에이전트는 모델의 판단과 도구의 실행을 연결하고, 실행 결과를 다음 판단에 활용합니다. 이번 자습에서는 이 반복을 만드는 원리와 도구를 연결하는 규격, 실패를 처리하는 방법을 살펴봅니다.

제일장. 워크플로와 에이전트 루프

워크플로는 개발자가 작업 경로를 정하는 구조입니다. 데이터를 모으고 계산한 뒤 정해진 양식으로 보고서를 만드는 업무에는 단계와 순서를 코드에 담을 수 있습니다. 실행할 때마다 그 경로를 따라 진행합니다.

에이전트 루프는 실행 중 모델이 다음 행동을 고르는 반복입니다. 사용자의 요청과 지금까지 얻은 결과를 읽고, 추가 정보를 조회하거나 계산하거나 답변을 마무리합니다. 도구 실행 결과가 다시 판단의 입력으로 들어갑니다.

두 구조를 고를 때에는 입력의 다양성과 필요한 단계 수를 살펴봅니다. 절차가 일정한 작업에는 고정 경로를 사용하고, 상황에 따라 조회 대상과 횟수가 달라지는 작업에는 루프를 사용합니다. 전체 순서는 고정하고 자료 수집 단계만 루프로 만드는 조합도 가능합니다.

제이장. 자율성의 범위와 통제

자율성은 모델에게 맡기는 판단의 범위입니다. 정해진 경로에서 분기를 고르는 수준, 사용할 도구를 고르는 수준, 작업 계획을 바꾸는 수준처럼 범위를 단계적으로 넓힐 수 있습니다. 개발자는 업무 목적에 맞춰 그 범위를 정합니다.

도구 목록, 접근 권한, 실행 상한과 승인 조건은 프로그램에 둡니다. 모델은 그 경계 안에서 다음 행동을 선택합니다. 문의 분류 시스템이 직접 답변까지 만들게 된다면, 답변 가능한 문의의 범위와 근거 자료, 담당자에게 넘길 조건을 함께 정합니다.

되돌릴 때 드는 비용도 확인합니다. 문서 조회와 영구 삭제는 영향이 다릅니다. 데이터 변경이나 전송은 사용자 의도를 확인하고, 필요한 승인 뒤에 실행하도록 연결합니다. 자율성을 넓히는 작업에는 판단 품질을 확인할 평가 기준도 함께 필요합니다.

제삼장. 반복 횟수와 시간과 사용량

루프는 질문에 따라 모델 호출 횟수가 달라집니다. 한 질문은 조회 한 번으로 끝나고, 다른 질문은 여러 지역의 데이터를 모아 비교할 수 있습니다. 실행 상한은 이 차이가 무한한 반복이나 긴 대기로 이어지는 것을 제어합니다.

반복 횟수, 누적 토큰, 경과 시간을 각각 확인합니다. 반복 상한은 진행 단계 수를 제한하고, 토큰 상한은 모델이 처리하는 정보량을 제한합니다. 시간 상한은 한 번의 조회나 생성이 오래 걸리는 상황을 다룹니다. 세 기준은 서로 다른 자원을 관리합니다.

로컬 모델에서도 계산 자원과 대기 시간이 비용입니다. 지피유를 한 요청이 오래 점유하면 다른 요청이 기다립니다. 이번 기본 루프의 코드는 반복 횟수 상한을 구현합니다. 누적 토큰과 경과 시간 제한은 별도로 설계하고 검증할 항목입니다.

제사장. 단일 호출과 중간 추론과 계획

단일 단계 방식은 필요한 도구를 한 번 사용해 답을 만드는 구조입니다. 조회 한 번으로 필요한 정보가 확보되는 요청에 어울립니다. 도구의 설명과 입력 형식이 명확하면 작은 구조로 작업을 처리할 수 있습니다.

중간 추론을 여러 단계 진행하는 방식은 주어진 정보 안에서 관계를 정리하고 판단합니다. 외부 사실이 필요한 질문에는 검색이나 조회로 근거를 확보하는 단계를 함께 둡니다. 추론의 자연스러움과 사실의 정확성은 각각 평가합니다.

플랜 앤드 액트는 수행할 단계를 먼저 목록으로 남깁니다. 사람이 계획을 검토하고, 실행 위치를 추적하고, 예상 경로와 실제 경로를 비교할 수 있습니다. 계획이 유용하려면 현재 결과에 맞춰 진행 상태와 다음 단계를 관리해야 합니다.

