[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,86 +2,33 @@
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id: wiki-2026-0508-함수-호출-function-calling
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title: 함수 호출 (Function Calling)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AI-FUNCTION-CALLING]
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duplicate_of: none
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status: duplicate
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canonical_id: tool-usage-optimization
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duplicate_of: "[[Tool-Usage-Optimization]]"
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aliases: [Function Calling, Tool Calling]
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.99
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tags: [AI, LLM, FunctionCalling, Tools, Integration]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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confidence_score: 0.9
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verification_status: redirected
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tags: [duplicate, llm, tools]
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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# [[함수 호출 (Function Calling)|함수 호출 (Function Calling)]]
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# 함수 호출 (Function Calling)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "말만 하던 AI에게 '손'을 달아주는 기술." LLM이 대화 중에 외부 API나 함수를 실행해야 할 필요를 스스로 판단하고, 필요한 인자값을 정확한 형식(JSON)으로 생성해주는 연결 고리다.
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> **이 문서는 [[Tool-Usage-Optimization]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **Role**:
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- 모델이 자체 지식으로 답변할 수 없는 실시간 데이터(날씨, 주가)나 행동(이메일 전송, DB 쿼리)이 필요한 경우 도구(Tools)를 호출하도록 함.
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- **Process**:
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- 유저 질문 -> 모델이 사용 가능한 함수 목록 분석 -> 호출할 함수와 인자([[Parameter|Parameter]]) 결정 -> 유저 시스템에 전달(Call) -> 결과값 수신 -> 최종 답변 생성.
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- **Safety**: 모델이 마음대로 함수를 실행하는 것이 아니라, 실행 가능한 '명령서'를 리턴하는 구조이므로 개발자가 실행 권한을 통제할 수 있다.
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## 핵심 요약
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- 매 function calling = tool use 의 same primitive — JSON schema 의 LLM 의 structured output.
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- 매 2026 standard: Anthropic tool_use, OpenAI tools, Gemini function_declarations — 매 schema 의 converge.
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- 매 parallel tool calls + thinking blocks 의 modern Claude / GPT-5 의 default.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- 함수 호출은 인자값 생성 오류(Hallucination in Arguments)가 치명적일 수 있다. 따라서 강력한 타입 정의(JSON [[Schema|Schema]])와 함께, 모델이 출력한 결과가 유효한 형식인지 검증하고 실패 시 재시도(Retry [[Logic|Logic]])하는 에이전트 루프가 필수적으로 동반되어야 한다.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Tool-Usage-Optimization]] (canonical)
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- Adjacent: [[MCP]] · [[Structured-Outputs]] · [[Agent-Loop]]
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Related: [[AI 에이전트 (AI Agent)|AI 에이전트 (AI Agent)]] , [[Model Context Protocol (MCP)|Model Context Protocol (MCP)]]
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- Format: JSON-Schema
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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## 🕓 변경 이력
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | 중복 처리 — canonical 문서로 redirect |
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