JSON 도구 호출의 종말: 이를 대체하는 코드 기반 오케스트레이션

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핵심 요약

기존 AI 모델의 도구 호출 방식인 JSON 기반 구조는 토큰 사용량이 많고 복잡한 상호작용 처리에 한계가 있었다. Anthropic은 이를 해결하기 위해 모델이 Python 코드를 직접 작성하고 실행하여 도구를 제어하는 코드 기반 오케스트레이션을 기본 경로로 채택했다. 이 방식은 토큰 소모를 줄이고 모델이 도구 간의 상호작용을 더 유연하게 구성할 수 있게 한다. 결과적으로 에이전트 시스템의 성능과 효율성이 크게 향상될 것으로 기대된다.

배경

LLM 도구 호출(Tool Calling)에 대한 기본 이해, Python 프로그래밍 기초, AI 에이전트 아키텍처 개념

대상 독자

AI 에이전트 및 LLM 애플리케이션 개발자

의미 / 영향

JSON 기반의 정적 도구 호출에서 동적 코드 실행으로의 전환은 에이전트의 자율성과 효율성을 한 단계 높이는 계기가 될 것이다. 특히 복잡한 데이터 처리가 필요한 엔터프라이즈급 AI 시스템에서 큰 변화를 불러올 것으로 예상된다.

섹션별 상세

Anthropic은 기존의 JSON 기반 도구 호출 방식에서 벗어나 Python 코드를 직접 실행하는 코드 기반 오케스트레이션을 기본 방식으로 전환했다. 이는 모델이 구조화된 데이터 대신 실행 가능한 코드를 생성하여 외부 도구와 상호작용함을 의미한다.

기존 JSON 방식은 도구 정의와 호출 결과를 전달할 때 많은 양의 토큰을 소모하며, 여러 도구를 조합하여 사용하는 복잡한 시나리오에서 비효율적이었다. 코드 기반 방식은 Python의 제어 흐름을 활용하여 이러한 오버헤드를 줄인다.

Hugging Face는 이미 2024년 12월에 이러한 변화를 예측했으며, 오픈소스 커뮤니티에서 먼저 시도된 기술이 주요 AI 연구소(Anthropic 등)를 통해 상용화되는 패턴이 반복되고 있다.

이러한 변화는 에이전트 아키텍처의 설계를 단순화하고, 모델이 도구 간의 데이터를 전달하거나 조건부 로직을 수행하는 능력을 강화하여 더 정교한 AI 에이전트 구축을 가능하게 한다.

실무 Takeaway

도구 호출이 잦은 에이전트 시스템을 설계할 때 JSON 대신 Python 코드 실행 방식을 고려하면 토큰 비용을 절감하고 응답 속도를 개선할 수 있다.
Anthropic의 새로운 접근 방식은 모델이 도구 상호작용을 직접 코드로 작성하게 함으로써 복잡한 워크플로우 오케스트레이션 능력을 높인다.

언급된 리소스

문서JSON Tool Calling Is Dead. Here’s What Replaces It