제오장. 검토와 재귀 분해

리플렉션은 결과를 검토하고 그 피드백을 다음 시도에 반영하는 과정입니다. 코드 실행 결과, 자료형 검사, 규칙 검사와 근거 대조처럼 확인 가능한 기준을 사용합니다. 검토 수단이 확인하는 범위에 따라 개선되는 부분도 달라집니다.

모델이 만든 답을 같은 모델로 검토할 때에는 두 판단이 같은 오류를 공유할 수 있습니다. 별도의 규칙이나 실제 도구 결과와 함께 대조하면 확인 범위가 넓어집니다. 형식 검사를 통과한 답은 사실 관계도 따로 확인합니다.

재귀 분해는 큰 일을 하위 과제로 나누고 필요할 때 다시 나누는 구조입니다. 하위 결과를 합치는 규칙과 분해를 멈추는 조건을 함께 둡니다. 문서를 일정한 개수로 한 번 나누는 방식과, 하위 과제의 크기에 따라 반복해서 나누는 방식은 구분해서 이해합니다.

제육장. 로컬 모델과 원격 백엔드

백엔드는 모델 추론을 수행하는 경로입니다. 실습에는 같은 환경의 모델을 사용하는 로컬 경로와 엔드포인트에 접속하는 원격 경로가 있습니다. 에이전트의 나머지 코드가 같은 입력과 출력 형식을 사용하도록 두 경로를 하나의 함수로 감쌉니다.

대화 함수는 메시지와 도구 목록을 입력으로 받습니다. 출력에는 답변 본문과 도구 호출 요청 목록이 들어갑니다. 호출 요청마다 도구 이름과 인자를 담습니다. 뒤의 루프는 이 공통 결과를 읽어 도구 실행이나 답변 반환을 선택합니다.

실습의 기본 모델은 큐웬 계열의 칠 비 규모 모델입니다. 로컬 경로는 모델 파일 준비와 계산 자원을 필요로 합니다. 데이터가 오가는 범위는 모델 위치와 엔드포인트 위치, 다운로드와 실행 단계를 각각 확인해 판단합니다.

제칠장. 도구 요청과 실제 실행

툴 콜링은 모델이 사용할 도구와 입력값을 제안하는 방식입니다. 도구 설명과 제이슨 스키마를 읽고 요청을 생성합니다. 실제 함수 호출은 그 요청을 받은 프로그램이 수행합니다.

로컬 경로에서는 챗 템플릿이 메시지와 도구 설명을 모델 입력으로 바꿉니다. 생성된 텍스트에서 도구 호출 부분을 찾아 제이슨으로 해석합니다. 형식이 맞으면 도구 이름과 인자를 추출하고, 형식 해석 실패는 별도로 확인합니다.

도구 결과를 돌려줄 때에는 호출 요청과 실행 결과를 대화 기록에 함께 넣습니다. 모델이 앞에서 무엇을 요청했고 실제로 무엇을 받았는지 읽을 수 있게 합니다. 로컬 경로와 원격 경로가 요구하는 인자 표현과 호출 식별자 규칙은 사용하는 백엔드에 맞춰 확인합니다.

제팔장. 매출 조회와 계산을 이어가는 루프

매출 분석 실습에는 조회 도구와 계산 도구가 있습니다. 조회 도구는 지역과 월을 받아 조건에 맞는 매출과 고객수를 반환합니다. 계산 도구는 확보한 수치로 산술식을 계산합니다. 데이터 생성의 시드는 마흔둘로 고정해 비교에 사용할 표를 일정하게 만듭니다.

루프는 사용자 질문을 대화에 넣고 모델을 호출합니다. 도구 요청이 있으면 함수를 실행해 결과를 대화에 추가합니다. 다음 반복에서는 그 결과까지 포함해 모델을 다시 호출합니다. 도구 요청이 없는 응답을 받으면 답변을 반환합니다.

서울과 부산의 삼월 매출 합계를 구하는 질문에서는 두 지역의 수치를 조회하고 계산 도구로 합산하는 경로를 확인합니다. 한 모델 응답에 여러 도구 요청이 담길 수도 있습니다. 모델 호출 단계 수와 실제 도구 실행 횟수는 각각 셉니다.

