제목

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 에이전트 개발자 및 프레임워크 사용자 (LangChain, OpenAI Assistants API 등)

난이도: 중급 (프레임워크 이해 필요)

핵심 요약

• 모델이 사용자 입력에 따라 도구를 선택적으로 호출 (예: get_weather() vs get_muskan_data())
• tool_choice 파라미터로 도구 호출 제어 (예: "auto", "none", "required", "tool_name")
• 커스텀 tool_wrapper를 통해 AI 판단을 오버라이드 가능 (예: should_call_this_tool() 조건 추가)

섹션별 세부 요약

1. 도구 호출은 언제 발생하는가?

• 사용자 입력이 특정 도구와 관련된 경우에만 호출 (예: "What’s the weather in Lahore?" → get_weather() 실행)
• 프레임워크(agents, LangChain)가 모델에게 선택권을 주면 자동으로 도구 선택이 이루어짐
• 도구 목록은 미리 정의해야 하며, 필요 시에만 사용됨

2. 잘못된 호출을 방지하는 경우

• 수동으로 tool()을 강제 호출 → 모델 판단 무시
• 프레임워크가 모델의 선택권을 제한 (예: 도구가 하드코딩된 로직 내에 포함)
• 모델이 도구 호출을 지원하지 않는 경우 → 모든 도구가 무조건 호출되거나 사용되지 않음

3. `tool_choice` 파라미터 사용법

• "auto": 모델이 입력에 따라 도구 선택
• "none": 도구 호출 금지
• "required": 특정 도구만 강제 호출 (일반적 아님)
• "tool_name": 특정 도구만 강제 호출

4. 커스텀 로직으로 호출 제어

• tool_wrapper 함수를 통해 should_call_this_tool() 조건 추가
• 예: AI 판단이 필요 없는 경우 "Tool not needed right now." 반환

결론

• 모델이 도구 호출 결정 → tool_choice 파라미터로 제어, 커스텀 tool_wrapper로 조건 추가
• 실무 적용 시: "auto"를 기본값으로 설정하고, 필요 시 "none" 또는 "tool_name"으로 제어
• 예: Agent(tools=[get_weather], tool_choice="auto") → 입력에 따라 get_weather() 선택적으로 호출