데모 수준의 Agent를 상용 수준으로 격상시키는 5가지 Tool-calling 패턴

Context

단순 Tool 호출-응답 구조의 AI Agent는 무한 루프, 중복 호출, 잘못된 입력값 처리 등 실제 운영 환경의 엣지 케이스에 취약함. 특히 예외 처리 없는 Tool 실행은 비용 급증과 데이터 무결성 훼손이라는 구조적 한계를 가짐.

Technical Solution

• 무한 루프 방지 및 비용 통제를 위해 턴당 Tool 호출 횟수를 제한하는 Explicit Tool Call Budget 설계
• 동일 인자와 도구 호출의 중복 실행을 막기 위한 TTL 기반 Tool Call Deduplication 레이어 도입
• 도구 실행 실패 시 모델이 환각을 일으키지 않도록 구체적인 오류 메시지를 반환하는 Error Propagation 메커니즘 구축
• 파괴적 작업의 오작동을 방지하기 위한 Read/Write 분류 기반의 사용자 확인 절차 적용
• LLM의 부정확한 출력 타입을 보정하여 도구 계약을 준수하게 만드는 Zod 기반 Input Coercion 레이어 구현