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1. 싱글 에이전트의 한계싱글 에이전트(Single Agent) 는 하나의 LLM이 모든 의사결정과 업무 실행을 담당하는 방식으로, 구조가 단순하고 구현과 디버깅이 쉽다는 장점이 있습니다.하지만 복잡한 실무 문제에서는 한계가 드러납니다.역할 분리가 안 됨: 계획·실행·검증을 모두 하나가 처리하다 보면 집중력이 분산되고 hallucination이 발생할 가능성이 높아집니다.병렬 처리 불가: 독립적으로 처리할 수 있는 작업도 순차적으로 처리해야 합니다.복잡한 워크플로우 구현의 어려움: 다단계 검토나 피드백 루프를 하나의 에이전트로 구현하면 컨텍스트가 지나치게 복잡해집니다.2. 멀티 에이전트멀티 에이전트(Multi-Agent) 는 여러 개의 LLM 기반 에이전트가 각자 맡은 역할을 수행하며 협력해 문제를 해결..

1. Tool Calling Agent란?Tool Calling Agent는 자신의 내부 지식만을 활용하는 것이 아니라,외부 도구(API, 데이터베이스, 코드 실행기 등)를 호출해 문제를 해결하는 에이전트입니다.작동 방식을 단계로 보면:입력된 질문을 분석하고, 필요한 도구를 자동으로 선택한다.선택한 도구를 직접 호출한다.반환된 결과를 다시 받아 최종 답변을 생성한다.단순한 대화만 하는 AI가 아니라,날씨 조회, 검색 엔진, 계산기, DB 조회 같은 실제 작업을 수행할 수 있는 것이Tool Calling Agent의 핵심입니다.2. 웹 검색을 하는 챗봇2.1 TavilyTavily는 AI 에이전트가 실시간으로 웹을 검색해최신·정확한 정보를 답변에 활용할 수 있도록 설계된 AI 전용 검색 API 플랫폼입니다..