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. 들어가며1편(기초), 2편(기본 팁), 3편(CoT), 4편(RAG/ReAct)을 거치며 우리는 AI를 똑똑하게 '튜닝'하고 '추론'하게 만들며 '외부 도구'를 쓰는 '개념'까지 익혔습니다.5편은 이 모든 것을 조합하는 '실전 응용'입니다. AI는 이제 단순한 대화 상대가 아닙니다. 우리의 개발 프로세스에 깊숙이 들어와 데이터를 '뚝딱' 생성하고(Data Generation), 코드를 '뚝딱' 짜주는(Generating Code) 강력한 '일꾼'이 될 수 있습니다.이번 편에서는 AI를 현업의 '생산성 도구'로 활용하는 구체적인 방법과, AI 에이전트의 핵심인 'Function Calling'을 마스터합니다.2. AI를 '데이터 공장'으로 쓰기 (Data Generation)현업에서 개발 테스트를 할..