Moait
홈인기 피드모든 블로그모든 태그
홈인기 피드모든 블로그모든 태그
Career Agent 개발기 (3) : Tool Calling 섬네일

Career Agent 개발기 (3) : Tool Calling

잡코리아 favicon잡코리아·AI/ML·
LLMPrompt EngineeringChain of ThoughtAgentTooling
2026년 05월 20일0

AI 요약

이 글은 AI가 요약했어요. 정확한 내용은 꼭 원문을 확인해 주세요!

핵심 요약

잡코리아의 Career Agent 개발기(3): Tool Calling에서 도구 설계의 핵심 원칙과 실무 노하우를 정리했습니다.

주요 특징

  • Tool은 LLM의 사고와 외부 시스템 실행 사이의 다리이며, 실제 실행은 시스템이 담당하고 LLM은 tool call만 생성합니다.
  • Tool Description의 다섯 가지 원칙: 명확한 의미와 형식, 부정 지시, Tool 간 경계 명확화, 반환값 문서화, 퓨샷 예시가 핵심입니다.
  • 반환값 구조와 에러 메시지 설계: 실패 시 교정 방향을 포함한 actionable한 정보가 필요합니다.
  • 계획 수립과 성찰의 분리, 자기 교정 루프를 통한 지속적 성능 향상을 강조합니다.
  • 도구 선택의 딜레마를 관리하기 위해 Intent Router와 다양한 도구 조합의 실험이 중요합니다.

적용 고려사항

  • 도구 수가 많아질수록 올바른 도구를 고르는 문제가 커지므로 명확한 스키마와 경계 규정이 필요합니다.
  • 프롬프트 비용 관리: 도구 Description의 길이가 토큰 비용에 영향을 미치므로 균형점(goldilocks zone)을 고려해야 합니다.
  • 언제 어떤 도구를 사용하지 말아야 하는지 명시하고, 대안을 함께 제시하는 것이 중요합니다.
  • 유지보수와 팀 내 교육을 통해 도구 설계의 일관성을 유지해야 합니다.

연관 피드

%가 높을수록 이 글과 비슷할 가능성이 높아요!
Career Agent 개발기 (2) : Multi-Agent와 Prompt 작성 섬네일
73%

Career Agent 개발기 (2) : Multi-Agent와 Prompt 작성

잡코리아 favicon잡코리아·2026년 05월 13일
SSG.COM 사내 Agent 개발기 섬네일
72%

SSG.COM 사내 Agent 개발기

SSG.COM faviconSSG.COM·2025년 07월 31일
No Image
70%

엔터프라이즈 AI 에이전트 성능 평가 가이드 \:\ 인포그랩 NEXA의 LLM-as-a-Judge 실전 적용 사례

인포그랩 favicon인포그랩·2025년 09월 10일