제구장. 도구 설명과 선택 정확도

도구 설명은 모델이 도구를 선택하는 판단 자료입니다. 어떤 업무에서 쓰는지, 비슷한 도구와 어떻게 구분하는지, 인자를 어떻게 채우는지 적습니다. 매출 조회에는 실제 수치를 먼저 확보하는 역할을, 계산에는 이미 확보한 숫자를 연산하는 역할을 설명합니다.

실습의 평가 질문은 열두 개입니다. 질문마다 첫 번째로 사용할 도구를 정해두고 모델의 선택과 비교합니다. 맞힌 질문 수를 전체 질문 수로 나눈 값이 첫 도구 선택 정확도입니다. 한 문제의 차이는 약 팔 점 삼 퍼센트포인트입니다.

이 수치는 최초 선택을 평가합니다. 최종 답변의 정확성과 계산 결과는 별도로 확인합니다. 로컬 경로는 온도를 영으로 주면 그리디 생성으로 진행합니다. 원격 경로에서는 그 값이 요청에 실제로 전달되는지와 서버의 생성 설정도 확인해 비교 조건을 맞춥니다.

제십장. 계획을 남기고 실제 경로를 비교하기

계획 생성 함수는 질문을 받아 단계와 수행 내용과 도구 이름을 담은 목록을 만듭니다. 제이슨 배열로 해석된 목록을 실행 함수에 넘깁니다. 형식 해석에 실패하면 현재 예제는 빈 목록을 반환하므로 계획 생성 상태를 먼저 확인합니다.

실행 함수는 계획을 대화 문맥에 넣고 모델의 도구 요청을 처리합니다. 계획의 각 도구를 프로그램이 고정 순서로 강제하는 방식보다, 모델에게 계획을 참고하게 하는 구조에 가깝습니다. 실제 요청이 계획과 얼마나 일치하는지 기록을 읽어 확인합니다.

같은 질문을 기본 루프와 계획을 넣은 루프에 전달합니다. 답의 정확성, 도구 선택, 모델 호출 수와 소요 시간을 비교합니다. 계획 작성에는 모델 호출이 추가되므로 경로의 안정성과 사용 자원을 함께 살펴봅니다. 개선 여부는 실제 실행 결과로 판단합니다.

제십일장. 엠씨피의 호스트와 클라이언트와 서버

엠씨피는 모델 애플리케이션과 도구 제공 서버가 정보를 주고받는 규격입니다. 도구를 어느 모델이나 에이전트 코드에서 사용할지와, 도구 내부에서 업무를 어떻게 수행할지를 나눠 관리할 수 있습니다.

호스트는 사용자의 요청을 받고 모델 호출과 도구 사용을 관리하는 애플리케이션입니다. 클라이언트는 호스트 안에서 서버와 연결해 메시지를 교환합니다. 서버는 검색과 조회 같은 기능, 읽을 자료와 프롬프트를 제공합니다.

이번 실습에서 노트북의 에이전트 프로그램이 호스트 역할을 합니다. 클라이언트는 규정 검색 서버와 연결하고, 서버는 규정을 검색합니다. 모델이 도구를 요청하면 호스트가 클라이언트를 통해 서버에 전달하고 결과를 모델의 대화에 넣습니다.

제십이장. 메시지와 두 종류의 오류

제이슨 알피시는 요청과 응답과 알림을 표현합니다. 요청에는 수행할 기능과 입력값, 요청 식별자가 들어갑니다. 응답은 그 식별자로 요청과 연결됩니다. 알림은 응답을 요구하는 식별자 없이 변경 같은 사건을 전달합니다.

프로토콜 오류는 요청의 형식이나 호출 대상에 문제가 있을 때 별도의 오류 응답으로 표현합니다. 도구 실행 오류는 호출 결과 안의 오류 표시로 표현합니다. 정상적인 결과 봉투를 받았어도 그 안의 실행 상태를 확인해야 합니다.

도구 실행 오류에는 입력 검증 실패와 업무 규칙 위반도 포함됩니다. 날짜 형식이나 허용 범위처럼 다음 행동을 고칠 수 있는 정보를 모델에게 되돌려줍니다. 실습의 결과 해석 함수는 실행 오류 표시를 읽고 예외로 바꿔 복구 로직으로 전달합니다.

