LLM 기반 툴 호출의 한계를 넘어: 코드 실행 기반 오케스트레이션으로 확장성과 효율성 극대화

핵심 기술: 대규모 언어 모델(LLM)이 툴 호출 결과 전체를 처리하는 기존 방식의 한계를 지적하고, 대신 출력 스키마 기반 구조화된 데이터를 코드로 직접 처리하도록 LLM을 오케스트레이션하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 이는 코드 실행을 통해 함수 체이닝, 변수 기반 메모리 관리, 대량 데이터 처리를 가능하게 합니다.

기술적 세부사항:
* 문제점: MCP(Machine Context Protocol)와 같은 툴 사용 시 LLM에게 전달되는 큰 JSON 응답(수만 토큰)은 파싱 부담, 비용 증가, 오류 발생 가능성을 높입니다.
* 제안 방식: LLM이 직접 데이터를 복원하지 않고, 코드 실행을 통해 데이터 처리 및 오케스트레이션을 수행합니다. 예를 들어, 이슈 목록 정렬 시 LLM이 코드를 생성하여 실행하고 결과 배열만 반환합니다.
* 장점:
* 확장성: NumPy, pandas 등과 결합하여 수천~수만 건의 대량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
* 정확성 및 효율성: LLM이 데이터를 직접 파싱하지 않아 정확성이 높고, 불필요한 토큰 소모를 줄여 비용 효율적입니다.
* 간결한 구조: LLM은 도구 사용 방식 결정에 집중하고, 복잡한 데이터 처리는 코드로 위임합니다.
* 유연성: 함수 체이닝을 통해 병렬/순차적 함수 호출을 지원하며, 다른 LLM 호출도 가능합니다.
* 새로운 과제: 보안이 확보된 AI 런타임 환경 구축 및 상태 유지(stateful) vs. 상태 없음(stateless) 실행 환경 설계가 중요합니다.
* 보안 고려사항: API 키 및 데이터 노출 방지를 위한 샌드박스 환경 구축이 필수적입니다.
* 커뮤니티 의견: 에이전트가 알고리즘을 내재화하기보다 API를 활용해 코드를 설계하고 실행하는 방식이 더 적합하며, 복잡성을 관리하고 인지적 부담을 줄이는 것이 중요합니다. GraphQL과 같은 기술이 필요한 필드만 선택하는 데 최적화되어 있습니다.

개발 임팩트: LLM 기반 시스템의 확장성, 비용 효율성, 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한, AI와 전통적인 소프트웨어 개발의 장점을 결합하여 더욱 견고하고 효율적인 애플리케이션 구축이 가능해집니다. 보안 및 런타임 환경 설계는 차세대 AI 시스템의 핵심 과제로 부상하고 있습니다.

커뮤니티 반응: 커뮤니티에서는 LLM에게 알고리즘을 직접 내재화시키기보다 API를 가르쳐 코드 설계를 요청하고 유저 스페이스에서 실행하는 방식이 더 적합하다는 의견이 많습니다. 이는 LLM 내부에 알고리즘을 집어넣는 것보다 효율적이라는 주장입니다. 또한, MCP 디자인 및 사용 방식의 비효율성을 지적하며 GraphQL과 같은 기술의 필요성을 언급하는 의견도 있었습니다. smolagents와 같은 에이전트 프레임워크의 복잡성과 실행/에러 처리의 어려움에 대한 논의도 활발합니다.