Databricks의 OpenAI GPT-5.2 및 Responses API: 신뢰할 수 있는 데이터 인식 에이전트 시스템 구축

이제 Databricks에서 OpenAI GPT-5.2를 사용할 수 있어 팀은 Databricks Data Intelligence Platform 내에서 OpenAI의 최신 모델을 출시 첫날부터 바로 이용할 수 있습니다. 이번 릴리스에서는 Responses API에 대한 네이티브 지원도 추가되어 OpenAI 모델의 모든 기능을 활용할 수 있으며, 개발자는 훨씬 적은 커스텀 통합 작업으로 에이전트 시스템을 더 빠르게 구축할 수 있습니다.

Databricks Agent Bricks 와 결합하면 개발자는 모델을 거버넌스가 적용된 데이터에 안전하게 연결하고, 모든 응답을 사용자 지정 메트릭으로 평가하며,에이전트 를 안정적으로 대규모로 배포하고 모니터링할 수 있습니다. 이러한 기능들은 함께 엔터프라이즈 데이터 및 프로세스에 대해 정확하게 추론하고 안전하게 행동할 수 있는 AI 에이전트를 구축하기 위한 기반을 제공합니다.

GPT-5.2의 특징 및 이점

GPT-5.2는 기업 및 에이전트 워크플로에 가장 중요한 영역에서 GPT-5.1을 직접적으로 개선했습니다. 중간에서 복잡한 작업에 대한 정확도와 토큰 효율성이 더 높고, 더 깔끔한 형식으로 지시를 더 잘 따르며, 더 신중한 스캐폴딩 추론을 수행하고, 작업에 더 집중된 응답을 제공하여 장황함을 줄였습니다. 또한 더 보수적인 그라운딩 편향을 보여, 더 명확하고 증거 기반의 추론을 선호하며 입력이 모호하거나 불충분할 때 드리프트를 줄입니다.

이러한 개선 사항은 정확도와 구조화된 실행이 요구되는 사용 사례에 직접적으로 도움이 됩니다.

• 구조화된 추출 및 문서/PDF 분석에서 더 강력한 그라운딩과 깔끔한 형식 지정이 drift와 누락된 필드를 줄여줍니다.
• 코딩 및 에이전트 워크플로에서 향상된 지침 준수 및 도구 그라운딩을 통해 더 안정적인 다단계 실행이 가능합니다.
• 금융 및 멀티모달 작업에서 더 명확한 추론과 감소된 모호성으로 일관성과 정확성이 향상됩니다.

이러한 개선 사항이 실제 엔터프라이즈 워크로드에 어떻게 적용되는지 알아보기 위해, Databricks는 고객이 매일 수행하는 문서량이 많은 다단계 분석 작업을 테스트하도록 설계된 벤치마크인 OfficeQA에서 GPT-5.2를 평가했습니다. 89,000페이지 분량의 미국 재무부 회보를 기반으로 구축된 OfficeQA는 모델이 여러 문서에서 정보를 검색하고, 복잡한 표를 해석하며, 실제 엔터프라이즈 데이터에 기반하여 정확한 계산을 수행하는 능력을 측정합니다.

전체 벤치마크와 가장 어려운 하위 집합 모두에서 GPT-5.2는 현재까지 가장 강력한 OpenAI 성능을 달성했으며, 에이전트 설정과 오라클 페이지 기준선 모두에서 GPT-5.1보다 개선되었습니다. 이러한 개선 사항은 GPT-5.2의 더 강력한 그라운딩, 더 안정적인 추론, 문서가 많은 워크로드에서의 향상된 안정성.

"OpenAI GPT-5.2는 기업의 에이전트 작업에 탁월하도록 설계되었으며, 중간에서 복잡한 워크로드에서 더 높은 정확도와 더 나은 토큰 효율성을 제공합니다. 저희는 GPT-5.2가 출시 첫날부터 Databricks Agent Bricks에서 사용 가능하게 되어 기쁘게 생각하며, 이는 고객에게 기업 사용 사례 전반에 걸쳐 정확하고 안전하게 추론하는 AI 에이전트를 구축하고 배포할 수 있는 강력한 기반을 제공합니다.” — Nikunj Handa, OpenAI API 제품 책임자

Databricks의 Responses API 소개

이제 Databricks에서 Responses API를 사용할 수 있습니다. 이 API는 개발자에게 도구 사용, 파일 처리, 문서 간 검색, 구조화된 출력 생성이 가능한 에이전트를 구축하기 위한 단일 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 모델은 단일 요청 내에서 MCP 도구를 호출하고, 컴퓨터 사용 작업을 수행하며, 이미지를 생성할 수 있어 수동 오케스트레이션 레이어가 필요 없어집니다. 응답은 유형이 지정되고 순서가 정해진 항목으로 반환되므로 자유 형식 메시지로 작업하는 것보다 통합, 검증, 디버깅이 훨씬 더 안정적입니다. API는 텍스트, 이미지, 도구 호출을 일관된 하나의 흐름으로 처리하므로 멀티모달 및 도구 기반 워크로드를 훨씬 쉽게 구현할 수 있습니다. 그리고 곧 Responses API는 Databricks의 모든 Foundation Model에서 통합 인터페이스로 제공되어 멀티모달 및 도구 기반 워크로드의 구축과 확장을 더욱 쉽게 만들어 줄 것입니다.

