오픈AI는 개발용 도구인 코덱스 CLI에 목표 기능을 넣어, 사람이 계속 명령하지 않아도 정해둔 일을 스스로 이어서 처리할 수 있게 했다. 이 기능은 한 번 목표를 주면 끝날 때까지 작업을 계속 밀고 나가는 방식이어서, 개발자가 중간중간 세세하게 지시하지 않아도 된다.
예를 들어 어떤 기능을 만들고 시험까지 끝내라는 목표를 주면, 도구는 필요한 순서를 스스로 정리하고 코드를 만든 뒤 문제를 찾고 고치며 결과를 다시 확인한다. 이렇게 계획 세우기 → 만들기 → 점검하기 → 수정하기를 반복하면서 목표에 가까워지도록 움직인다.
안에는 목표를 시작하거나, 잠시 멈추거나, 다시 이어 하거나, 비우는 명령이 함께 들어 있다. 또 현재 상태도 따로 보여줘서, 진행 중인지, 잠시 멈춘 상태인지, 목표를 이뤘는지, 조건을 못 맞췄는지, 비용 한도에 걸렸는지 등을 구분해 확인할 수 있다. 예전처럼 한 번씩 따로 실행하는 방식보다, 긴 흐름의 작업을 한 덩어리로 관리하기 쉬워진 것이 가장 큰 차이점이다.
다만 아직은 이 기능이 눈에 잘 띄지 않아, 있는 줄 모르고 비슷한 다른 명령으로 돌아가는 사람도 있다는 말이 나온다. 쓰는 방법이 더 잘 드러나면 활용도는 더 높아질 수 있다.
개발 현장에서는 이 변화를 인공지능이 더 오래, 더 스스로 일하는 방향으로 나아간 사례로 본다. 예전에는 사용자가 매번 다음 지시를 넣어야 했다면, 이제는 성공 기준만 분명하면 인공지능이 그 기준에 맞을 때까지 스스로 반복해 결과를 다듬을 수 있기 때문이다. 시험 통과, 배포 완료, 성능 수치 달성처럼 끝나는 조건이 뚜렷할수록 이런 방식은 더 힘을 발휘한다.
실제로 일부 개발자들은 이 기능으로 오랜 시간 작업을 이어가며 복잡한 문제를 처리했다고 평가했다. 성능이 좋아진 최신 모델과 함께 쓰면 운영체제 핵심 부분 제작, 코드 속 위험 요소 찾기, 데이터베이스 구조 손보기 같은 어려운 일도 예전보다 현실적으로 시도할 수 있다는 반응이 나온다.
물론 걱정도 있다. 목표를 이루려다 같은 실수를 계속 반복하거나, 작은 오류 하나를 못 풀어 지나치게 많은 호출을 쓰게 되면 비용이 크게 늘 수 있다. 그래서 이 기능은 스스로 오래 일할 수 있다는 장점과 함께, 멈춰야 할 때를 잘 정하고 비용 한도를 관리해야 한다는 과제도 같이 안고 있다.
결국 이번 변화는 코드를 잠깐 만들어주는 도구에서 한 걸음 더 나아가, 목표를 받아 실제 개발 일을 끌고 가는 자율형 도우미로 발전하려는 흐름으로 볼 수 있다.