제십삼장. 전송 방식과 연결 생명주기

스탠더드 아이오는 호스트가 서버를 자식 프로세스로 시작하고 표준 입력과 표준 출력으로 통신하는 방식입니다. 엠씨피 연결을 위해 네트워크 포트를 열 필요가 없는 구성입니다. 서버 프로그램 자체의 파일 접근과 네트워크 동작은 별도로 관리합니다.

스트리머블 에이치티티피는 별도 서버에 요청하는 방식입니다. 여러 호스트가 하나의 서버를 함께 사용할 때 적용할 수 있습니다. 서버 주소와 접근 권한, 연결 상태를 관리하며 운영합니다.

연결은 초기화, 운용, 종료로 이어집니다. 초기화에서 지원하는 규격 버전과 케이퍼빌리티를 확인하고 준비 완료를 알립니다. 그다음 목록을 조회하고 도구를 호출합니다. 자료 구독과 변경 알림도 서버가 선언하고 구현한 기능 범위에서 사용합니다.

제십사장. 도구와 리소스와 프롬프트

엠씨피 서버가 제공하는 도구는 모델의 판단을 실제 기능 실행으로 연결합니다. 규정 검색이나 매출 조회처럼 입력을 받아 작업을 수행합니다. 모델에게 어떤 도구를 노출할지는 호스트가 정합니다.

리소스는 읽을 자료를 주소로 식별해 제공합니다. 호스트가 필요한 자료를 골라 모델의 문맥에 넣습니다. 규정 전문을 하나의 리소스로 제공하면 전체 맥락이 필요한 상황에 사용할 수 있습니다. 자료를 읽은 다음 문맥에 넣는 연결은 호스트에서 구현합니다.

프롬프트는 사용자가 선택할 수 있는 지시문 틀입니다. 질문을 인자로 받아 규정에 근거해 답하고 조항을 표시하도록 안내할 수 있습니다. 세 기능은 목록에서 항목을 확인하고 하나를 지정해 사용하는 공통 흐름을 따릅니다.

제십오장. 서버가 클라이언트에 요청하는 기능

샘플링은 서버가 클라이언트를 통해 모델 작업을 요청하는 기능입니다. 서버는 생성할 내용을 제안하고 호스트와 클라이언트 쪽에서 사용할 모델과 권한과 문맥 범위를 관리합니다. 모델 선택과 사용 기록을 한곳에 모을 수 있습니다.

루츠는 클라이언트가 서버에 알려주는 관련 디렉터리입니다. 서버가 그 범위를 존중하고 경로를 검증하는 구현이 필요합니다. 운영체제의 파일 권한이나 격리 환경은 별도의 통제 수단이며, 작업 범위 선언과 실제 접근 제한을 함께 설계합니다.

일리시테이션은 서버가 클라이언트를 통해 필요한 입력을 받는 기능입니다. 사용자의 수락과 거절과 취소를 구분해 처리합니다. 입력 방식과 받을 수 있는 정보의 범위는 규격과 클라이언트의 지원 기능에 맞춰 확인합니다.

제십육장. 권한과 도구 주석과 데이터 신뢰

애너테이션은 읽기 전용 여부, 파괴적 동작 여부, 반복 실행의 성질과 외부 통신 가능성 같은 힌트입니다. 호스트는 이 정보와 서버의 신뢰 수준, 실제 권한을 함께 보고 실행 정책을 정합니다. 주석은 서버가 제공하는 설명이므로 실제 동작도 검토합니다.

에이치티티피 기반 인가를 사용할 때에는 오어스의 토큰 대상과 권한 범위를 확인합니다. 서버는 자신을 대상으로 발급된 토큰인지 검증합니다. 다른 서비스를 호출하는 중개 서버도 그 서비스에 맞는 권한을 따로 관리합니다.

검색 문서와 도구 설명과 프롬프트 템플릿은 모델의 판단 문맥에 들어갑니다. 자료 안의 문장이 지시처럼 해석될 수 있으므로 업무 지시와 출처 데이터를 구분해 처리합니다. 서버의 권한 검증, 필요한 인자만 전달하는 구조와 실행 기록을 함께 둡니다.

제십칠장. 프라이빗 구성과 규격과 구현체

프라이빗 구성에서는 사내 문서와 데이터 시스템을 엠씨피 서버로 감싸고 모델 실행 위치와 자료 이동 범위를 관리합니다. 호스트와 서버의 기록을 연결하면 어떤 요청이 어떤 도구를 사용했는지 추적할 수 있습니다.

