Agent & Tool Calling — Learning Bundle
에이전트 및 도구 호출 — 학습 번들
이 학습 번들은 두 가지 AI 시스템 아이디어를 구분합니다. 에이전트는 여러 단계를 거쳐 목표를 달성하려고 합니다. 도구 호출은 모델이 제한된 외부 작업을 요청할 수 있게 합니다. 번들은 하나의 표준 에이전트 프로토콜이 아닙니다.
다른 예시
여행 에이전트는 빈자리를 찾아보고 선택지를 비교해. 예약 도구가 예약을 확정하기 전에 승인을 요구해.
주요 부분
- 01User intent and context
- 02Model or tool decision
- 03Grounded result and fallback
사용할 때
작업에 도구 호출, 에이전트 루프, 또는 둘 다가 필요한지 결정합니다. 각 부분에 대한 권한, 상태, 중지 규칙 및 추적을 설정합니다.
다음 경우에는 사용하지 마세요
한 번의 대화만 가능한 챗봇을 절대 에이전트라고 부르거나 기본적으로 광범위한 부작용을 부여하지 마세요.
코드에서 사용된 이름
tools / function call 출시하기 전에
Check that every member concept has its own name and link. Show all members in the same situation. Give a visible rule for when each one applies and which groups are valid. Never present the bundle as one canonical pattern or as parts that can be swapped freely.
Outcome：Complete the task with 에이전트 및 도구 호출 — 학습 번들 (Agent & Tool Calling — Learning Bundle)。 User context：여행 에이전트는 빈자리를 찾아보고 선택지를 비교해. 예약 도구가 예약을 확정하기 전에 승인을 요구해. Learning bundle to unpack：에이전트 및 도구 호출 — 학습 번들 (Agent & Tool Calling — Learning Bundle)。 Canonical members：에이전트 루프 (Agent Loop)、도구 호출 (Tool Calling) Why this comparison helps：작업에 도구 호출, 에이전트 루프, 또는 둘 다가 필요한지 결정합니다. 각 부분에 대한 권한, 상태, 중지 규칙 및 추적을 설정합니다. Do not treat the bundle as one pattern when：한 번의 대화만 가능한 챗봇을 절대 에이전트라고 부르거나 기본적으로 광범위한 부작용을 부여하지 마세요. Comparison requirements: Name every member concept on its own. Explain its job and limits. Show every member in the same real situation. Give a visible sign for when to use, combine, or leave out each member. Decision quality: Keep platform and evidence limits clear. Show which members can work together. Point out false matches, unsafe swaps, and cases that need another concept. Acceptance criteria: A reader can explain each member in one sentence and tell them apart in the example. They can defend the chosen member or valid group and open every canonical guide. Evidence and limits (evidence boundary)：이것은 규범적인 표준이 아닙니다. 이름, 한계 및 예상 동작은 출처마다 달라질 수 있습니다. Unknowns to confirm: Target platform, decision setting, limits, and evidence needed to use, combine, or leave out members.
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Review how 에이전트 및 도구 호출 — 학습 번들 (Agent & Tool Calling — Learning Bundle) is used now. Definition: 이 학습 번들은 두 가지 AI 시스템 아이디어를 구분합니다. 에이전트는 여러 단계를 거쳐 목표를 달성하려고 합니다. 도구 호출은 모델이 제한된 외부 작업을 요청할 수 있게 합니다. 번들은 하나의 표준 에이전트 프로토콜이 아닙니다. Release checks: Check that every member concept has its own name and link. Show all members in the same situation. Give a visible rule for when each one applies and which groups are valid. Never present the bundle as one canonical pattern or as parts that can be swapped freely. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.