AI가 ‘메일 보냈어요’라고 하면 믿어도 될까? — 함수 호출(Function Calling)

채팅창에 “가상의 독서 동아리 안내 메일을 club-notice@example.com으로 보내 줘”라고 입력했다고 해 보겠습니다. 곧바로 AI가 “네, 안내 메일을 보냈습니다!”라고 답하지만 실제로는 아무 메일도 가지 않았다면 왜 그럴까요?AI가 작성하는 ‘실행 요청 쪽지’와 실제 메일 프로그램의 ‘발송 완료’는 서로 다른 단계입니다. (AI 생성 이미지)핵심 용어 하나: 함수 호출(Function Calling)이 질문은 함수 호출(Function Calling, 도구 호출)이라는 개념 하나로 설명됩니다. 함수 호출은 AI 모델이 직접 메일을 보내는 대신, 외부 프로그램에 “이 기능을 이 내용대로 실행해 달라”고 정해진 형식의 요청 쪽지를 써서 건네는 원리입니다.식당에서 홀 직원(AI)이 주문서(요청 ..

똑똑한 AI는 왜 내 컴퓨터 파일 하나를 못 읽을까?

AI와 업무 도구를 잇는 MCP를 USB-C 허브에 빗댄 표지 · AI 활용 이미지똑똑한 AI는 왜 내 컴퓨터 파일 하나를 못 읽을까? — ‘MCP(Model Context Protocol)’의 원리핵심 요약문제 상황: 챗GPT나 클로드는 말은 잘하지만, 내 컴퓨터 폴더나 노션·슬랙에 직접 접근할 수 있는 ‘표준 연결 통로’가 없었습니다.해결책(MCP): 제각각이던 휴대폰 충전기를 ‘USB-C 타입’ 하나로 통일했듯, AI와 외부 프로그램을 연결하는 공통 규격이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다.안전성: AI가 마음대로 파일을 지우지 못하도록 읽기 자료(Resources)와 사람의 승인을 거치는 실행 도구(Tools)를 엄격히 나누어 작동합니다.1. 말만 잘하는 천재 비서에게 ..

AI 자동화에서 진짜 어려운 것은 모델이 아니라 운영 구조다

AI를 여러 개 쓰기 시작하면 문제는 모델 성능보다 운영 구조로 옮겨간다.결과물이 어디에 쌓이고, 무엇이 정본이며, 누가 검증하는지가 정해져야 작업이 누적된다.이번 작업은 AI 런타임을 하나 더 만드는 일이 아니라, 반복 가능한 운영 spine을 만드는 일이었다.최근에 AI 에이전트 운영 구조를 다시 정리하는 작업을 했다.처음에는 특정 런타임 설계안을 검토하는 수준으로 시작했다. 하지만 실제로 내용을 뜯어보니 문제의 초점은 특정 에이전트가 아니었다. 더 큰 문제는 여러 AI 런타임이 같은 작업 환경을 공유할 때 생기는 운영 혼선이었다.Codex, Hermes, Claude, Copilot, Gemini 같은 도구를 함께 쓰면 각 도구는 나름의 결과물을 만든다. 그런데 그 결과물이 서로 다른 폴더에 쌓이고..

커스텀 에이전트를 만들며 배운 것들 – Part 10. 이 연재를 마치며

이 연재를 시작할 때 목표는 하나였다. 실패 과정을 기록하는 것.잘된 것만 쓰면 교훈이 없다. 왜 실패했는지, 어디서 막혔는지, 어떻게 틀렸는지를 쓰는 게 더 유용하다고 생각했다.10편을 마치며 되돌아본다.이 연재에서 말한 것들Part핵심1자동화는 실행이 아니라 판단을 보존하는 것2기능 분리는 연결 비용을 설계 밖으로 밀어낼 뿐3사고 계층 분리가 기능 분리보다 더 근본적인 기준4핸드오프는 데이터 전달이 아니라 판단 전달5에이전트를 늘릴수록 책임을 좁혀야 한다6경계가 없으면 시스템은 커질수록 안에서 무너진다7운영은 설계와 다른 문제다8처음부터 수정하기 쉬운 설계가 처음부터 완벽한 설계보다 낫다9구조가 스스로를 설명해야 한다아직 모르는 것들다음 세대 모델들이 나올수록 지금 이 설계가 얼마나 유효할지 모른다...

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