툴 호출(tool calling)은 AI 모델이 구조화된 인자로 특정 함수나 외부 기능을 요청해 결정을 소프트웨어가 실행 가능한 행동으로 전환하는 메커니즘으로, 현대 AI 에이전트의 핵심 기반이다. 애플리케이션은 모델이 제안한 호출을 이름, 입력 스키마, 권한 범위에 따라 검증·인가한 뒤 실행하고 결과를 모델에 돌려주는 구조를 가지며, 모델 출력을 곧바로 실행 가능한 코드로 취급해서는 안 된다. 좋은 툴은 명확한 목적과 작고 타입이 명시된 입력, 유용한 출력, 가능한 한 멱등성(idempotency), 좁은 권한을 갖춰야 하며, 흔한 실패 유형으로는 잘못된 툴 선택, 유효하지 않은 인자, 결과를 기다리지 않은 환각, 중복된 부작용 등이 있다. 읽기 전용 작업은 자동 실행할 수 있지만 금융·파괴적 행동에는 승인 절차가 필요하며, 평가 시에는 최종 답변뿐 아니라 툴 선택·인자·실행 경로까지 함께 측정해야 한다.

• •툴 호출은 AI 모델의 판단을 가지개 인자로 소트웨어가 실행할 수 있는 행동으로 전환하는 연결 고리
• •애플리사뒤이 이다이드 전달된 입력 스키양·교릱 권한까잌 연결
• •좋은 툴의 요건: 방고한 목적, 작고 타입이 작은 입력, 유용한 안전젔, 뀵장한 가한 값
• •읽기 전용은 자대스로 실행 가능하나 금융·파권력 행동은 승인 절놨 필요, 평가는 과정과 기업을 함께 정비해야