AI 코딩 에이전트가 스스로를 업그레이드한다고? OpenAI ‘코덱스’의 자기개발 비화

요즘 코딩할 때 AI 도구 쓰시나요? GitHub Copilot이나 Cursor 같은 거요. 저는 스타트업에서 일하다 보니 이제 없으면 일이 안 될 정도로 익숙해졌는데요. 근데 이 AI 도구들이 어떻게 만들어지고 개선되는지 궁금해해 본 적 있으세요?

최근에 OpenAI에서 나온 소식이 정말 신기했어요. 그들이 만든 AI 코딩 에이전트 ‘코덱스(Codex)’가, 바로 그 코덱스 자신을 개선하고 업그레이드하는 데 쓰이고 있다는 거거든요. OpenAI의 코덱스 제품 리더가 직접 “코덱스의 대부분은 코덱스가 만들었다”고 말했대요. 뭔가 스스로 발판을 쌓아 올라가는 느낌이죠?

코덱스는 클라우드 기반의 소프트웨어 엔지니어링 에이전트예요. 기능을 작성하거나 버그를 고치고, 풀 리퀘스트를 제안하는 일까지 할 수 있답니다. 이름이 좀 익숙하시죠? 예전에 GitHub Copilot의 탭 자동완성 기능을 만든 모델 이름이기도 해서, 그 ‘와우’ 순간을 기억하며 지은 이름이라고 하네요.

솔직히 이 시장 경쟁이 정말 치열하잖아요. 앤트로픽의 ‘클로드 코드’ 같은 훌륭한 경쟁자들도 있고요. OpenAI 관계자도 “재미있는 시장”이라고 말했을 정도로 서로 아이디어를 주고받으며 발전하고 있는 모양이에요. 그런데 OpenAI가 2025년 8월에 명령줄 인터페이스(CLI) 버전을 내놓으니 사용량이 20배나 뛰었다고 하네요. 개발자들도 확실히 편한 걸 좋아하는가 봐요.

가장 인상 깊었던 건 이 도구의 ‘재귀적’ 성장이에요. 코덱스가 자체 학습 과정을 모니터링하고, 사용자 피드백을 보고 다음에 무엇을 만들어야 할지 ‘결정’하는 실험까지 하고 있다고 해요. 회사 내부에서도 직원들이 프로젝트 관리 도구에 티켓을 올려, 마치 인간 동료에게 일을 맡기듯 코덱스에게 작업을 할당한다고 하니, 정말 일상이 되었네요.

이런 식으로 도구가 더 나은 도구를 만드는 건 사실 컴퓨팅 역사에서 계속된 흐름이에요. 1960년대에는 벨룸 종이에 손으로 집적회로를 설계했지만, 그렇게 만든 칩이 결국 자동화된 설계 도구(EDA)를 돌리는 컴퓨터의 기반이 되었죠. 코덱스의 자기개발도 그 긴 역사의 최신판 같은 느낌이에요.

이게 우리한테 어떤 의미일까요? 단순히 개발 속도가 빨라지는 걸 넘어서, AI가 스스로의 한계를 인지하고 극복하는 방법을 학습하는 출발점이 될 수도 있겠다는 생각이 들어요. 마치 매월 넷플릭스 구독료 내듯이, 우리는 점점 더 정교해지는 AI 도구를 당연하게 사용하게 될 텐데, 그 도구를 만드는 주체가 점점 AI 자신이 되어간다니, 좀 오싹하면서도 신기하네요.

앞으로는 ‘이 기능 추가해 주세요’라고 AI에게 말하는 게, 결국 그 AI를 더 똑똑하게 만드는 데이터가 되는 세상이 올지도 모르겠어요. 여러분은 어떻게 생각하시나요?

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원문: [Ars Technica](https://arstechnica.com/ai/2025/12/how-openai-is-using-gpt-5-codex-to-improve-the-ai-tool-itself/)