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AI를 사용하다 보면 신기한 경험을 자주 하게 됩니다.
예를 들어, AI에게
“오늘 서울 날씨 알려줘."
“1,257 × 893을 계산해 줘.”
“이 PDF 파일을 요약해 줘.”
“내 캘린더에서 오늘 일정을 확인해 줘.”
“최신 AI 뉴스를 찾아줘.”
와 같은 요청을 하면 AI는 마치 모든 기능을 직접 가지고 있는 것처럼 자연스럽게 결과를 알려줍니다.
그래서 많은 사람들이 처음에는 이런 생각을 하곤 합니다.
“AI는 계산기도 가지고 있고, 인터넷도 자유롭게 검색할 수 있는 걸까?”
하지만 실제로는 조금 다릅니다.
생성형 AI의 핵심인 LLM(Large Language Model) 은 기본적으로 텍스트를 이해하고 다음에 올 단어를 예측하는 모델입니다.
즉, AI 자체가 계산기를 내장하고 있는 것도 아니고, 인터넷을 직접 탐색하는 것도 아니며, 이메일을 보내거나 데이터베이스를 조회하는 기능을 기본적으로 가지고 있는 것도 아닙니다.
그렇다면 AI는 어떻게 계산을 하고, 검색을 하며, 파일을 분석하고, 다양한 작업을 수행할 수 있는 걸까요?
바로 이 질문의 답이 Tool Calling(툴 호출)입니다.
Tool Calling은 AI가 스스로 모든 일을 처리하는 것이 아니라, 필요한 순간 외부 도구나 서비스(API)를 호출하여 결과를 받아온 뒤 사용자에게 자연스럽게 전달하는 기술입니다.
쉽게 말해 AI는 모든 분야의 전문가가 아니라, 상황에 맞는 전문가를 찾아 일을 부탁하는 똑똑한 관리자에 가깝습니다.
계산이 필요하면 계산기를 호출하고, 최신 정보가 필요하면 검색 서비스를 이용하며, 일정을 확인해야 하면 캘린더를 조회합니다. 그리고 이렇게 받아온 결과를 사람이 이해하기 쉬운 문장으로 정리하여 다시 전달합니다.
최근 등장하는 AI Agent 역시 이러한 Tool Calling 기술을 기반으로 발전하고 있습니다. AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행할 수 있게 된 것도 다양한 도구와 연결될 수 있기 때문입니다.
이번 글에서는 Tool Calling이 무엇인지, AI는 어떤 원리로 외부 도구를 사용하는지, 그리고 왜 앞으로 AI 시대에서 매우 중요한 기술로 주목받고 있는지 쉽게 알아보겠습니다.
LLM은 똑똑하지만, 혼자서는 계산기나 검색을 사용할 수 없습니다
생성형 AI가 등장한 이후 많은 사람들이 AI는 무엇이든 할 수 있다고 생각합니다. 질문에 답하고, 글을 작성하고, 코드를 만들어 주는 모습을 보면 정말 만능 도구처럼 느껴지기도 합니다. 하지만 실제로 LLM(Large Language Model) 은 생각보다 할 수 있는 일과 할 수 없는 일이 명확하게 구분되어 있습니다.
LLM의 가장 중요한 역할은 언어를 이해하고 자연스러운 문장을 생성하는 것입니다. 즉, 사용자가 입력한 질문의 의미를 파악하고, 학습한 데이터를 바탕으로 가장 적절한 다음 단어를 예측하여 답변을 만들어 냅니다. 우리가 이전 글에서 살펴본 토큰(Token), 임베딩(Embedding), Transformer와 같은 기술도 모두 이 과정에서 함께 동작합니다.
하지만 여기서 중요한 점이 있습니다.
LLM은 언어 모델일 뿐, 계산기나 웹 브라우저, 데이터베이스가 아닙니다.
예를 들어 사용자가 “오늘 서울의 현재 날씨를 알려줘. “라고 질문했다고 가정해 보겠습니다. 만약 AI가 외부 인터넷과 연결되어 있지 않다면 현재 날씨를 직접 확인할 수 없습니다. 왜냐하면 오늘의 날씨는 학습 데이터에 미리 들어 있는 정보가 아니라 실시간으로 계속 변하는 정보이기 때문입니다.
계산도 비슷합니다.
간단한 계산은 언어 패턴을 통해 어느 정도 수행할 수 있지만, 매우 큰 숫자의 계산이나 높은 정확도가 필요한 경우에는 계산기를 사용하는 것이 훨씬 안전합니다. 일정 확인, 이메일 발송, 지도 검색, 데이터베이스 조회 역시 마찬가지입니다. 이러한 작업은 모두 외부 시스템에 저장된 최신 정보를 가져와야 하기 때문에 LLM 혼자서는 처리할 수 없습니다.