Responses API 및 Agent Bricks로 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 구축

이제 Databricks에서 GPT-5.2와 Responses API를 사용할 수 있으며 Agent Bricks와 통합되어, 팀은 완전한 추적성을 바탕으로 실제 조치를 취하는, 거버넌스가 적용된 데이터 인식 에이전트를 구축할 수 있습니다. GPT-5.2 및 Responses API는 고객의 AI 개발 및 배포를 가속화하는 Databricks–OpenAI 파트너십을 기반으로 합니다.

“Databricks와 OpenAI의 파트너십은 저희에게 경이로웠습니다. 저희는 OpenAI SDK와 APIs, 그리고 모든 Databricks 구성 요소를 사용하고 있습니다. 저희는 며칠 내로, 때로는 워크숍 중에 Databricks에서 앱을 만들고 배포하여 팀이 오늘날 우리가 가진 도구로 인사이트를 소비하고, 조치를 취하며, 애플리케이션과 솔루션을 재고하는 방법을 확인할 수 있도록 돕는 MVP와 POC를 구축할 수 있습니다.” — Richard Masters, Virgin Atlantic 데이터 및 AI 부문 부사장

MCP 도구로 데이터 인텔리전스 추가

에이전트는 내부 데이터 및 서비스에 액세스해야 하지만, 이를 통제되고 감사 가능한 방식으로 수행하기는 어렵습니다. Responses API를 사용하면 GPT-5.2가 추론 과정의 일부로 MCP 도구를 직접 호출할 수 있으며, 이를 통해 에이전트는 플랫폼을 벗어나지 않고도 Delta 테이블을 query하고, 피처를 가져오거나, 내부 APIs를 트리거할 수 있습니다. Agent Bricks는 MCP Catalog를 통해 에이전트가 사용할 수 있는 도구를 정의하고, MLflow는 추적과 평가를 기록하여 개발자가 각 도구가 어떻게 호출되었는지 검사할 수 있도록 합니다. 이는 에이전트가 사용자의 독점적인 데이터를 사용하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 통제되고 관찰 가능한 경로를 만듭니다.

통합 API로 멀티모달 AI 에이전트를 구축하세요.

멀티모달 워크플로는 종종 여러 Endpoints, 맞춤형 라우팅, 불안정한 전처리를 필요로 합니다. Responses API는 텍스트, 이미지, PDF와 같은 파일을 단일 추론 단계에서 기본 입력으로 처리하여 이러한 복잡성을 제거합니다. GPT-5.2는 인터페이스를 전환하지 않고도 문서를 요약하고, 차트에서 정보를 추출하고, 스캔한 페이지를 분석하거나, 새로운 시각 자료를 생성할 수 있습니다. 모든 것이 Databricks에서 실행되므로 데이터 거버넌스가 유지되고 리니지가 보존됩니다.

Agent Bricks로 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 평가 및 배포

AI 에이전트가 데이터 및 도구에 연결되면 다음 단계는 실제 워크로드에서 안정적인 동작을 보장하는 것입니다. Agent Bricks는 MLflow로 각 실행의 상세한 트레이스를 캡처하고, 평가를 통해 회귀를 감지할 수 있도록 지원하며, 로직을 개선하면서 버전을 추적합니다. 이는 변경사항을 테스트하고, 출력을 비교하며, 고성능 에이전트 버전을 프로덕션으로 승격하기 위한 반복 가능하고 엔터프라이즈급인 워크플로를 제공합니다.

다음 단계

GPT-5.2를 사용하여 Databricks AI Playground 에서 시작하고 몇 초 만에 프롬프트, 도구 호출, 멀티모달 입력을 사용해 보세요. 익숙해지면 Agent Bricks 를 사용하여 레이크하우스 에 연결된 MCP 도구를 등록하고, 작은 데이터 인식 에이전트를 구축한 후 에이전트가 안정적으로 작동할 때까지 추적 및 평가를 통해 반복합니다. 데이터에 대해 일관되게 수행되면 프로덕션으로 승격시키세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)