 챗봇이고, 다른 쪽은 '어떻게 일할지'를 알아서 판단하는 실행자입니다. 이 차이가 왜 중요한지, 하나씩 풀어보겠습니다.

🎨 나만의 GPT: 내가 튜닝한 전용 챗봇

'나만의 GPT'는 2023년 말 OpenAI가 발표한 기능입니다. 기본 ChatGPT에 여러분의 요구에 맞는 성격과 지식을 덧입힌 버전이라고 보시면 됩니다.

카페 비유를 다시 써보겠습니다. 기본 ChatGPT가 '아무 손님이나 오는 일반 카페'라면, 나만의 GPT는 '단골 취향에 맞춰 셋업된 프라이빗 카페'입니다. 원두, 잔, 음악, 인테리어까지 그 손님이 좋아하는 방식으로 미리 세팅해두는 것이죠.

무엇을 세팅할 수 있나

• 인격과 톤: '너는 친절한 튜터야', '답은 항상 3단계로'
• 지식 파일 업로드: PDF, 텍스트 파일을 넣으면 그 내용을 참고
• 사용 가능한 도구 선택: 웹 검색, 이미지 생성, 코드 실행 등을 켜고 끄기
• 대화 시작 프롬프트: '이 GPT를 처음 열면 이런 질문부터 물어봐'

실제 활용 예시

• '내 이력서 리라이트 도우미' — 내 이력서 PDF 넣고, 리라이트 규칙 지정
• '영어 이메일 감수 봇' — 비즈니스 톤 예시 넣고, 감수 절차 지정
• '독서 요약 도우미' — 좋아하는 요약 스타일 예시 넣고, 항상 그 스타일로 요약

핵심은 이겁니다. 나만의 GPT는 대화형입니다. 여러분이 질문을 던지면 답하고, 다시 질문하면 다시 답합니다. 대신 그 답의 성격이 미리 세팅해둔 대로 나옵니다.

🤖 ChatGPT 에이전트: 여러 단계를 스스로 처리하는 실행자

ChatGPT 에이전트(Agent Mode)는 이보다 훨씬 최근에 등장한 기능입니다. 2025년 들어 OpenAI가 본격적으로 확장 중인 방향이죠. 차이의 핵심은 이것입니다.

에이전트는 대답이 아니라 실행을 합니다.

무슨 뜻일까요? 예를 들어 여러분이 "다음 주 도쿄 여행 항공권 조사해서 표로 정리해줘"라고 요청했다고 해봅시다.

• 나만의 GPT라면: 조사 방법을 알려주거나, 이미 갖고 있는 정보로 대답. 실제 검색이나 표 만들기는 여러분이 이어서 해야 함
• 에이전트라면: 스스로 웹 브라우저를 열고, 항공권 사이트를 뒤지고, 결과를 표로 정리해서 파일로 넘겨줌

즉 에이전트는 여러 단계로 나뉜 일을 사람 개입 없이 처리합니다. 아래 3가지가 핵심 능력입니다.

• 웹 브라우저 조작: 실제 사이트를 열고, 클릭하고, 폼을 채움
• 파일 생성/수정: 스프레드시트, 문서, 코드 파일을 만들거나 수정
• 여러 단계 계획 수립: '먼저 A를 하고, 결과에 따라 B 또는 C를 함' 같은 판단

📊 한눈에 비교

항목 나만의 GPT ChatGPT 에이전트

역할	튜닝된 전용 챗봇	여러 단계를 실행하는 자동화 도구
주된 형태	대화(질문-답변)	작업 수행(태스크 완료)
비유	프라이빗 카페 매니저	심부름 대신 뛰어주는 어시스턴트
결과물	텍스트 응답	파일, 스프레드시트, 완료된 작업
누가 판단하는가	주로 사용자	에이전트가 스스로 계획하고 판단
적합한 상황	반복적인 대화, 특정 톤의 답변 필요	여러 단계로 나뉜 실무 작업 자동화
비용 감각	대체로 저렴	웹 브라우징이 많아 크레딧 소모 큼

🔗 skill.md와의 연결

지난 1편에서 다뤘던 skill.md 관점에서 보면 이 두 개념의 자리가 명확해집니다.

