[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/AI/함수 호출 (Function Calling).md

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-id: P-REINFORCE-AI-FUNCTION-CALLING
+id: [[P-Reinforce]]-AI-FUNCTION-CALLING
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 0.99
 tags: [AI, LLM, FunctionCalling, Tools, Integration]
@@ -15,11 +15,11 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - **Role**:
     - 모델이 자체 지식으로 답변할 수 없는 실시간 데이터(날씨, 주가)나 행동(이메일 전송, DB 쿼리)이 필요한 경우 도구(Tools)를 호출하도록 함.
 - **Process**:
-    - 유저 질문 -> 모델이 사용 가능한 함수 목록 분석 -> 호출할 함수와 인자(Parameter) 결정 -> 유저 시스템에 전달(Call) -> 결과값 수신 -> 최종 답변 생성.
+    - 유저 질문 -> 모델이 사용 가능한 함수 목록 분석 -> 호출할 함수와 인자([[Parameter]]) 결정 -> 유저 시스템에 전달(Call) -> 결과값 수신 -> 최종 답변 생성.
 - **Safety**: 모델이 마음대로 함수를 실행하는 것이 아니라, 실행 가능한 '명령서'를 리턴하는 구조이므로 개발자가 실행 권한을 통제할 수 있다.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
-- 함수 호출은 인자값 생성 오류(Hallucination in Arguments)가 치명적일 수 있다. 따라서 강력한 타입 정의(JSON Schema)와 함께, 모델이 출력한 결과가 유효한 형식인지 검증하고 실패 시 재시도(Retry logic)하는 에이전트 루프가 필수적으로 동반되어야 한다.
+- 함수 호출은 인자값 생성 오류(Hallucination in Arguments)가 치명적일 수 있다. 따라서 강력한 타입 정의(JSON [[Schema]])와 함께, 모델이 출력한 결과가 유효한 형식인지 검증하고 실패 시 재시도(Retry [[Logic]])하는 에이전트 루프가 필수적으로 동반되어야 한다.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - Related: [[AI 에이전트 (AI Agent)]] , [[Model Context Protocol (MCP)]]