내 AI 비서가 세상과 대화하는 법
LLM이라는 똑똑한 아이에게 '도구'를 쥐여주었을 때 벌어지는 놀라운 일
우리는 종종 기술의 한계 앞에서 좌절하지만, 바로 그 지점에서 새로운 가능성의 문이 열리곤 한다.
저는 한때 대규모 언어 모델(LLM)이 세상의 모든 것을 알고 있다고 믿었습니다. 방대한 데이터를 학습한 그 거대한 지능이라면, 제 어떤 질문에도 막힘없이 답해줄 것이라 기대했죠. 하지만 어느 날, 아주 간단한 질문 앞에서 제 AI 비서는 침묵했습니다.
"지금 당장 예약 가능한 여행지 좀 찾아줄래?"
AI는 원론적인 답변만 되풀이할 뿐, 실시간으로 변하는 '현재'의 정보에는 접근할 수 없었습니다. 그 순간 깨달았습니다. 아무리 똑똑한 두뇌라도, 세상과 연결된 '손발'이 없다면 반쪽짜리 지능에 불과하다는 것을요.
이 작은 좌절감은 저를 새로운 탐구의 길로 이끌었습니다. 어떻게 하면 나의 AI가 이 디지털 유리 벽을 깨고 나와, 실제 세상의 정보와 상호작용하게 만들 수 있을까? 그 해답은 바로 도구 사용(Tool Use)이라는 개념에 있었습니다.
똑똑한 두뇌에 '손발'을 달아주다
LLM에게 도구를 사용하게 한다는 것은, 비유하자면 계산기나 달력, 혹은 특정 웹사이트의 API 같은 외부 도구를 활용할 수 있는 능력을 부여하는 것과 같습니다. LLM이 가진 놀라운 언어 이해 능력과 추론 능력을 '두뇌'로 삼고, 외부 도구를 '손발'처럼 사용하여 실제적인 임무를 수행하게 만드는 것이죠.
저는 이 개념에 매료되어 직접 간단한 여행 봇을 만들어보기로 했습니다. 고객 데이터베이스에서 여행 포인트를 조회하고, CRM 시스템에서 기존 예약 정보를 확인하는 기능을 상상했죠. 예전 같았으면 개발자가 모든 경우의 수를 따져 복잡한 코드를 짜야 했을 겁니다.
"만약 사용자가 '포인트'라는 단어를 언급하면 A 함수를 호출하고, '예약 확인'이라고 말하면 B 함수를 호출해" 와 같이 말이죠.
하지만 LLM의 자연어 이해 능력은 이 모든 과정을 놀랍도록 단순하게 만들었습니다. 저는 그저 '여행지 목록을 가져오는 플러그인'과 '특정 여행지의 예약 가능 여부를 확인하는 플러그인'을 만들어 LLM에게 쥐여주었을 뿐입니다. 이제 AI는 제 모호한 질문 속에서도 스스로 의도를 파악하고, 필요한 도구를 선택하여 작업을 수행하기 시작했습니다.
"AI 에이전트가 LLM의 자연어 해석 능력과 도구 호출 기능을 결합하여, 사용자의 요청을 이해하고 외부 데이터를 활용해 정확한 응답을 생성하는 방식은 정말 강력합니다."
예를 들어 제가 "혹시 유럽 말고 다른 대륙에 지금 갈 수 있는 곳 있어?"라고 물었을 때, 제 작은 AI 비서는 놀라운 일을 해냈습니다. 먼저 '예약 가능한 여행지 목록' 도구를 사용해 실시간 정보를 가져옵니다. 그다음, LLM은 자신의 방대한 학습 데이터를 기반으로 어떤 국가가 유럽에 속하는지 스스로 판단하여 유럽 외 지역의 목적지만을 추려내 제게 보여주었습니다. 개발자인 제가 '유럽 국가 목록'을 따로 만들어주지 않았음에도 불구하고 말이죠. LLM이 가진 기본적인 지식과 외부 도구의 실시간 데이터가 만나 환상적인 시너지를 내는 순간이었습니다.
세상을 향한 문을 열 때, 우리가 기억해야 할 것들
물론 이 강력한 기능을 구현하는 과정이 마냥 장밋빛인 것은 아닙니다. AI 에이전트에게 외부 도구를 다룰 권한을 준다는 것은, 신중한 접근이 필요한 보안 문제를 야기합니다. 꼭 필요한 만큼의 최소한의 권한만을 부여하여, 얘기치 못한 사고를 방지해야 합니다. 또한, 우리가 연결하려는 외부 서비스는 언제나 완벽하게 작동하리라는 보장이 없습니다. 서버가 다운되거나 응답이 지연될 경우를 대비한 섬세한 오류 처리 로직은 필수적입니다.
이러한 기술적 과제들은 마치 새로운 세상으로 나아가는 길목에서 마주하는 장애물과도 같습니다. 하지만 이 장애물들을 하나씩 해결해 나가는 과정 속에서, 저는 단순한 코딩을 넘어 AI와 함께 성장하고 있음을 느낍니다.
오늘 당신의 AI는 어떤 도구를 손에 쥐고, 당신과 함께 어떤 새로운 세상을 꿈꾸고 있나요? 그 무한한 가능성의 문은 바로 우리의 상상력과 작은 질문에서부터 열릴 것입니다.
