도구 호출 (인공지능)
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도구 호출(tool calling 또는 function calling)이란 인공지능 에이전트가 외부 도구, API 또는 시스템을 사용해 능력을 확장하는 메커니즘이다. 미리 학습된 지식에만 의존하지 않고, 데이터베이스 조회, 실시간 정보 검색, 계산 수행, 애플리케이션 연동 등 복잡한 작업을 외부에 위임할 수 있다[1].
개요[편집 | 원본 편집]
도구 호출은 LLM(대형 언어 모델)을 수동적 챗봇이 아닌 능동적 에이전트(agentic AI)로 변화시킨다. 모델은 주어진 입력에 대해 텍스트만 생성하는 대신, 외부 도구를 검색·선택·호출하고, 그 결과를 바탕으로 후속 추론을 수행할 수 있다[2].
작동 원리[편집 | 원본 편집]
1. 도구 정의[편집 | 원본 편집]
도구는 이름(name), 설명(description), 입력 인자(parameters)를 JSON 스키마 등으로 명세하여 모델에 제공된다[3].
2. 도구 결합(tool binding)[편집 | 원본 편집]
모델에 호출 가능한 도구 목록이 바인딩된다. 예를 들어 LangChain에서는 `model.bind_tools(...)` 식으로 연결된다[4].
3. 호출 판단(tool selection)[편집 | 원본 편집]
모델은 사용자의 요청이 도구 호출이 필요한지 판단하고, 관련 도구를 선택한다[5].
4. 호출 실행(tool execution)[편집 | 원본 편집]
모델이 JSON 형태로 도구 이름과 인자값을 생성하면, 응용프로그램이 해당 도구 함수를 수행해 결과를 반환한다[6].
5. 후속 응답[편집 | 원본 편집]
도구 수행 결과를 바탕으로 모델이 최종 답변을 생성한다.
장점 및 활용 예시[편집 | 원본 편집]
- 실시간 정보 처리: 날씨 조회, 주가 검색, 고객 문의 상태 확인 등 실시간 데이터 접근 가능[7]
- 작업 자동화: CRM 기록 생성, 티켓 시스템 조회, 이메일 발송 등 반복 업무 자동화[8]
- 다단계 흐름 완성: 조건 판단 – 도구 호출 – 결과 기반 후속 처리까지 통합된 워크플로우 구성 가능[9]
보안과 한계[편집 | 원본 편집]
- 도구 접근은 응용 프로그램이 중계하고, 모델 자체는 API 키나 내부 데이터에 직접 접근하지 않도록 설계되어야 함[10]
- 최소 권한 원칙 준수, 비밀 관리, 로깅, 토큰 갱신 등의 보안 대책 필요[11]
- 잘못된 도구 선택이나 입력값 오류(도구 환각, tool hallucination) 문제 존재하며, 연구 진행 중임[12]
연구 및 발전 동향[편집 | 원본 편집]
- ToolGen: 도구 호출 자체를 모델 생성 과정에 통합해 효율과 확장성을 향상하는 연구 제안[13]
- Personalized Tool Invocation: 사용자 선호나 프로필에 맞춰 도구 선택을 최적화하는 최신 연구 진행 중[14]
적용 사례[편집 | 원본 편집]
- LangChain, Vercel AI, Anthropic Claude, OpenAI Function Calling 등 다양한 플랫폼이 도구 호출 기능 제공[15]
- 고객 지원, 가상 비서, 코드 생성, 문서 자동화 등 다양한 도메인에서 활용 중.
같이 보기[편집 | 원본 편집]
- 가상 비서
- 에이전트 기반 AI
- 함수 호출(function calling)
- LLM 보안
- Retrieval‑Augmented Generation
참고 문헌[편집 | 원본 편집]
- ↑ Tool calling refers to the ability of artificial intelligence (AI) models to interact with external tools, application programming interfaces (APIs) or systems to enhance their functions.
- ↑ Tool calling, sometimes referred to as function calling, is a key enabler of agentic AI… enabling multistep problem-solving, make real-time decisions and more.
- ↑ Tool calling basics: Tool: An action… name, description, inputs.
- ↑ LangChain: Tool binding, model_with_tools = model.bind_tools(tools_list).
- ↑ Tool calling involves… model recognizes when it lacks knowledge and selects appropriate tool.
- ↑ When appropriate, the model can decide to call a tool… result will have tool_calls attribute.
- ↑ Tools are mainly used for information retrieval… e.g., retrieve current weather.
- ↑ 예: Zendesk API를 호출해 실시간 티켓 데이터 제공.
- ↑ Multi-step problem-solving… tool calling is critical element of agentic systems.
- ↑ Model request tool call… application executes and returns result; model never gets direct API access.
- ↑ Auth0 사례: least privilege, audit logs, token rotation.
- ↑ Reducing Tool Hallucination via Reliability Alignment (arXiv).
- ↑ ToolGen: represent each tool as a unique token… enhances performance.
- ↑ Advancing and Benchmarking Personalized Tool Invocation for LLMs (arXiv, May 7 2025).
- ↑ LangChain, AI SDK Core, Writer AI Studio 문서 참조.
