데브레브(DevRev)가 GPT-6.1 솔(Sol)과 GPT-6 아스트라(Astra)를 자사 AI 서비스 시스템에 결합해 고객과 직원의 요청을 처리하는 컴퓨터(Computer)·오퍼레이터(Operator)를 구축했다. 오픈AI(OpenAI)는 11월 4일 자사 블로그에서 데브레브의 서비스 구축 사례를 소개했다.
회사 데이터와 권한을 반영한 AI 서비스
컴퓨터와 오퍼레이터는 회사의 실시간 데이터를 바탕으로 요청을 파악하고, 답변을 내거나 승인된 조치를 수행하도록 설계됐다. 조치 내역은 되돌릴 수 있고 답변은 근거가 된 자료를 가리킨다. 아메드 바시르(Ahmed Bashir) 데브레브 최고기술책임자는 고객과 직원의 요청을 해결하려면 추론 능력과 신뢰성뿐 아니라 응답 속도와 서비스 비용도 중요하다고 설명했다.
두 시스템에서 오픈AI 모델은 추론과 계획 수립, 사용할 도구 선택을 맡는다. 데브레브는 회사 지식을 연결하고 권한을 적용하며 에이전트가 할 수 있는 행동을 통제하는 자체 하네스(harness)와 모델을 함께 시험한다. 에이전트 스튜디오(Agent Studio)에서는 사용자가 대화로 도구의 작동 방식을 정하고 일부 동작에는 고정 규칙을 설정할 수 있다. 엔터프라이즈 벤치(Enterprise-Bench)는 데이터에 여러 버전이 있거나 정보가 여러 시스템에 흩어져 있고, 이용자 역할에 따라 접근 권한이 달라지는 상황에서 성능을 평가한다. 바시르 최고기술책임자는 이 평가에서 GPT-6.1 솔의 성능이 좋았다고 말했다. 다만 공개된 글에는 평가 점수나 비교 대상 수치가 제시되지 않았다.
코덱스로 개발하고 더 복잡한 요청에 도전
데브레브 개발팀은 코딩 도구를 살펴본 뒤 코덱스(Codex)로 전환했고, 기존 커서(Cursor) 사용권을 종료했다. 바시르 최고기술책임자는 현재 팀 전체가 코덱스를 쓰며 개발자들이 좋은 도구를 선택한 결과라고 설명했다. 영업 엔지니어들은 국제 콘퍼런스 부스에서 선보일 시연물을 만드는 데 GPT-6 아스트라를 활용하고 있다.
고객이나 직원의 문의가 들어오면 오퍼레이터가 문제를 파악해 승인된 조치를 하거나, 담당자가 처리할 수 있도록 컴퓨터에 연결하는 방식이다. 바시르 최고기술책임자는 판단이 까다롭거나 계속 바뀌는 정보에 의존하는 업무는 고정 규칙만으로 정의하기 어렵다며, 작업별로 적절한 수준의 AI를 선택해 몇 분이 아니라 몇 초 안에 끝내는 것이 목표라고 말했다. 그는 결정 API(Decisions API)와 울트라패스트(Ultrafast)가 이런 업무를 빠르게 처리하는 데 도움이 될 가능성도 언급했다.
데브레브가 다음 단계로 제시한 목표는 오퍼레이터가 더 길고 복잡한 고객·직원 요청을 처리하도록 하는 것이다. 이 과정에서도 조치의 근거를 추적할 수 있고, 권한에 따라 실행되며, 필요하면 되돌릴 수 있도록 한다는 구상이다. 지식 기반에서 답을 찾거나 요금제를 바꾸고 환불을 받는 일은 회사가 든 적용 사례이며, 이를 넘어 요청을 처음부터 해결까지 맡기는 자율형 셀프서비스를 지향한다고 바시르는 밝혔다.