도구 호출 완전 이해 – AI의 새로운 팔과 다리

 

 

AI가 진정한 의미에서 ‘지능’을 갖추기 위해서는 단순히 텍스트를 이해하고 생성하는 능력만으로는 부족합니다. 세상과 직접 상호작용하고, 데이터를 읽고, 파일을 수정하며, 명령을 실행하는 **‘행동 능력’**이 필요합니다. 이 역할을 수행하는 핵심 기술이 바로 **도구 호출(Tool Use)**입니다. 도구 호출은 AI 모델이 외부 API, 코드베이스, 데이터베이스, 또는 OS 명령어를 스스로 실행할 수 있게 해주는 기술로, AI의 손과 발에 해당한다고 할 수 있습니다. 이 기능이 활성화되면 AI는 단순한 언어 모델에서 벗어나, 실제로 세상을 ‘조작할 수 있는 존재’로 진화합니다. 이번 글에서는 AI의 도구 호출이 어떻게 작동하는지, 그리고 Cursor·Replit·LangChain·OpenAI Functions 등 대표적인 시스템에서 이 기술이 어떻게 구현되고 있는지를 자세히 살펴보겠습니다.

AI가 도구를 사용하는 방식 – 인간의 손을 빌리지 않는 인공지능

AI가 도구를 사용하는 원리는 놀라울 정도로 인간의 학습 과정과 닮아 있습니다. 인간이 문제를 해결하기 위해 도구를 만들고 사용하는 것처럼, AI도 스스로 외부 자원을 활용할 수 있도록 설계됩니다. 예를 들어 AI가 “src/components/Button.tsx 파일의 오류를 수정해줘”라는 요청을 받으면, 그는 다음과 같은 단계를 거쳐 작업을 수행합니다.

1️⃣ **문맥 이해** – LLM은 사용자의 지시를 분석하고, 필요한 정보(파일, 경로, 명령 등)를 판단합니다. 2️⃣ **도구 선택** – ‘read_file’, ‘write_file’, ‘run_shell’ 등의 도구 중 적합한 것을 스스로 선택합니다. 3️⃣ **도구 호출** – 정해진 파라미터와 함께 외부 시스템(API나 IDE)에 명령을 실행합니다. 4️⃣ **결과 해석 및 피드백** – 실행 결과를 다시 받아 분석하고, 추가 행동을 결정합니다.

이 과정을 반복하면서 AI는 마치 개발자가 IDE를 사용하는 것처럼, 파일을 수정하고, 테스트를 실행하며, 오류를 수정할 수 있습니다. 이러한 자율적 반복 구조가 바로 AI Agent의 ‘팔과 다리’ 역할을 수행하는 도구 호출 시스템입니다. AI는 단순한 텍스트 응답을 넘어, **‘실행 가능한 결과’를 직접 만들어내는 존재**로 진화하고 있습니다.

Cursor·Replit·LangChain·OpenAI Functions 구조 분석

AI의 도구 호출을 실질적으로 구현하는 프레임워크는 다양하지만, 핵심 개념은 ‘LLM + 함수 호출(Function Calling)’의 결합입니다. 대표적인 네 가지 플랫폼의 구조를 살펴보면 다음과 같습니다.

① Cursor – 실시간 코드 조작형 AI IDE
Cursor는 AI가 개발자의 IDE 안에서 직접 파일을 읽고 수정할 수 있도록 설계된 환경입니다. AI는 ‘read_file’, ‘write_file’, ‘search_code’ 같은 도구를 호출하여 프로젝트 구조를 이해하고 자동으로 수정합니다. 사용자는 단순히 목표를 제시하면, AI가 스스로 코드를 분석하고 리팩터링까지 진행합니다. 이는 인간이 코드를 ‘작성’하던 패턴을 완전히 바꾼, **AI 주도형 개발 환경**입니다.

② Replit – AI와 코드의 공동 편집 플랫폼
Replit은 클라우드 기반 환경에서 AI가 셸 명령을 직접 실행하고 파일 시스템을 다룰 수 있도록 설계되었습니다. 여기서 AI는 사용자의 코드를 실행하고 오류를 디버깅하며, 프로젝트를 빌드할 수 있습니다. AI의 도구 호출은 서버 환경의 API와 연결되어 있으며, 이 덕분에 AI가 **‘인간 개발자처럼 행동하는 것’**이 가능해졌습니다.

③ LangChain – 멀티도구 오케스트레이션 프레임워크
LangChain은 여러 도구를 조합하여 하나의 논리적 에이전트를 만드는 프레임워크입니다. 예를 들어 ‘검색(Search) → 데이터 분석(Analysis) → 결과 요약(Summary)’의 세 단계를 각각 다른 도구에 맡기고, AI가 그 순서를 스스로 조정합니다. LangChain의 강점은 도구 간 **연결성과 순차적 제어 능력**으로, 이것이 바로 ‘멀티에이전트 협업 시스템’의 기초가 됩니다.

④ OpenAI Functions – 표준화된 도구 호출 방식
OpenAI Functions는 도구 호출의 표준을 제시한 기술로, AI가 함수 정의(JSON Schema 기반)를 해석하고 스스로 호출할 수 있도록 합니다. 예를 들어 “현재 서울의 날씨를 알려줘”라는 요청이 들어오면, AI는 weather_api() 함수를 인식하고, 필요한 매개변수를 생성하여 직접 호출합니다. 이 방식은 API 사용의 문턱을 낮추고, **AI가 스스로 개발자 역할을 수행**할 수 있도록 만듭니다.

도구 호출은 AI 자율성의 시작이다

도구 호출은 단순한 기술 기능이 아니라, **AI 자율성의 본질적인 출발점**입니다. AI는 이제 언어를 이해하는 존재를 넘어, 행동하고 실행하는 존재로 진화하고 있습니다. Cursor는 AI가 개발자의 IDE 안에서 코드를 편집하게 만들었고, LangChain은 여러 도구를 엮어 복잡한 문제를 해결할 수 있게 했으며, OpenAI Functions는 AI에게 ‘함수를 직접 호출하는 언어’를 부여했습니다. 결국 도구 호출은 AI가 인간과 동일한 환경에서 ‘손으로 일할 수 있는 능력’을 준 셈입니다. 하지만 이 강력한 능력에는 동시에 책임도 따릅니다. 도구를 잘못 호출하면 의도치 않은 시스템 변경이나 오류를 초래할 수 있기 때문입니다. 따라서 미래의 AI 리더와 개발자는 **도구 호출의 메커니즘을 정확히 이해하고 통제할 수 있어야 합니다.** AI의 팔과 다리를 설계하는 일은 결국 ‘어떤 세계를 만들 것인가’를 결정하는 일이며, 이 기술을 올바르게 다루는 것이 인공지능 시대의 가장 중요한 리터러시가 될 것입니다.