쉽게 비유하면 LLM은 매우 뛰어난 두뇌를 가진 사람과 비슷합니다.
두뇌가 아무리 뛰어나더라도 계산이 필요하면 계산기를 사용하고, 길을 찾을 때는 지도를 보며, 최신 뉴스를 확인하려면 인터넷을 검색하는 것처럼 AI도 필요한 순간에는 적절한 도구의 도움이 필요합니다.
바로 이때 등장하는 기술이 Tool Calling입니다.
Tool Calling은 AI가 현재 상황을 판단한 뒤 “이 질문은 계산기가 필요하다.”, “이 질문은 웹 검색이 필요하다.”, “이 요청은 데이터베이스를 조회해야 한다. “와 같이 적절한 도구를 선택하여 호출하는 기술입니다. 즉, 생성형 AI가 점점 더 똑똑해 보이는 이유는 단순히 LLM의 성능이 좋아졌기 때문만이 아닙니다. 필요한 순간 외부 도구를 활용하여 자신의 능력을 확장할 수 있게 되었기 때문입니다.
저는 이것이 생성형 AI의 가장 큰 변화 중 하나라고 생각합니다. 예전의 AI는 질문에 답하는 데 집중했다면, 앞으로의 AI는 다양한 도구를 활용해 실제 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있습니다. 그리고 그 중심에는 Tool Calling이라는 중요한 기술이 자리하고 있습니다.
Tool Calling은 어떤 원리로 동작할까요?
Tool Calling의 원리를 이해하면 생각보다 매우 논리적으로 동작한다는 것을 알 수 있습니다.
많은 사람들이 AI가 계산을 하거나 검색을 할 때 모든 작업을 스스로 처리한다고 생각합니다. 하지만 실제로는 AI가 먼저 사용자의 요청을 분석한 뒤, 필요한 도구를 선택하고, 그 도구의 결과를 다시 받아와 자연스럽게 설명하는 과정을 거칩니다. 예를 들어 사용자가 AI에게 “오늘 서울의 현재 날씨를 알려줘.”라고 질문했다고 가정해 보겠습니다. 이때 AI는 먼저 질문의 내용을 분석합니다.
‘현재’라는 표현이 들어 있는 것을 보고 실시간 정보가 필요하다는 사실을 판단합니다. LLM은 학습 당시의 지식은 가지고 있지만, 지금 이 순간의 날씨는 알 수 없습니다. 그래서 AI는 “이 질문은 내가 직접 답할 수 있는 문제가 아니라 날씨 정보를 제공하는 서비스가 필요하다. “라고 판단하고, 날씨 API와 같은 외부 도구를 호출합니다.
날씨 서비스는 현재 서울의 기온, 습도, 강수 확률 등의 정보를 AI에게 전달합니다. 그리고 AI는 받은 데이터를 그대로 보여 주는 것이 아니라 사람이 이해하기 쉬운 문장으로 다시 정리합니다. 예를 들어 “현재 서울의 기온은 29도이며, 오후에는 비가 내릴 가능성이 있습니다. 외출하신다면 우산을 준비하는 것이 좋겠습니다.”처럼 자연스럽게 설명하는 것입니다.
계산도 같은 방식으로 이루어집니다. 예를 들어 “18,945 × 7,826을 계산해 줘.”라는 요청을 받으면 AI는 먼저 계산이 필요한 작업이라는 것을 판단합니다. 이후 계산기 프로그램이나 계산 기능을 호출하여 정확한 결과를 얻고, 다시 사용자에게 계산 결과를 설명합니다.
파일 분석도 마찬가지입니다. 사용자가 PDF나 Word 파일을 업로드하면 AI는 먼저 파일을 읽을 수 있는 도구를 사용하여 내용을 추출합니다. 그런 다음 추출된 텍스트를 LLM이 분석하여 요약하거나 핵심 내용을 정리합니다. 즉, AI가 파일을 읽는 것이 아니라 파일을 읽는 도구와 AI가 함께 협력하는 것입니다.
최근에는 이러한 방식이 더욱 다양해지고 있습니다. AI는 웹 검색을 통해 최신 뉴스를 찾고, 지도 서비스를 이용해 길을 안내하며, 캘린더를 조회해 일정을 확인하고, 데이터베이스에서 필요한 정보를 검색하거나 이메일을 작성하는 등 수많은 외부 서비스와 연결될 수 있습니다.
