에이전트 도구 생태계에 대한 이해와 커스텀 도구 개발 경험이 있다면, 구체적인 사례를 들어 설명해 주세요.

에이전트 도구 생태계를 본격적으로 공부한 건 학부 졸업 후 개인 프로젝트에서입니다. LangChain의 Tool 인터페이스를 이해하면서, 에이전트가 어떤 상황에 어떤 도구를 선택하는지 판단 흐름을 파악하는 게 먼저라는 걸 느꼈습니다. 커스텀 도구를 개발한 건 가격 비교 에이전트를 만들면서 외부 쇼핑몰 크롤링 함수를 Tool로 감싸는 작업이었습니다. 함수 설명(docstring)에 에이전트가 해석할 문맥을 담아야 한다는 걸 처음에 몰라서, 에이전트가 도구를 호출하지 않고 스스로 답을 만들어버리는 문제가 반복됐습니다. 설명을 구체적으로 바꾸고 나서야 에이전트가 의도한 시점에 도구를 호출하기 시작했고, 도구의 설명이 곧 에이전트에게 주는 지시문이라는 걸 그때 실감했습니다. 이후 OpenAI function calling과 비교해봤는데, 둘 다 도구 선택 로직을 LLM에 위임하는 구조라는 점은 같았습니다. 지금은 MCP 같은 표준화된 도구 인터페이스도 공부하고 있고, 도구 명세를 먼저 잘 짜는 것이 모델 선택보다 중요하다고 생각하게 됐습니다.