• 나만의 GPT = 하나의 skill.md를 UI로 예쁘게 감싼 것에 가깝습니다. '이런 상황에서 이런 방식으로 답해라'라는 매뉴얼을 세팅해둔 챗봇이니까요.
• 에이전트 = 여러 개의 skill.md + 도구 + 기억이 다 붙어야 완성되는 시스템입니다. 실행자니까요.

1편에서 다뤘던 에이전트 아키텍처 그림을 다시 떠올려보시면, 나만의 GPT는 그 구조의 지식층 일부에 해당하고, 에이전트는 그 구조 전체가 살아 움직이는 형태라고 볼 수 있습니다.

💭 저는 이렇게 나눠서 쓰고 있습니다

두 기능을 몇 주 써보면서 저는 이렇게 구분해서 씁니다.

• 자주 반복되는 짧은 대화 → 나만의 GPT
• 이력서 문장 다듬기, 이메일 톤 검수, 블로그 초안 훅 만들기
• '내가 원하는 답의 스타일'이 명확할 때
• 여러 단계로 나뉜 실무 → 에이전트
• 특정 주제에 대한 5개 사이트 리서치 후 표로 정리
• 여러 PDF를 훑고 공통점 뽑아 문서로 만들기
• '결과물의 형태'가 중요할 때

한 가지 팁을 드리자면, 처음부터 에이전트로 무겁게 가지 마세요. 저도 처음에는 무조건 에이전트로 다 해보려다 크레딧만 많이 썼습니다. 대부분의 일상 업무는 나만의 GPT로 충분하고, 정말 여러 단계가 필요한 자동화만 에이전트로 돌리는 게 효율적이었습니다.

🎯 Technical Writer와 DevRel 관점에서

이 구분이 왜 중요할까요? 요즘 회사에서 'AI 도입'을 얘기할 때, 이 둘을 섞어서 논의하는 경우가 정말 많습니다.

• 팀장님이 "우리도 나만의 GPT 하나 만들자"라고 했는데, 사실 원하는 건 여러 단계 자동화(에이전트)라면?
• 반대로 "에이전트로 문서 요약봇 만들자"라고 했는데, 사실은 특정 톤의 요약이 필요할 뿐(나만의 GPT)이라면?

이 둘의 성격을 아는 사람이 있어야 팀이 잘못된 방향으로 시간을 쓰지 않습니다. DevRel이나 Technical Writer가 이런 걸 정리해서 팀에 공유해줄 수 있으면, 그 자체가 큰 가치가 됩니다. 개발자와 비개발자 사이에서 '무엇이 무엇인지'를 통역해주는 사람이 바로 이런 자리를 잡습니다.

📌 정리

• 나만의 GPT = 튜닝된 전용 챗봇. 대화형이고, 특정 톤/규칙으로 답한다
• ChatGPT 에이전트 = 여러 단계를 스스로 처리하는 실행자. 웹 브라우저 조작, 파일 생성, 계획 수립까지 한다
• 핵심 차이: 대답 vs 실행
• skill.md와의 관계: 나만의 GPT는 skill.md 하나를 감싼 형태, 에이전트는 skill.md들이 조합된 시스템
• 선택 기준: 반복 대화는 GPT, 여러 단계 자동화는 에이전트. 처음부터 무겁게 가지 말 것

다음 글에서는 지금까지 나왔던 세 단어, AI 에이전트 / LLM / 챗봇의 차이를 진짜 쉬운 말로 정리해보겠습니다. 이 셋을 명확히 구분할 수 있으면, 앞으로 AI 관련 뉴스를 볼 때 훨씬 잘 읽힙니다.

읽어주셔서 감사합니다.

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