함수 호출

AI 모델이 자연어 요청을 이해하고, 사전에 정의된 프로그래밍 함수를 적절한 매개변수와 함께 실행할 수 있는 능력이다. 에이전트가 '생각만 하는 것'을 넘어 '실제로 행동하는 것'을 가능하게 하는 핵심 메커니즘이다. 전통적으로 LLM은 텍스트만 생성할 수 있었지만, Function Calling 기능을 통해 외부 API 호출, 데이터베이스 쿼리, 파일 시스템 조작, 웹 검색 등 실제 행위를 수행할 수 있게 되었다. 동작 원리: 개발자가 사용 가능한 함수 목록(이름, 설명, 매개변수 스키마)을 모델에 제공하면, 모델이 사용자의 자연어 요청을 분석하여 어떤 함수를 어떤 매개변수로 호출해야 하는지 결정하고, 구조화된 JSON 형태로 함수 호출 요청을 반환한다. 예를 들어 '서울의 현재 날씨를 가져와줘'라는 요청에 AI가 getWeather(location='Seoul')이라는 함수 호출을 결정한다. MCP(Model Context Protocol)는 이 Function Calling을 표준화하고 확장한 프로토콜이다. 바이브 코딩 도구에서 AI가 터미널 명령어를 실행하고, 파일을 수정하고, 테스트를 실행하는 것이 모두 내부적으로 Function Calling을 통해 이루어진다.