Gemma 기반 Tool Calling 시각화를 통한 Agentic Workflow 구현

Demystifying AI Agents with Turtle & Gemma

bebechien2026년 5월 19일4분beginner

AI 요약

Context

LLM의 추론 과정과 Tool Calling 메커니즘이 블랙박스 형태로 작동하여 내부 로직 파악 및 디버깅이 어려운 한계 존재. 추상적인 API 호출 위주의 에이전트 설계를 시각적 결과물로 변환하여 추론 과정을 검증할 필요성 대두.

Technical Solution

Gradio 인터페이스를 통한 Voice/Text 입력 캡처 및 사용자 요청 수집
Google Gemma 모델을 핵심 Brain으로 채택하여 Agentic Workflow 제어
move_turtle, turn_turtle 등 원자적 기능을 수행하는 Headless Turtle Engine 설계
LLM이 생성한 순차적 Tool Call 명령어를 PIL(Python Imaging Library) 이미지로 렌더링하는 파이프라인 구축
언어적 지시사항을 기하학적 좌표 및 각도로 매핑하는 추론 체인 시각화
실행 결과의 시각적 피드백을 통해 모델의 Hallucination 및 논리적 오류를 즉각 식별하는 구조 설계

실천 포인트

- LLM의 추론 과정을 검증하기 위해 실행 단계를 시각화 가능한 원자적 단위(Atomic Tool)로 분해하여 설계할 것 - Tool Calling 설계 시 모델이 상태(State)와 좌표(Coordinate)를 정확히 인지하도록 명확한 파라미터 정의가 필요함 - 복잡한 에이전트 워크플로우 도입 전, 단순한 시각적 피드백 루프를 통해 추론 엔진의 정밀도를 우선 검증할 것

태그

#Reasoning Engine #Gemma #Tool Calling #LLM #Agentic Workflow

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