함수 호출 기능 없는 애플 온디바이스 모델에서 에이전트 동작 구현하기

온디바이스 환경에서 에이전트를 구축하려는 개발자들에게 실질적인 가이드라인을 제공했다는 평가를 받으며, 특히 소형 모델의 제약을 우회하는 아키텍처 설계에 대한 관심이 높다.

• 도구 목록이 많다면 계층적 구조(의도 분류 후 세부 도구 선택)로 설계하여 모델의 선택지를 최소화하라.
• JSON 파싱 에러로 고생하기보다 정해진 키워드나 문장 구조를 출력하도록 유도하고 이를 파싱하는 방식이 더 견고하다.
• 민감한 시스템 명령은 반드시 사용자 확인(Human-in-the-loop) 단계를 거치도록 설계하여 모델의 실수를 방지하라.

온디바이스 모델(On-device Model)

— 클라우드 서버가 아닌 스마트폰이나 PC 등 사용자 기기 내부에서 직접 실행되는 AI 모델이다. 데이터가 외부로 전송되지 않아 프라이버시 보호에 유리하지만, 기기의 하드웨어 자원 한계로 인해 모델 크기와 성능에 제약이 따른다.

함수 호출(Function Calling)

— LLM이 외부 API나 도구를 사용하기 위해 필요한 인자값을 구조화된 데이터 형식으로 생성하는 기능이다. 모델이 직접 코드를 실행하는 대신, 실행에 필요한 정보를 정확한 규격에 맞춰 출력함으로써 외부 시스템과의 연동을 가능하게 한다.

의도 분류(Intent Classification)

— 사용자의 입력 문장이 가진 목적이나 의도를 사전에 정의된 카테고리 중 하나로 분류하는 자연어 처리 기법이다. 에이전트 시스템에서 적절한 도구를 선택하거나 응답 전략을 결정하기 위한 전처리 단계로 주로 활용된다.

컨텍스트 윈도우(Context Window)

— AI 모델이 한 번에 처리하고 기억할 수 있는 텍스트 정보의 최대 범위이다. 온디바이스 환경에서는 메모리 압박으로 인해 이 범위가 좁아지는 경향이 있으며, 이는 긴 문서 분석이나 복잡한 대화 흐름 유지에 제약 요소가 된다.