도구 사용법을 담은 전문 지시문을 필요할 때 가져와 한 모델이 활용하는 방식도 가능합니다. 전문 서비스는 자기 도구와 설명서를 관리하고, 모델 호출은 호스트에서 조정합니다. 설명서가 차지하는 문맥과 추가 조회 비용을 함께 고려합니다.

규격은 메시지와 기능의 약속이고 에스디케이는 그 약속을 코드로 구현한 라이브러리입니다. 같은 규격도 버전에 따라 가져올 모듈 경로와 클래스 이름이 달라집니다. 실습에서는 설치 버전과 공식 이관 안내를 대조하고, 재현에 사용한 정확한 버전을 기록합니다.

제십팔장. 규정 검색을 엠씨피 서버로 만들기

래그에서는 관련 근거를 먼저 확보합니다. 이번 서버는 규정 문서를 장과 조항으로 나누고 조항이 있는 조각을 검색 대상으로 삼습니다. 장과 조항 이름은 검색 결과의 출처를 표시하는 정보로 보관합니다.

임베딩은 문서와 질문을 벡터로 바꾸는 과정입니다. 이번 모델은 문서와 질문에 각각 정해진 접두어를 붙입니다. 벡터를 정규화한 뒤 내적으로 유사도를 계산하고, 기본으로 상위 두 조항을 반환합니다.

검색 도구는 관련 조항을 반환하고 모델이 그 결과로 답을 구성합니다. 서버의 장 목록 도구는 문서의 구조를 알려줍니다. 로컬 검색도 모델 파일을 처음 준비하는 단계에는 다운로드가 발생할 수 있으므로, 파일 준비와 준비된 모델의 추론을 구분해서 확인합니다.

제십구장. 세션 재사용과 서버 재시작

검색 서버를 시작할 때에는 규정 파일을 읽고 임베딩 모델과 검색 벡터를 준비합니다. 호출마다 서버를 시작하면 이 초기화 비용이 반복됩니다. 세션을 유지하면 준비된 서버를 여러 요청에서 사용할 수 있습니다.

실습은 유지된 세션과 매번 재기동하는 방식을 비교합니다. 유지 방식에는 예비 호출을 한 번 하고 세 번의 평균 호출 시간을 측정합니다. 이 값은 초기화 비용을 뺀 호출과 초기화 비용을 포함한 호출의 비교입니다. 차이의 크기는 실행 환경에서 측정합니다.

서버 파일을 수정한 다음에는 기존 세션을 닫고 새 서버를 시작합니다. 현재 실행 중인 프로세스가 어느 코드를 읽었는지 확인하는 과정입니다. 같은 파이썬 실행 파일을 사용해 커널과 서버의 환경을 맞추고, 서버 오류 기록으로 기동 실패 원인을 확인합니다.

제이십장. 재시도와 모델에 돌려주는 피드백

복구 함수는 도구의 종류에 맞춰 엠씨피 호출과 로컬 함수 실행을 선택합니다. 일시 장애는 잠시 기다렸다 같은 요청을 다시 실행하고, 인자 형식 오류는 고칠 내용을 모델에게 전달합니다. 오류 성질에 따라 다음 행동을 구분합니다.

제공된 재시도 예시는 기본 설정에서 총 세 번 시도합니다. 첫 번째 실패 뒤에는 영 점 오 초, 두 번째 실패 뒤에는 일 초를 기다립니다. 비동기 대기는 이벤트 루프가 다른 연결 작업을 처리할 기회를 줍니다. 노트북의 도구 실행은 순서대로 진행합니다.

보고서 예제는 첫 두 호출에서 오류를 만들고 세 번째 호출에서 완료 문자열을 반환합니다. 실패 횟수는 코드에 둔 카운터로 결정됩니다. 실제 보고서 파일 생성 여부와 이 모의 결과를 구분합니다. 최종 실패도 모델이 읽을 수 있는 정보로 돌려 다음 행동을 판단하게 합니다.

제이십일장. 반복 감지와 조기 종료

반복 감지는 도구 이름과 정렬한 인자를 묶어 같은 호출을 셉니다. 이번 코드는 한 요청 안에서 같은 호출이 세 번째 나타나면 도구 실행 대신 안내 메시지를 돌려줍니다. 모델이 다른 접근을 택하거나 현재 정보로 답할 기회를 줍니다.

