AI가 오케스트레이터가 되다

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 소프트웨어 엔지니어 및 AI 개발자
• LLM(대규모 언어 모델) 기초 지식 보유자
• AI 에이전트 및 도구 호출 기술에 관심 있는 중급 수준 개발자

핵심 요약

• LLM(대규모 언어 모델)은 텍스트 생성에 강하지만, 외부 도구 호출 없이는 행동을 실행할 수 없다
• 도구 호출(tool calling)은 AI 에이전트가 LLM과 외부 API 간 상호작용을 가능하게 하는 핵심 기술
• Anthropic의 MCP 서버는 LLM에 대규모 API 지원을 표준화하는 인프라

섹션별 세부 요약

1. LLM의 한계와 AI 에이전트의 역할

• LLM은 텍스트 생성, JSON 스키마 생성 등에 강하지만, 이메일 전송, 소프트웨어 실행, SEO 최적화 등 실질적 행동 실행은 불가능
• AI 에이전트는 LLM의 지시를 기반으로 외부 도구(예: API, DB)를 호출하여 작업 수행
• 예: LLM은 "이메일 보내기" 지시를 받고, 해당 작업을 수행하는 API를 선택 및 호출

2. 도구 호출의 개념과 기술적 구현

• 도구 호출(tool calling)은 LLM이 사용자 요청을 분석한 후, 적절한 도구를 선택하고 파라미터를 생성하여 호출
• 도구의 복잡도: 간단한 API 호출(예: 날씨 조회) vs 복잡한 작업(예: 온라인 주문 시 결제, 레스토랑 가용성, 배송 경로 계산)
• MCP 서버: LLM이 외부 API를 호출하는 표준화된 인프라, REST API 기반으로 LLM과 서버 간 상호작용 가능

3. MCP 서버의 역할과 미래 전망

• MCP 서버(Anthropic)는 LLM에 규모 확장성을 제공하여 AI 에이전트를 일반화 가능하게 함
• 현재는 테스트 목적의 도구 호출이 더 용이하지만, 미래에는 특정 산업별 MCP 서버(예: 법률, 레스토랑 체인, 인스타그램 통계)가 등장할 수 있음
• LLM의 결정력 향상이 필수적: 잘못된 도구 선택 시 AI 에이전트의 효율성이 떨어짐

결론

• AI 에이전트는 LLM과 외부 도구의 협업을 통해 실질적 작업 수행 가능
• MCP 서버는 표준화된 API 인프라로, AI 에이전트 개발의 핵심 기반이 될 수 있음
• 현재는 단순한 도구 호출 테스트가 우선이며, LLM의 추론 능력 향상과 MCP 서버 확장이 미래 성공 요인