내부 루프 에이전트: LLM이 도구를 직접 호출

기존 LLM은 도구 호출을 파싱하고 실행하기 위해 클라이언트가 필요했지만, 내부 루프 에이전트는 LLM이 도구를 직접 파싱하고 실행할 수 있도록 합니다. 이것은 패러다임 전환입니다. 이 글에서는 내부 루프 에이전트의 작동 방식을 설명하고, 다이어그램을 사용하여 기존 LLM과의 차이점을 보여줍니다. 장점은 LLM이 사고 과정과 동시에 도구를 호출할 수 있어 효율성이 향상된다는 것입니다. 내부 루프 에이전트 훈련에서 강화 학습의 역할과 다양한 도구 사용을 지원하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 중요성도 논의됩니다. 결론적으로, LLM은 현재 도구를 사용할 수 있지만, 도구를 최적으로 사용하려면 모델의 전문적인 훈련이 필요합니다.