docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,186 @@
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id: wiki-2026-0508-tool-usage-optimization
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title: Tool Usage Optimization
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Function Calling, Tool Use, Agent Tools]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [llm, tool-use, function-calling, agentic]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: Python
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framework: Anthropic SDK / OpenAI SDK / MCP
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# Tool Usage Optimization
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## 매 한 줄
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> **"매 LLM의 외부 capability 의 invoke"**. Tool use (function calling) 매 LLM 이 external API/code/DB 의 structured call 하는 패러다임. 2023 OpenAI function calling → 2024 parallel tools → 2025 MCP standard → 2026 매 every agent 의 backbone. 매 quality 매 tool 정의의 crisp / parallel call / error handling / cache strategy 에 의해 결정.
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## 매 핵심
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### 매 핵심 mechanics
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- **Schema** — 매 JSON Schema 로 tool input 정의 — 매 model 이 fill.
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- **Choice** — `auto` / `tool` (forced) / `none`.
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- **Parallel** — 매 single turn 에 multiple tool calls (Claude / GPT-4o+).
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- **Iterative loop** — 매 tool result 의 feed back → continue → repeat.
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### 매 design principles
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- **Crisp descriptions** — 매 tool description 매 "use this when X, not when Y" 명시.
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- **Few well-named tools** > 매 many overlapping — 매 selection error rate 의 reduce.
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- **Idempotent / safe** — 매 retry-safe — 매 LLM 매 retry 함.
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- **Structured errors** — 매 tool error 매 LLM 이 recover 할 수 있게 actionable.
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### 매 modern (2025-2026)
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- **MCP (Model Context Protocol)** — 매 Anthropic 이 2024-11 release. 매 client/server tool sharing standard. 매 Claude Desktop, Cursor, Windsurf 모두 support.
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- **Tool result caching** — 매 expensive tool (DB query, web fetch) 매 cache + hash check.
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- **Tool budget** — 매 agent 의 max-call limit 의 prevent runaway.
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### 매 응용
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1. Code agents (file ops, shell, search).
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2. Customer support (ticket, KB, account API).
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3. Data analysis (SQL, plot, fetch).
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## 💻 패턴
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### Anthropic tool definition
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```python
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tools = [{
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"name": "get_weather",
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"description": "Get current weather. Use ONLY for weather; do not use for forecasts beyond 24h.",
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||||
"input_schema": {
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"type": "object",
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||||
"properties": {
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||||
"location": {"type": "string", "description": "City, country (e.g. 'Seoul, KR')"},
|
||||
"unit": {"type": "string", "enum": ["c", "f"], "default": "c"},
|
||||
},
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"required": ["location"],
|
||||
},
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}]
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resp = client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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max_tokens=2000,
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tools=tools,
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||||
messages=[{"role": "user", "content": "Weather in Seoul?"}],
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)
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```
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### Parallel tool execution
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```python
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import asyncio
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async def run_tool(call):
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return await TOOLS[call.name](**call.input)
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# 매 LLM이 매 multiple tool_use blocks 의 emit
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||||
calls = [b for b in resp.content if b.type == "tool_use"]
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results = await asyncio.gather(*(run_tool(c) for c in calls))
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||||
# 매 모든 result 의 single user message 로 feed back
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```
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### Tool loop (agentic)
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||||
```python
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||||
messages = [{"role": "user", "content": user_query}]
|
||||
for _ in range(MAX_TURNS):
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||||
resp = client.messages.create(model="claude-opus-4-7", tools=tools, messages=messages)
|
||||
messages.append({"role": "assistant", "content": resp.content})
|
||||
if resp.stop_reason != "tool_use":
|
||||
break
|
||||
tool_results = [
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||||
{"type": "tool_result", "tool_use_id": b.id,
|
||||
"content": str(TOOLS[b.name](**b.input))}
|
||||
for b in resp.content if b.type == "tool_use"
|
||||
]
|
||||
messages.append({"role": "user", "content": tool_results})
|
||||
```
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||||
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||||
### Structured error
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||||
```python
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||||
def search_db(query: str):
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||||
try:
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||||
return {"ok": True, "rows": db.execute(query).fetchall()}
|
||||
except SQLError as e:
|
||||
return {"ok": False, "error": str(e),
|
||||
"hint": "Check column names; use `\\d table` to inspect."}
|
||||
```
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||||
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||||
### Result caching
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||||
```python
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||||
import hashlib, json, functools
|
||||
|
||||
@functools.lru_cache(maxsize=1024)
|
||||
def _cached_fetch(url_hash: str, url: str):
|
||||
return requests.get(url, timeout=10).text
|
||||
|
||||
def web_fetch(url: str):
|
||||
return _cached_fetch(hashlib.sha256(url.encode()).hexdigest(), url)
|
||||
```
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||||
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||||
### Prompt cache + tools (Anthropic)
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||||
```python
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||||
resp = client.messages.create(
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||||
model="claude-opus-4-7",
|
||||
tools=tools, # 매 tools 의 cacheable
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||||
system=[{"type": "text", "text": SYSTEM, "cache_control": {"type": "ephemeral"}}],
|
||||
messages=messages,
|
||||
)
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```
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### MCP server (Python)
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||||
```python
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||||
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
|
||||
mcp = FastMCP("my-tools")
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|
||||
@mcp.tool()
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||||
def query_orders(customer_id: str) -> list[dict]:
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||||
"""Return recent orders for a customer."""
|
||||
return db.fetch_orders(customer_id)
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
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||||
mcp.run()
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Few tools, in-app | Direct SDK tools |
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| Many shared tools across apps | MCP server |
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| Latency-critical | Pre-fetch / parallel tools |
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| Expensive tools | Cache by input hash |
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| Untrusted LLM output | Validate + sandbox tool exec |
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| Long agent loop | Tool budget + checkpoint |
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**기본값**: 매 5-15 well-named tools, parallel calling enabled, structured errors, prompt caching on system + tool definitions.
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## 🔗 Graph
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- 변형: [[Function-Calling]] · [[MCP]] · [[ReAct]]
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- 응용: [[Code-Agent]]
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- Adjacent: [[RAG]] · [[Structured-Output]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 external state / capability 의 필요한 모든 LLM app — search, DB, email, code exec, API call.
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**언제 X**: 매 pure text generation (summary, translate) — 매 tool 매 unnecessary.
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## ❌ 안티패턴
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- **Vague tool names**: `"do_thing"` — 매 LLM 매 selection 의 fail.
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- **Too many tools**: 매 30+ tool 매 confuse — 매 group / route.
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- **No retry on transient error**: 매 502 / timeout 매 transient — 매 retry-safe + LLM 의 hint.
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- **Streaming tool output to user mid-call**: 매 tool result 매 internal — final assistant text 만 user 에.
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- **No max-turn limit**: 매 infinite loop 의 risk.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Anthropic tool use docs, OpenAI function calling, MCP spec 2024-11, parallel tool calling).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — modern tool use + MCP + caching patterns |
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Reference in New Issue
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