[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
@@ -2,98 +2,32 @@
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id: wiki-2026-0508-tool-use-function-calling
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title: "Tool Use & 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-AUTO-TULC-001]
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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: []
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [auto-reinforced, tool-use, function-calling, api-integration, agent-action]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-04
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confidence_score: 0.9
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verification_status: redirected
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tags: [duplicate, tool-use, function-calling, llm]
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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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# [[Tool Use & Function Calling|Tool Use & Function Calling]]
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# Tool Use & Function Calling
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "지능의 손과 발: 텍스트 생성의 한계를 넘어, 외부 API를 호출하거나 코드를 실행함으로써 현실 세계에 직접적인 영향을 미치고 정확한 외부 데이터를 가져오는 에이전트의 핵심 인터페이스."
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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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도구 사용(Tool Use) 또는 함수 호출(Function Calling)은 모델이 스스로 해결할 수 없는 작업을 외부 시스템에 위임하는 기술입니다.
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## 핵심 요약
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- "Tool use" (Anthropic 용어) 와 "function calling" (OpenAI 용어) 는 매 동일 concept.
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- LLM 이 structured JSON schema 를 따르는 tool call 을 emit, host 가 실행 후 결과를 LLM 에 feed.
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- Canonical 문서: parallel tool use, error handling, prompt caching for tool defs, agentic loops.
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1. **작동 원리**:
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* **도구 정의 (Definition)**: 모델에게 사용 가능한 도구의 이름, 설명, 매개변수(Parameter) 스키마를 미리 알려줍니다.
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* **호출 결정 (Selection)**: 사용자의 질문에 답하기 위해 특정 도구가 필요하다고 판단되면, 모델은 답변 대신 해당 도구를 호출하기 위한 JSON 형태의 명령어를 출력합니다.
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* **결과 반영 (Integration)**: 외부 시스템에서 실행된 결과(예: 날씨 데이터, DB 쿼리 결과)를 다시 모델에게 입력하여 최종 답변을 생성합니다.
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2. **주요 사례**:
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* **Search**: 최신 정보를 위해 웹 검색 도구 활용.
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* **Calculator/Python**: 정확한 수치 계산이나 데이터 분석을 위해 코드 실행기 활용.
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* **Database**: 기업 내 데이터 조회를 위해 SQL 쿼리 생성 및 실행.
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3. **발전**:
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* 최신 모델들은 여러 개의 도구를 동시에 호출(Parallel Tool Use)하거나, 복잡한 순서로 도구를 연결하는 능력이 매우 뛰어납니다.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Tool-Usage-Optimization]] (canonical)
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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* **보안 위험**: 모델이 악의적인 명령어를 생성하여 시스템을 파괴하거나 중요 데이터를 유출할 수 있으므로, 실행 환경(Sandbox)의 엄격한 격리가 필수적입니다.
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* **환각 (Hallucination)**: 존재하지 않는 도구를 부르거나, 도구의 매개변수를 잘못 생성하는 오류가 발생할 수 있습니다.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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* **상위 개념**: [[Autonomous Agents & Workflows|Autonomous Agents & Workflows]]
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* **연관 기술**: [[Model Context Protocol (MCP)|Model Context Protocol (MCP)]], [[API Design|API Design]]
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* **해결 기술**: [[Execution Environment (Sandbox)|Execution Environment (Sandbox)]]
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*Last updated: 2026-05-04*
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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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Reference in New Issue
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