도구 호출과 함수 호출
모델이 호출할 API를 고르고 인자를 채운다
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이 능력이 뜻하는 것
Takes a user request and a list of available tools — names, descriptions, argument schemas — and outputs a structured call such as get_weather with city set to Shanghai. The model executes nothing itself; it selects a tool and assembles arguments, while the actual call is made by external code whose result is fed back for further reasoning.
기술적으로 구현하는 방법
Fine-tuning on many examples of when to call, which tool to use and what arguments look like teaches the model to emit a call when it needs external information or action; at inference the tool definitions go into the prompt and the output is constrained to a valid structure. With many tools, retrieval first narrows the candidates, and a multi-turn loop that feeds results back handles complex tasks.
대표 제품
10LangChain
2022모델·도구·검색을 연결
GPT-4o
2024네이티브 멀티모달 범용 모델. 텍스트·이미지·오디오를 한 창구에서 다룬다
Claude
2023긴 문맥과 안전 정렬로 알려진 범용 대화 모델
Gemini
2023네이티브 멀티모달에 초장문 문맥을 다루는 범용 모델
Qwen
2023여러 규모와 멀티모달 버전을 아우르는 오픈웨이트 모델 계열
MiniMax-M
2025하이브리드 어텐션과 백만 토큰 문맥을 갖춘 오픈웨이트 추론 모델
Command R
2024검색 증강과 도구 호출을 위해 설계된 상용 모델
Mistral Large
2024유럽 오픈웨이트 연구소의 플래그십 상용 모델
GLM
2023자기회귀 빈칸 채우기 사전학습에서 출발한 중국어 범용 모델
Llama
2023개방형 가중치 노선을 주류로 만든 범용 모델 계열
관련 기관
대표적 용도
- Fetching live data such as weather, prices or stock
- Performing business actions such as orders and messages
- Calling calculators, search and code executors
- Chaining several APIs for a composite task
성능을 평가하는 방법
- Function-selection accuracy
- Share of requests where the right tool was chosen
- Exact argument match
- Share with arguments exactly matching the reference
- End-to-end task success
- Whether the task completes once tools actually run
경계와 난점
- Slightly complex argument shapes — nested objects, arrays, optional fields — are easily filled wrongly
- As the tool list grows, wrong selections rise sharply, and similar-purpose tools are the most confusable
- Recovery after a failed call is unreliable, and the model often loops on the error instead of adapting