에이전트
도구 사용
대규모 언어 모델이 외부 도구, 함수, API를 호출하여 텍스트 생성을 넘어 실제로 행동하는 능력입니다. AI 에이전트의 핵심 기반 기능입니다.
도구 사용(Tool use)이란 대규모 언어 모델이 단순히 텍스트를 생성하는 데 그치지 않고 외부 함수, 도구, API를 호출하는 능력을 말합니다. 도구 사용을 통해 모델은 웹을 검색하고, 코드를 실행하고, 파일을 읽고, 다른 시스템을 제어하면서 현실 세계를 설명하는 데 그치지 않고 실제로 행동할 수 있습니다.
이 메커니즘은 루프로 동작합니다. 애플리케이션이 도구 정의(이름, 설명, 매개변수 스키마)를 모델에 제공하면, 모델은 어떤 도구를 호출할지 결정하고 구조화된 요청을 반환합니다. 외부 코드가 해당 작업을 실행하고 그 결과를 모델에 다시 전달하면, 모델은 추론을 이어갑니다. 이는 흔히 function calling(함수 호출)이라고도 불리며, MCP 같은 프로토콜이 도구를 모델에 노출하는 방식을 표준화합니다.
도구 사용은 모든 AI 에이전트의 기반입니다. 이것이 없으면 모델은 학습 시점의 지식에만 의존하게 됩니다. 2025~2026년에 이르러 프런티어 모델의 표준 기능이 되었으며, SWE-bench 같은 벤치마크로 측정됩니다. 이러한 평가에서 도구 접근은 능력에 큰 도약을 가져옵니다.