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에이전트 1만 개 동시 운영…자율 연구 36~48시간

오픈AI가 고객 사례를 통해 서드먼트리서치의 에이전트 운영과 백테스트 시간 단축을 소개했다. 주문 단위 미국 주식 데이터의 1년치 백테스트는 약 3시간에서 3~5분으로 줄었다고 밝혔다.

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연구 공간의 백테스트 결과 화면과 달력 / TokenPost.ai (macro)

서드먼트리서치가 인공지능(AI) 에이전트 1만 개를 동시에 운영하고 자율 연구 세션을 36~48시간 이어간다고 오픈AI가 소개했다. 주문 단위 미국 주식 데이터의 1년치 백테스트 시간은 약 3시간에서 3~5분으로 줄었다고 밝혔다.

오픈AI는 10월 14일 공개한 고객 사례에서 서드먼트리서치가 GPT-6 Astra·GPT-6 Sol·GPT-6.1 Sol과 코딩 도구 Codex를 연구와 연산에 활용한다고 설명했다. 에이전트 운영 수치와 백테스트 개선은 고객 사례에 담긴 내용이다.

서드먼트리서치는 퀀트 연구 환경에서 에이전트가 과거 데이터로 거래 전략을 시험하고, 결과가 유의미한 개선인지 잡음인지 평가해 다음 실험을 고르는 구조를 운영한다. 작업을 끝내지 못한 에이전트가 생기면 외부 실행 체계가 작업 기록을 검토해 재시도하거나 종료하고, 사람의 검토를 요청한다고 오픈AI는 전했다.

보안 점검에는 사이버보안 플랫폼 데이브레이크(Daybreak)를 활용한다. 오픈AI는 시뮬레이션 전에 에이전트가 연구 환경을 벗어나 외부 네트워크에 접근할 수 있는지를 점검한다고 설명했다.

서드먼트리서치는 공식 웹사이트에서 실제 요청의 실패 유형을 진단하고, 고객이 개선을 승인하면 해당 문제를 겨냥한 평가를 만든 뒤 모델을 후학습하거나 실행 하네스를 최적화한다고 설명한다. 이는 회사가 밝힌 제품 운영 방식이다.

AI 에이전트가 장시간 작업을 수행하는 사례가 늘면서 작업 관리와 실행 환경의 보안 통제가 함께 다뤄지고 있다. 다만 이번 사례에서 가상자산이나 블록체인과의 직접적인 연결은 제시되지 않았다.

오픈AI가 소개한 주문 단위 백테스트 개선은 고객 사례에 담긴 결과다. 공개된 독립 검증 자료는 제시되지 않았다.

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