[G1-Sync] Manual knowledge update

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Antigravity Agent
2026-05-10 22:08:15 +09:00
parent 21ac3ed255
commit 504fd5fb42
3011 changed files with 380280 additions and 206977 deletions
@@ -2,98 +2,32 @@
id: wiki-2026-0508-tool-use-function-calling
title: "Tool Use & Function Calling"
category: 10_Wiki/Topics
status: needs_review
canonical_id: self
aliases: [P-Reinforce-AUTO-TULC-001]
duplicate_of: none
status: duplicate
canonical_id: tool-usage-optimization
duplicate_of: "[[Tool-Usage-Optimization]]"
aliases: []
source_trust_level: A
confidence_score: 1.0
tags: [auto-reinforced, tool-use, function-calling, api-integration, agent-action]
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last_reinforced: 2026-05-04
confidence_score: 0.9
verification_status: redirected
tags: [duplicate, tool-use, function-calling, llm]
last_reinforced: 2026-05-10
github_commit: pending
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
tech_stack:
language: unspecified
framework: unspecified
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# [[Tool Use & Function Calling|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."
> **이 문서는 [[Tool-Usage-Optimization]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
도구 사용(Tool Use) 또는 함수 호출(Function Calling)은 모델이 스스로 해결할 수 없는 작업을 외부 시스템에 위임하는 기술입니다.
## 핵심 요약
- "Tool use" (Anthropic 용어) 와 "function calling" (OpenAI 용어) 는 매 동일 concept.
- LLM 이 structured JSON schema 를 따르는 tool call 을 emit, host 가 실행 후 결과를 LLM 에 feed.
- Canonical 문서: parallel tool use, error handling, prompt caching for tool defs, agentic loops.
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.
## 🔗 Graph
- 부모: [[Tool-Usage-Optimization]] (canonical)
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
* **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*
## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*
**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*
## 🧪 검증 상태 (Validation)
- **정보 상태:** needs_review
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|------|-----------|-----------|--------|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
```text
# TODO
```
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
**선택 A를 써야 할 때:**
- *(TODO)*
**선택 B를 써야 할 때:**
- *(TODO)*
**기본값:**
> *(TODO)*
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
## 🕓 변경 이력
| 날짜 | 변경 |
|---|---|
| 2026-05-08 | Phase 1 |
| 2026-05-10 | 중복 처리 — canonical 문서로 redirect |