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TypeScript Function Calling to AI Agents
🧭 발표 구성
- OpenAI SDK 사용법
- LLM Function Calling 개념
- Function Schema 정의
- Agent 설계 방법
- 오픈소스 소개 (Agentica, Autoview, AutoBE)
🧰 OpenAI SDK란?
OpenAI의 GPT 모델이 외부 API와 연결되어 동작하도록 도와주는 도구입니다.
사용자의 코드나 외부 서비스와 연결된 AI 기능을 구현할 수 있도록 함.
SDK를 통해 GPT는 단순한 텍스트 응답을 넘어서, 외부 정보 요청이나 시스템 트리거 등을 수행할 수 있습니다.
🔁 LLM Function Calling
Function Calling은 GPT 모델이 대화 히스토리 밖의 질문에 답하거나, 외부 정보를 수집하기 위해 함수를 호출하는 방식입니다.
📍 예: 날씨 API → 위치 API → 응답 → 대화로 연결
🧱 Tool Schema 정의
LLM이 올바른 함수를 호출하기 위해서는 다음과 같은 구조가 필요합니다:
- 함수 이름 (
name) - 파라미터 (
parameters) - 설명 (
description)
🤖 Agent 설계
Agent는 단일 function call을 넘어서 여러 개의 호출, 조건 분기, 상태 유지 등을 할 수 있습니다.
GPT가 대화 중 적절한 함수를 JSON으로 만들고, 이를 실행한 뒤 응답까지 처리
javascript
1. 함수 정보를 GPT에게 사전 제공
2. 대화 중 GPT가 JSON 형식으로 호출 명령 생성
3. 실행 결과를 자연스럽게 응답🛠️ 뤼튼의 오픈소스
🔹 Agentica
- 다양한 백엔드 프레임워크에서 스키마 통합 문제 해결
- 스키마 자동화 및 Validation Feedback 기능
📷 [이미지: slide_text_preview_13.png]
🔹 Autoview
- 정의된 스키마 기반으로 프론트 자동 생성
🔹 AutoBE
- 채팅만으로 백엔드 서버를 생성하는 실험 프로젝트
⚡ 라이트닝 토크 요약
주제: 내가 필요한 기능을 스스로 기여해보기
발표자: 장용석 님 (리멤버앤컴퍼니)
- React DevTools의 Top Layer 하이라이트 이슈를 직접 분석하고 기여
- 블로그: https://yongseok.me/blog/react-devtools-contribute/
🎯 결론
Function Calling과 Agent 설계는 이제 특정 전문가의 영역이 아닙니다.
타입스크립트 기반 환경에서도 누구나 쉽게 OpenAI 모델과 외부 API를 연결하고, 이를 통해 AI가 실질적인 작업을 수행하도록 만드는 시스템을 구현할 수 있습니다.
💡 특히 발표에서 강조된 포인트는 다음과 같습니다:
- LLM에게 함수 정보만 잘 제공하면, 모델이 적절한 상황에서 스스로 API를 호출할 수 있다는 점
- 단순한 Function Calling을 넘어서 에이전트 시스템으로 확장할 수 있다는 점
- 다양한 현실적인 문제(스키마 정의, API 연결, 오류 대응)를 해결하기 위한 오픈소스가 존재한다는 점
AI 개발은 더 이상 ML 전문가만의 영역이 아닙니다.
지금 이 순간에도, 타입스크립트와 함께라면 누구나 Agent 개발자가 될 수 있습니다.