1. 들어가며우리가 흔히 아는 챗GPT(ChatGPT)와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 뛰어난 지능을 가진 '두뇌'입니다. 하지만 텍스트 창에 갇혀 있다는 치명적인 한계가 있습니다. "오늘 서울 날씨 어때?", "이메일 좀 보내줘", "2345 곱하기 6789는 뭐야?"라고 물으면, 실시간 데이터를 모르거나, 실제로 메일을 보낼 수 없거나, 수학 계산에서 실수를(환각 현상) 저지르기도 합니다.이러한 LLM의 한계를 극복하고, 두뇌(AI)가 외부 세계와 상호작용할 수 있도록 '손과 발'을 달아주는 핵심 기술이 바로 'Tool Calling(도구 호출)'입니다.AI 에이전트(AI Agent)가 스스로 판단하고 행동하는 자율형 시스템으로 진화할 수 있었던 가장 큰 이유가 바로 이 Tool Calling 기..

1. 들어가며우리는 질문에 대답을 해주는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에 이미 익숙해져 있습니다. 하지만 "내 이메일을 읽고, 중요한 회의 일정을 구글 캘린더에 등록한 다음, 팀원들에게 요약 메일을 보내줘"라는 복합적인 요청을 한다면 기존의 챗봇은 어떻게 반응할까요? 아마 방법만 텍스트로 알려줄 뿐, 실제로 행동에 옮기지는 못할 것입니다.이러한 '수동적인 챗봇'의 한계를 깨고, 인간을 대신해 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 목표를 달성하는 능동적인 인공지능, 그것이 바로 AI 에이전트(AI Agent)입니다.2026년 현재, AI 기술의 패러다임은 단순히 말을 잘하는 AI(Generative AI)에서 직접 행동하는 AI(Agentic AI)로 빠르게 이동하고 있습니다. 본 포스팅에..

1. 들어가며ChatGPT나 Claude 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 놀라운 지능을 가지고 있지만, 명확한 한계가 있습니다.실시간 정보 부재: "오늘 서울 날씨 어때?"라고 물으면 모릅니다. (학습 데이터가 과거니까요)할루시네이션(거짓말): 모르는 것도 아는 척 지어냅니다.외부 도구 사용 불가: 엑셀 파일을 열거나 이메일을 보낼 수 없습니다.마치 "뇌(Brain)는 천재인데 눈, 귀, 손발이 없는 상태"와 같습니다. 이 뇌에게 눈(검색), 손(API 호출), 기억(Memory)을 달아주고, 복잡한 업무를 순서대로 처리하도록 지휘하는 기술이 필요합니다.그것이 바로 LLM 오케스트레이션(LLM Orchestration)입니다. 이번 포스팅에서는 단순한 챗봇을 넘어 'AI 에이전트'를 만드는 핵심 기술인..