이처럼 Tool Calling의 핵심은 AI가 스스로 모든 일을 하는 것이 아니라, 어떤 도구가 필요한지를 판단하는 것입니다. 저는 Tool Calling을 사람의 일하는 방식과 매우 비슷하다고 생각합니다. 사람도 계산이 필요하면 계산기를 사용하고, 길을 찾을 때는 지도를 열어 보며, 최신 정보를 알고 싶으면 인터넷을 검색합니다. AI도 마찬가지입니다. LLM은 문제를 이해하고 어떤 도구를 사용해야 하는지 판단하며, 실제 작업은 각 분야의 전문 도구가 수행합니다. 그리고 AI는 그 결과를 종합하여 사용자에게 가장 이해하기 쉬운 형태로 전달합니다. 결국 Tool Calling은 AI가 외부 세상과 연결되어 실제로 ‘행동’할 수 있도록 만들어 주는 핵심 기술이라고 볼 수 있습니다.
왜 Tool Calling이 중요한 기술일까요?
처음 생성형 AI가 등장했을 때만 해도 AI는 주로 질문에 답하거나 글을 작성하는 역할을 수행했습니다. 물론 그 자체만으로도 매우 혁신적이었지만, 실제 업무를 대신하기에는 한계가 있었습니다. 예를 들어 AI에게 “오늘 회의 일정을 확인하고 참석자에게 이메일을 보내 줘. “라고 요청했다고 가정해 보겠습니다. 몇 년 전의 생성형 AI라면 이메일 내용을 작성해 주는 것까지는 가능했겠지만, 실제로 사용자의 캘린더를 확인하거나 이메일을 전송하는 일은 수행하지 못했습니다. 하지만 Tool Calling이 등장하면서 상황은 크게 달라졌습니다.
이제 AI는 캘린더 서비스를 조회하여 오늘의 일정을 확인하고, 이메일 서비스를 호출해 메일을 작성하거나 전송하며, 데이터베이스를 검색하고, 필요한 파일을 읽어 요약하는 등 다양한 작업을 실제로 수행할 수 있게 되었습니다. 즉, AI는 단순히 정보를 생성하는 모델에서 외부 시스템과 협력하여 일을 처리하는 시스템으로 발전하기 시작한 것입니다.
이러한 변화는 업무 환경에서도 매우 큰 의미를 가집니다. 예를 들어 고객 상담 AI는 고객 정보를 데이터베이스에서 조회한 뒤 맞춤형 답변을 제공할 수 있고, 쇼핑몰 AI는 재고를 확인하여 주문 가능 여부를 알려줄 수 있습니다. 개발을 도와주는 AI는 GitHub 저장소를 분석하고, 문서를 읽고, 테스트를 실행하는 등 다양한 개발 도구와 함께 작업할 수 있습니다.
음성 AI에서도 Tool Calling은 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 사용자가 “내일 오전 9시에 치과 예약 추가해 줘. “라고 말하면 STT가 음성을 텍스트로 변환하고, LLM이 사용자의 의도를 이해한 뒤, 일정 관리 도구를 호출하여 실제로 캘린더에 예약을 등록할 수 있습니다. 마지막으로 TTS가 “예약을 완료했습니다. “라고 자연스럽게 음성으로 알려주는 것입니다. 이처럼 Tool Calling은 이전 글에서 살펴본 STT, LLM, TTS와도 자연스럽게 연결됩니다. AI가 단순히 대화를 하는 것이 아니라, 대화를 실제 행동으로 이어 주는 역할을 하는 것이 바로 Tool Calling입니다.
최근 많은 기업이 개발하고 있는 AI Agent도 이러한 Tool Calling을 기반으로 동작합니다. AI Agent는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 여러 도구를 적절한 순서로 사용하며 하나의 목표를 수행합니다. 예를 들어 여행 계획을 세워 달라는 요청을 받으면 항공권 검색, 호텔 조회, 지도 확인, 일정 작성 등 여러 도구를 연속적으로 활용하여 하나의 결과를 만들어 냅니다.
저는 앞으로 생성형 AI의 가장 큰 변화는 모델 자체의 성능 향상뿐만 아니라 얼마나 다양한 도구와 연결될 수 있는가에 달려 있다고 생각합니다. 아무리 뛰어난 LLM이라도 외부와 연결되지 않으면 할 수 있는 일에는 한계가 있습니다. 반대로 다양한 도구와 협력할 수 있는 AI는 실제 업무를 수행하고, 문제를 해결하며, 사람의 생산성을 크게 높여 줄 수 있습니다. 그래서 Tool Calling은 단순히 하나의 기능이 아니라, 생성형 AI가 ‘대화하는 AI’에서 ‘일하는 AI’로 발전하게 만든 핵심 기술이라고 볼 수 있습니다.
