Responses API2 AI Agent(2/3): 다단계 도구 호출(Multi-step Tool Calling) 및 자율적 루프(Autonomous Re-act Loop) 첫 번째 코드와 비교했을 때, 이번 코드는 질문 하나를 해결하기 위해 여러 도구를 연쇄적으로 판단하여 호출하는 에이전트 구조로 진화했습니다. 다단계 도구 호출(Multi-step Tool Calling) 및 자율적 루프(Autonomous Re-act Loop)를 구현한 대단히 완성도 높은 AI 에이전트 코드입니다. 1. 이 코드가 작동하는 전체 시나리오 (Chaining Process)사용자가 "현재 서울의 평균 기온을 계산해 줘."라는 질문을 보냈을 때 내부 동작 순서입니다. [사용자 질문] "서울의 평균 기온 계산해 줘" │ ▼ .. 2026. 10. 3. AI Agent(1/3): Function Calling(도구 호출) 에이전트의 정석 OpenAI의 최신 Responses API와 Open-Meteo API를 활용해, 사용자의 질문에서 도시명을 추출하고 날씨 정보를 조회해 자연어로 변환해주는 Function Calling(도구 호출) 에이전트의 정석적인 구조입니다.전체적인 코드 흐름과 스키마 설계, 그리고 실제 동작 구조까지 핵심을 짚어 설명해 드립니다. 1. 전체 실행 흐름 (Execution Lifecycle)[사용자 질문] "서울특별시의 오늘 날씨 알려줘" │ ▼[1차 LLM 호출] client.responses.create() │ ──> LLM 판단: "직접 답할 수 없으니 get_weather 도구를 호출하자" ▼[도구 실행] get_weather(location="서울특별시") .. 2026. 10. 3. 이전 1 다음 반응형
