2nd/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/함수 호출 (Function Calling).md

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wiki-2026-0508-함수-호출-function-calling	함수 호출 (Function Calling)	10_Wiki/Topics	needs_review	self	P-Reinforce-AI-FUNCTION-CALLING	none	A	0.99	AI LLM FunctionCalling Tools Integration		2026-04-20	pending	Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)	language framework unspecified unspecified

함수 호출 (Function Calling)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"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.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

• 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.
• Safety: 모델이 마음대로 함수를 실행하는 것이 아니라, 실행 가능한 '명령서'를 리턴하는 구조이므로 개발자가 실행 권한을 통제할 수 있다.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

• 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)
• Format: JSON-Schema

🤖 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)

# 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)