이 조건은 같은 호출의 재실행을 제어하고, 전체 종료는 모델의 응답과 최대 단계 조건이 결정합니다. 인자 표현이 바뀌면 다른 호출로 집계될 수 있습니다. 도구 내부의 재시도 횟수와 모델이 같은 도구를 다시 요청한 횟수도 구분해서 기록합니다.

조기 종료는 필요한 정보가 덜 모인 상태에서 답을 마무리하는 상황입니다. 정상 응답 여부에 더해 질문의 요구 항목과 근거를 대조합니다. 요청 식별자, 도구와 인자, 결과 상태, 반복 횟수, 종료 이유와 소요 시간을 함께 남기면 실행 경로를 평가하기 쉬워집니다.

제이십이장. 반추와 도구 개수 실험

반추 트랙은 질문과 답변을 검토자에게 보내고 판정과 개선 조언을 받습니다. 검토가 실패로 판정되면 원 질문과 이전 답변과 조언을 함께 넣어 다시 실행합니다. 같은 모델의 검토에 더해 실제 근거와 규칙 검사도 함께 확인합니다.

현재 검토 함수는 판정 제이슨의 해석 실패를 통과 값으로 돌려줍니다. 검토 결과를 해석한 성공과 답변 품질의 통과를 구분할 필요가 있습니다. 수정 반복의 마지막 답변은 반환 전에 새 판정을 받았는지도 확인합니다.

도구 개수 트랙은 더미 도구를 영 개, 두 개, 네 개, 여덟 개 추가해 첫 선택 정확도를 측정합니다. 참고 답안은 기본 매출 도구 두 개에 더미를 붙입니다. 무엇을 기본 목록으로 삼았는지 기록하고, 정확도 변화는 질문 목록과 실제 측정값으로 설명합니다.

제이십삼장. 사람 승인과 리소스와 폴백

휴먼 인 더 루프는 위험 작업 앞에서 승인 여부를 확인하는 구조입니다. 승인된 요청은 실행하고, 거절된 요청은 그 사실을 모델에 돌려줍니다. 실습의 삭제 함수는 완료 문자열을 반환하는 모의 도구입니다. 승인 결과와 실제 데이터 변경은 각각 확인합니다.

리소스와 프롬프트 트랙은 서버에 규정 전문과 규정 안내 지시문을 추가합니다. 서버 시작 전에 기능 정의가 실행되도록 배치하고, 파일 수정 뒤 세션을 다시 엽니다. 목록 조회에 이어 자료 읽기와 프롬프트 가져오기까지 확인하면 실제 사용 경로를 검증할 수 있습니다.

폴백은 주 경로의 실패 뒤에 사용하는 복구 방법입니다. 이번 예시는 임베딩 검색, 키워드 검색, 장 목록 안내 순서로 진행합니다. 어느 단계에서 얻은 답인지 표시합니다. 실행 오류를 정확히 감지해야 실패 결과가 성공 경로에 머무는 상황을 막을 수 있습니다.

제이십사장. 수행할 과제와 습득할 능력

기본 실습에서는 환경과 백엔드를 확인하고 매출 루프를 실행합니다. 도구 설명을 비교한 뒤 계획을 넣은 경로와 기본 경로를 대조합니다. 규정 검색 서버를 연결하고 일시 장애와 반복 호출의 처리 결과를 확인합니다. 심화 트랙은 다섯 개 중 두 개를 골라 수행합니다.

마무리 과제에서는 업무 영역을 정하고 도구 세 개 이상을 가진 엠씨피 서버를 만듭니다. 최소 한 도구는 실패 상황을 재현할 수 있게 구성합니다. 자율 루프와 계획 실행 중 하나를 선택해 이유를 적고, 복구 장치를 최소 두 가지 적용합니다.

평가 질문은 정상 여섯 개와 실패를 유발하는 네 개로 구성합니다. 각 질문에서 도구 선택과 답의 근거, 복구 경로와 종료 이유를 확인합니다. 설명 수정 전후의 결과, 실패에서 복구로 이동한 기록, 남은 실패의 원인 추정과 대응 방안을 리포트에 남깁니다.

학습을 마치면 모델의 요청과 실제 도구 실행을 구분하고, 입력과 결과가 루프를 따라 이동하는 경로를 설명할 수 있습니다. 엠씨피로 도구를 연결하고 오류의 성질에 맞는 복구를 선택하며, 정상 종료와 내용의 정확성을 각각 평가하는 능력을 기릅니다.