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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-TULC-001
category: Unified
confidence_score: 1.00
tags: [auto-reinforced, tool-use, function-calling, api-integration, agent-action]
last_reinforced: 2026-05-04
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# [[Tool Use & Function Calling|Tool Use & Function Calling]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "지능의 손과 발: 텍스트 생성의 한계를 넘어, 외부 API를 호출하거나 코드를 실행함으로써 현실 세계에 직접적인 영향을 미치고 정확한 외부 데이터를 가져오는 에이전트의 핵심 인터페이스."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
도구 사용(Tool Use) 또는 함수 호출(Function Calling)은 모델이 스스로 해결할 수 없는 작업을 외부 시스템에 위임하는 기술입니다.

1.  **작동 원리**:
    *   **도구 정의 (Definition)**: 모델에게 사용 가능한 도구의 이름, 설명, 매개변수(Parameter) 스키마를 미리 알려줍니다.
    *   **호출 결정 (Selection)**: 사용자의 질문에 답하기 위해 특정 도구가 필요하다고 판단되면, 모델은 답변 대신 해당 도구를 호출하기 위한 JSON 형태의 명령어를 출력합니다.
    *   **결과 반영 (Integration)**: 외부 시스템에서 실행된 결과(예: 날씨 데이터, DB 쿼리 결과)를 다시 모델에게 입력하여 최종 답변을 생성합니다.
2.  **주요 사례**:
    *   **Search**: 최신 정보를 위해 웹 검색 도구 활용.
    *   **Calculator/Python**: 정확한 수치 계산이나 데이터 분석을 위해 코드 실행기 활용.
    *   **Database**: 기업 내 데이터 조회를 위해 SQL 쿼리 생성 및 실행.
3.  **발전**:
    *   최신 모델들은 여러 개의 도구를 동시에 호출(Parallel Tool Use)하거나, 복잡한 순서로 도구를 연결하는 능력이 매우 뛰어납니다.

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
*   **보안 위험**: 모델이 악의적인 명령어를 생성하여 시스템을 파괴하거나 중요 데이터를 유출할 수 있으므로, 실행 환경(Sandbox)의 엄격한 격리가 필수적입니다.
*   **환각 (Hallucination)**: 존재하지 않는 도구를 부르거나, 도구의 매개변수를 잘못 생성하는 오류가 발생할 수 있습니다.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
*   **상위 개념**: [[Autonomous Agents & Workflows|Autonomous Agents & Workflows]]
*   **연관 기술**: [[Model Context Protocol (MCP)|Model Context Protocol (MCP)]], [[API Design|API Design]]
*   **해결 기술**: [[Execution Environment (Sandbox)|Execution Environment (Sandbox)]]

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*Last updated: 2026-05-04*
