WebSocket으로 에이전트 워크플로우 속도 개선 방법

AI 에이전트가 복잡한 작업을 수행할 때 발생하는 지연 시간(Latency)은 여러 API 요청과 모델 추론 과정에서 발생합니다. 특히, 이전에는 모델 추론 자체가 가장 느린 부분이었습니다.

하지만 최신 LLM의 추론 속도가 급격히 빨라지면서, 오히려 에이전트 워크플로우 전반에 걸친 누적된 API 오버헤드가 주요 병목 현상으로 떠올랐습니다. OpenAI는 이 문제를 해결하기 위해 Responses API를 개선했습니다.

핵심은 '독립적인 요청 처리'라는 구조적 한계를 극복하는 것이었습니다. 기존 방식은 대화의 모든 후속 요청마다 전체 대화 기록을 처음부터 재처리해야 했기 때문에, 대화가 길어질수록 비용과 시간이 기하급수적으로 증가했습니다.

이에 OpenAI는 WebSocket 기반의 지속적인 연결(Persistent Connection) 방식을 도입하는 것을 고려했습니다. 이 방식은 매번 새로운 HTTP 요청을 시작하고 전체 기록을 전송할 필요 없이, 상태를 메모리에 캐싱하여 필요한 정보만 주고받게 합니다. 이를 통해 불필요한 API 작업을 제거하고 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있었습니다.

초기 프로토타입에서는 에이전트의 작업 흐름(Agentic Rollout)을 단일 장기 실행 응답으로 모델링하여, 도구 호출(Tool Call) 시 클라이언트와 서버가 WebSocket을 통해 비동기적으로 결과를 주고받는 방식으로 구현되었습니다. 이는 마치 로컬 툴 호출을 호스팅된 툴처럼 처리하는 것과 같았습니다.

최종 출시 버전에서는 개발자 경험을 고려하여 기존의 response.create 형식을 유지하면서도, 백엔드에서 이전 응답 ID(previous_response_id)를 통해 캐싱된 상태를 불러와 사용하는 방식으로 WebSocket의 효율성을 통합했습니다.