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Dev.toAI/ML
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MCP 기반 동적 스키마 설계를 통한 AI Agent의 도구 확장성 및 자가 진화 구조 구현
Beyond Function Calling: How the Model Context Protocol (MCP) Turns AI Agents into Self-Evolving Systems
AI 요약
Context
기존 Hardcoded Tool Calling 방식의 brittle한 특성과 Monolithic 구조로 인한 확장성 한계 직면. 도구 추가 시 모델의 혼동 및 Prompt 파괴, 보안 취약점 노출 등 시스템 안정성 저하 문제 발생.
Technical Solution
- Model Context Protocol(MCP) 도입을 통한 Cognitive Capability와 Operational Capability의 완전한 분리 설계
- JSON Schema 기반의 표준 인터페이스 구축으로 LLM-Orchestrator-Tool 간의 다층적 검증 체계 구현
- Context Distraction 방지를 위해 런타임에 도구 정의를 계산하는 Dynamic Schema Generation 로직 적용
- Async Bridge 및 Observability Hooks를 통한 실행 텔레메트리 수집 및 비동기 처리 최적화
- Review Agent가 텔레메트리를 분석해 Memory Store와 Skill Library를 갱신하는 Closed-Loop 학습 구조 설계
실천 포인트
1. LLM에 제공하는 도구 개수가 증가할 때 Dynamic Filtering을 통해 Context Window 내 정보 밀도를 최적화했는가?
2. Tool 정의를 정적 문서가 아닌, 실행 시점의 권한과 환경에 따라 생성되는 Living Contract로 관리하고 있는가?
3. LLM의 출력이 실제 Tool 실행 전 Orchestrator 단계에서 Schema Validation을 거쳐 Hallucination을 차단하는가?
4. Tool 실행 결과가 단순 응답으로 끝나지 않고, 시스템의 Skill Library를 업데이트하는 피드백 루프로 연결되어 있는가?
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