설정 튜닝
모델 종류, 컨텍스트 윈도우 크기, 사고 깊이 등 LLM 에이전트의 성능과 비용에 영향을 미치는 다양한 파라미터를 최적화하는 과정이다. 변수가 많아질수록 탐색해야 할 조합의 수가 급격히 늘어난다.