Vercel AI SDK의 Tool-calling Loop를 통한 자율형 AI Agent 설계

Context

단순 텍스트 생성을 넘어 외부 API 연동과 상태 판단이 필요한 복잡한 워크플로우 처리의 한계 발생. LLM의 추론 결과에 따라 동적으로 도구를 실행하고 그 결과를 다시 입력값으로 사용하는 재귀적 루프 구조의 필요성 증대.

Technical Solution

• Tool-calling Loop 기반의 Agent 아키텍처를 도입하여 모델 생성과 도구 실행의 반복 구조 설계
• Zod 기반의 inputSchema 정의를 통한 LLM의 도구 호출 인자 타입 안정성 확보 및 런타임 에러 방지
• stopWhen 및 stepCountIs 설정을 통한 무한 루프 방지와 최대 추론 단계(Step)의 명시적 제어
• execute 함수 내 Try-Catch 대신 구조화된 Error Object 반환 방식을 채택하여 모델의 자가 회복(Self-recovery) 유도
• streamText 인터페이스를 활용해 텍스트 생성과 도구 실행 단계를 병렬적으로 처리하는 스트리밍 파이프라인 구축