오픈AI, GPT-6 아스트라에서 기존 프롬프트와 스킬이 성능 저하 요인이라고 경고

오픈AI는 GPT-6 아스트라 모델에서 기존에 축적된 프롬프트와 스킬이 모델의 성능을 저하시킬 수 있다고 밝혔다. 오픈AI의 에릭 프로벤셔는 개발자들에게 지시 사항을 특정 작업에 더 강하게 묶고, 작업이 완료된 시점을 명확히 정의할 것을 권고했다.

프로벤셔는 장기간 축적된 지시 사항들이 GPT-6 아스트라에서 불필요하게 컨텍스트를 점유하거나 작업을 조기에 중단시킬 수 있다고 설명했다. 그는 모델 전환 시 스킬, 에이전츠 닷 엠디 파일, 그리고 작업 프롬프트를 점검해야 한다고 조언했다. 성능이 향상된 모델은 더 세분화된 안내가 적게 필요하다는 점은 이전의 모델 전환 권고와 일치한다.

스킬은 마크다운 파일 형태의 프롬프트로, 리소스와 스크립트를 포함할 수 있다. 프로벤셔에 따르면 스킬은 특정 업무 흐름이나 애플리케이션에 특히 적합하다. 스킬의 이름과 설명은 모델 컨텍스트에 포함되며, 이를 통해 코덱스가 적합한 스킬을 선택한다. 스킬이 너무 많으면 코덱스가 설명을 줄여 선택에 필요한 정보가 부족해질 수 있다. 또한 모순되거나 범위가 지나치게 넓은 설명은 불필요한 안내를 로드하게 만들 수 있다.

프로벤셔는 짧고 정확한 적용 범위 설명을 권장한다. 예를 들어 포스트그레스 스키마 마이그레이션을 위한 스킬은 마이그레이션을 생성하거나 변경할 때, 그리고 그 도입을 검사할 때만 작동해야 하며, 데이터베이스, 쿼리, 데이터 모델에 대한 모든 작업에서 작동해서는 안 된다. 스킬이 여러 업무 흐름을 포함한다면, 주요 문서는 적합한 추가 문서와 스크립트에 간결하게 참조해야 한다. 이렇게 하면 모델은 현재 필요한 것만 읽게 된다. 추가적인 읽기는 컨텍스트를 점유하고 그 압축에 가까워지게 한다.

복잡한 단계별 절차도 최신 모델을 방해할 수 있다. 최신 모델은 세부 사항과 모호성을 더 잘 처리하기 때문이다. 그러나 공동으로 저장된 스킬은 다른 기여자의 에이전트에도 적용된다. 솔이나 루나에게 도움이 되는 것이 아스트라에게는 지나치게 제한적일 수 있다.

레포지토리 작업 시 적용되는 에이전츠 닷 엠디 파일의 규칙도 정기적으로 점검해야 한다. 프로벤셔는 오타 수정과 같은 간단한 작업 전에 여러 필수 문서나 전체 프로젝트 개요를 읽게 하는 것은 과도하다고 지적했다. 아스트라는 스스로 필요한 정보를 결정할 수 있다. 대신 서비스 경계에서 아키텍처 정보, 스키마 변경 시 데이터베이스 문서, 배포 시 배포 지침에 선택적으로 참조해야 한다. 문서들은 최신 상태를 유지해야 한다.

구체적인 허용 사항은 안전한 흐름에서 반복적인 재확인을 피할 수 있다. 로컬 테스트와 폐기 가능한 테스트 데이터, 그리고 프로덕션 접근 없이 에이전츠 닷 엠디 파일에서 테스트 실행, 요청된 변경으로 인한 오류 수정, 그리고 추가 동의 없이 영향받은 테스트 반복을 명시적으로 허용할 수 있다.

이전 모델의 원치 않는 단독 행동에 대해 엄격한 재확인 의무를 부과했던 개발자는 아스트라로 전환할 때 이를 점검해야 한다. 오픈AI는 이 모델에 더 나은 판단력을 부여한다고 본다. 동시에 아스트라는 오래된 금지 사항을 엄격하게 해석하여 원하는 진행에도 불구하고 멈출 수 있다. 따라서 잘 알려진 안전한 업무 흐름은 명시적으로 허용되어야 한다.

이러한 금지 사항이 없어도 아스트라는 GPT-5.6 솔보다 일찍 멈출 수 있다. 사용자는 완료에 포함되는 사항을 사전에 결정해야 한다. 에이전트가 구현을 실행하고, 결과를 검사하며, 오류를 수정해야 한다면 이는 지시 사항에 명시되어야 한다. 첫 번째 구현 후 협의 의무는 더 이른 중단 지점을 설정한다. 오픈AI는 최근 GPT-6 아스트라를 위한 상세한 프롬프팅 팁을 이미 공개했으며, 스킬과 프로젝트 지시 사항에 대한 권고 사항은 이에 이어진다.