앞으로 AI는 ‘답변하는 모델’에서 ‘일하는 시스템’으로 발전할 것입니다
생성형 AI를 처음 접했을 때만 해도 많은 사람들은 AI를 질문에 답하는 챗봇 정도로 생각했습니다. 실제로 초기 생성형 AI는 글을 작성하거나 아이디어를 제안하는 데는 뛰어났지만, 사용자를 대신해 실제 업무를 수행하는 데는 분명한 한계가 있었습니다.
하지만 Tool Calling이 등장하면서 이러한 한계는 빠르게 사라지고 있습니다. 이제 AI는 단순히 답변을 생성하는 것을 넘어, 다양한 외부 도구와 서비스를 활용하여 실제 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있습니다. 예를 들어 사용자가 “다음 주 부산 출장을 준비해 줘.”라고 요청했다고 가정해 보겠습니다. 앞으로의 AI는 단순히 여행 일정을 예시로 작성해 주는 데 그치지 않을 것입니다.
항공권 검색 서비스를 호출하여 항공편을 확인하고, 호텔 예약 서비스를 이용해 숙소를 추천하며, 지도 서비스를 통해 이동 경로를 계산하고, 날씨 정보를 조회하여 여행 준비물을 안내하며, 캘린더에 일정을 등록하는 것까지 하나의 흐름으로 처리할 수 있게 될 것입니다. 즉, 하나의 요청을 해결하기 위해 여러 개의 도구를 스스로 선택하고 연결하는 것입니다.
이러한 변화는 업무 환경에서도 더욱 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 회의가 끝나면 AI가 회의 내용을 자동으로 정리하고, 핵심 내용을 요약하며, 담당자별 할 일을 추출한 뒤 프로젝트 관리 도구에 등록하고, 필요한 사람에게 이메일이나 메신저를 통해 공유하는 과정까지 자동으로 수행하는 환경도 점점 현실이 되고 있습니다.
개발 분야에서도 마찬가지입니다. AI는 프로젝트 문서를 읽고, Git 저장소를 분석하며, 테스트를 실행하고, 오류를 수정하고, 필요한 라이브러리를 검색하는 등 다양한 개발 도구를 하나의 작업 흐름으로 연결할 수 있습니다. 이처럼 앞으로 AI의 경쟁력은 단순히 얼마나 많은 지식을 가지고 있는지가 아니라, 얼마나 다양한 도구를 적절한 순간에 활용할 수 있는가에 의해 결정될 가능성이 높습니다.
저는 Tool Calling을 AI에게 손과 발을 만들어 주는 기술이라고 생각합니다. LLM이 사람의 두뇌처럼 생각하고 판단하는 역할이라면, Tool Calling은 그 판단을 실제 행동으로 옮기는 역할을 합니다. 아무리 뛰어난 두뇌를 가지고 있어도 직접 행동할 수 없다면 할 수 있는 일에는 한계가 있습니다. 하지만 계산기를 사용하고, 검색을 하고, 데이터베이스를 조회하고, 캘린더를 수정하고, 파일을 분석할 수 있다면 AI는 단순한 대화 상대를 넘어 실제 업무를 수행하는 디지털 협업 파트너로 발전할 수 있습니다.
마무리
생성형 AI는 단순히 글을 잘 쓰는 기술을 넘어, 점점 현실 세계와 연결되는 기술로 발전하고 있습니다. 그 중심에는 바로 Tool Calling이 있습니다. Tool Calling은 AI가 외부 도구를 활용하여 계산을 수행하고, 최신 정보를 검색하며, 파일을 분석하고, 다양한 서비스와 협력할 수 있도록 만들어 주는 핵심 기술입니다.
덕분에 AI는 더 이상 단순히 질문에 답하는 모델이 아니라, 실제 문제를 해결하고 업무를 수행하는 시스템으로 빠르게 진화하고 있습니다.
저는 앞으로 생성형 AI의 발전 방향은 모델의 크기만 커지는 것이 아니라, 얼마나 다양한 도구와 자연스럽게 연결될 수 있는가에 달려 있다고 생각합니다.
그리고 이러한 기술이 발전할수록 우리는 AI에게 단순히 질문하는 것을 넘어, 업무를 맡기고 함께 협업하는 시대를 맞이하게 될 것입니다.
다음 글에서는 이러한 Tool Calling을 기반으로 여러 도구를 스스로 선택하고 활용하며 하나의 목표를 수행하는 AI Agent가 무엇인지, 그리고 일반적인 생성형 AI와 어떤 차이가 있는지 함께 알아보겠습니다.