1. 들어가며ChatGPT의 등장 이후, 인공지능은 우리가 묻는 말에 대답하는 훌륭한 '지식 자판기' 역할을 해왔습니다. 하지만 현실의 비즈니스와 일상에서는 단순히 대답만 하는 것을 넘어, "내 이메일을 읽고, 일정을 캘린더에 등록한 뒤, 관련 자료를 구글링해서 요약 문서를 만들어줘"와 같이 직접 '행동'해 주기를 원합니다.이렇게 스스로 환경을 인지하고 행동하는 AI를 우리는 AI Agent(AI 에이전트)라고 부릅니다. 그리고 최근에는 여러 에이전트가 모여 거대한 팀처럼 협업하며 고도의 자율성을 갖춘 Agentic AI(에이전틱 AI)라는 새로운 패러다임이 등장했습니다.이 두 가지 패러다임이 텍스트 창을 벗어나 실제 현실 세계의 시스템(웹, DB, API 등)과 상호작용할 수 있게 해주는 가장 결정적인..

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..