Gemma 4 라인업을 통한 MCP 기반 Zero-shot Tool Use 및 오케스트레이션 최적화

Context

AI 플랫폼마다 상이한 독자적 통합 방식으로 인한 개발 중복성과 유지보수 비용 증가 문제 발생. 모델 크기에 따른 추론 능력 차이로 인해 복잡한 Tool Calling 시퀀스 유지 시 일관성 결여 및 Context 소실 한계 직면.

Technical Solution

• JSON-RPC 기반 Model Context Protocol(MCP) 도입을 통한 범용 인터페이스 표준화
• Task 복잡도와 시퀀스 길이에 따른 Gemma 4 변체(Variant) 기반 모델 라우팅 전략 수립
• E2B/E4B 모델을 활용한 단일 도구 호출 및 오디오 기반 Intent Dispatching 구조 설계
• 26B A4B(MoE) 모델을 통한 4~8단계의 Sequential Tool Calling 및 논리적 작업 분해 수행
• 31B Dense 모델 기반의 고도화된 오케스트레이션 및 도메인 특화 Fine-tuning 적용
• 하드웨어 제약 조건(RAM 4GB~24GB)과 연산 비용을 고려한 모델 가중치 매칭 최적화