1. 배경 지식: LLM과 AI Agent(feat tool)

1.1. LLM(Large Language Model)

1.1.1. 정의

• 방대한 텍스트 데이터로 학습된 AI 모델

1.1.1. 특징

• 자연어 이해 및 생성 능력
• 다양한 작업 수행 (번역, 요약, 코딩, 분석 등)
• 학습된 지식을 바탕으로 응답 생성
• 대표적인 LLM: GPT / Claude / Gemini

1.1.2. 한계점

• 학습 데이터 이후 정보 모름
• 실시간 데이터 접근 불가
• 외부 시스템과 상호작용 불가
• 기타 추가 액션 불가(파일 읽기/쓰기, 다른 API 호출 등)
  • "오늘 날씨는?" → 실시간 정보 없음
  • "내 이메일 확인해줘" → 외부 시스템 접근 불가
  • "이 데이터베이스 조회해줘" → 도구 사용 불가

1.2. AI Agent

1.2.1. 정의

• LLM을 기반으로 하되, 외부 도구(tool)를 사용하여 실제 작업을 수행할 수 있는 자율적인 시스템
  • tool 이란? : LLM 과 연결되어있는 데이터베이스 또는 어플리케이션
  • Agent = LLM + Tools + Memory + Planning
  • LLM Application 구성 = 두뇌(LLM) ↔ 도구(AI Agent) ↔ 외부 환경

1.2.2. agent 가 필요한 이유

• 어떠한 도구를 사용해서 대답을 할지를 선택하는 것
  • 실용성: 단순 대화를 넘어 실제 업무 처리
  • 자율성: 복잡한 작업을 단계별로 스스로 수행
  • 확장성: 다양한 도구 연결로 능력 확장
• 실제 활용 방식
  • "최근 판매 보고서 작성해줘" → DB 조회 + 분석 + 문서 생성
  • "버그 수정하고 PR 올려줘" → 코드 분석 + 수정 + Git 커밋
  • "고객 문의 이메일 분류하고 답장해줘" → 이메일 읽기 + 분류 + 답장 작성