Toolformer와 Function Agent의 차이 – AI가 도구를 부리는 시대

Toolformer와 Function Agent, 이름만 보면 비슷해 보이지만 실제로는 AI의 작동 방식과 철학, 나아가 우리가 기술을 어떻게 바라봐야 하는지에 대한 관점까지 다릅니다. AI가 도구를 직접 다루고, 명령을 선택하며, 목적에 따라 기능을 호출한다는 점에서는 두 개념 모두 공통점을 가지지만, 그 기반에는 ‘누가 주도권을 쥐고 있는가’라는 큰 차이가 존재합니다. 이번 글에서는 이 둘의 핵심 개념과 작동 원리를 비교해보고, 사용 경험을 토대로 어떤 차별점이 있고 각각 어떤 시대적 의미를 갖는지를 짚어보려 합니다.

Toolformer – AI의 자율적 학습을 통한 도구 사용

Toolformer는 메타(Meta AI)가 제안한 개념으로, LLM(Large Language Model)이 도구(API)를 언제 호출해야 하는지를 스스로 학습하도록 설계된 시스템입니다. 핵심은 이 AI가 정해진 스크립트나 명시적인 지시 없이도, 도구의 유용성을 판단하고 적절한 맥락에서 API를 호출하는 ‘훈련된 감각’을 갖게 한다는 데 있습니다. Toolformer는 사전 정의된 API 명령어들을 참조하여 문장 중간에 삽입해봄으로써, 결과가 더 정확해지거나 풍부해지는지를 스스로 실험하고 학습합니다. 저는 Toolformer를 봤을 때, 마치 어린아이가 여러 도구를 만져보며 어떤 상황에 어떤 도구가 효과적인지를 터득하는 것처럼 느껴졌습니다. 이 모델은 정답을 알려주는 시스템이 아니라, ‘도구를 쓰는 법’을 스스로 깨우치게 만드는 학습 구조입니다. 그만큼 개발자는 Toolformer에게 강제로 특정 API를 쓰게 하지 않고, 다양한 문맥에서 스스로 선택하도록 합니다. 이 지점에서 Toolformer는 기존의 정형화된 시스템보다 훨씬 유연한 판단 구조를 갖습니다. 하지만 Toolformer는 그만큼의 리스크도 존재합니다. 학습이 충분히 이뤄지지 않은 경우, 잘못된 맥락에서 API를 호출하거나 호출 타이밍이 어긋날 수 있기 때문입니다. 실제로 테스트 중에도 API 호출이 불필요한 문장에서 삽입되는 경우가 있어, 후처리나 필터링 작업이 꼭 필요했습니다. 그렇다 해도 저는 Toolformer의 철학이 매우 중요하다고 생각합니다. 이 시스템은 AI가 단지 도구를 사용하는 존재를 넘어서, 도구를 선택하는 ‘판단 주체’로 거듭나고 있다는 것을 보여주기 때문입니다. 그런 의미에서 Toolformer는 LLM의 자율성과 판단력을 강화하는 실험이자 선언이라 말할 수 있습니다.

Function Agent – 함수와 API의 명시적 실행자

Function Agent는 GPT를 비롯한 최신 LLM에서 구현되는 기술로, 외부에서 정의한 함수(Function)를 기반으로 API를 명시적으로 호출하고 그 결과를 반영하는 방식입니다. Toolformer와의 가장 큰 차이는 ‘선택권이 모델에게 있는가, 사용자 혹은 개발자에게 있는가’라고 할 수 있습니다. Function Agent는 정해진 API 스키마가 있으며, 시스템이 사용자의 질문에 따라 해당 스키마에 맞춰 파라미터를 조립하고 실행합니다. 저는 Function Agent를 사용할 때마다 일종의 ‘워크플로 자동화 도우미’를 만지는 느낌을 받습니다. 예를 들어, “오늘 환율 알려줘”라고 말하면 GPT는 이를 파악해 환율 API를 호출하고, 결과를 요약해줍니다. 이 과정은 상당히 매끄럽고 예측 가능하며, 사용자는 마치 비서에게 명령하듯 자연어만으로 업무를 진행할 수 있습니다. 다만 여기서 중요한 건, GPT가 무엇을 호출할 수 있을지 미리 정해져 있어야 한다는 점입니다. 이것은 Toolformer와 달리 자율성이 아닌 설계 기반의 실행 구조라는 것을 의미합니다. Function Agent는 도구 사용의 실용성과 안정성을 강조합니다. 명시된 API가 있고, 각 함수의 입력과 출력이 정형화되어 있기 때문에 예측 가능성과 통제성이 매우 높습니다. 이는 기업 환경에서 특히 유용합니다. 예를 들어, 사내 ERP 시스템과 GPT를 연동해 놓으면, Function Agent는 정확한 경로와 규칙에 따라 정보를 수집하고 처리합니다. 그 대신 창의적인 도구 활용보다는 ‘정해진 규칙 하에서 얼마나 빠르게 일할 수 있는가’가 더 중요해지는 구조입니다. 이러한 방식은 사용자로서도 신뢰를 갖게 합니다. 내가 GPT에게 무언가를 요청했을 때, 그것이 명확하게 설계된 로직을 따라 동작한다는 믿음은 특히 자동화 업무에서 필수적입니다. 그래서 저는 Toolformer가 ‘탐험가형’이라면 Function Agent는 ‘전문가형’이라고 생각합니다. 둘 다 도구를 사용하지만, 한쪽은 실험과 선택을 중시하고, 다른 쪽은 정밀함과 안정성을 중시하죠.

AI 도구 생태계의 미래 – 자율성과 신뢰성의 균형 찾기

Toolformer와 Function Agent는 모두 AI가 도구를 직접 ‘다룬다’는 점에서 기술적 진보를 의미합니다. 하지만 저는 이 둘의 방향성이 AI 도구 생태계의 서로 다른 미래를 지향하고 있다고 생각합니다. Toolformer는 AI가 스스로 어떤 도구가 필요할지를 판단하게 함으로써 자율성과 학습 능력을 끌어올리는 방향입니다. 반면 Function Agent는 인간이 제공한 명확한 규칙 하에서, 가장 신속하고 정확하게 일을 처리하게 만드는 효율 중심의 전략입니다. 제가 생각하는 핵심은 이 두 가지가 ‘경쟁’의 관계가 아니라 ‘보완’의 관계라는 점입니다. Toolformer가 실험적으로 어떤 도구가 유용한지를 파악하고, Function Agent가 그 중에서 실질적이고 신뢰 가능한 실행을 담당한다면, 우리는 훨씬 안정적이고도 유연한 AI 인터페이스를 가질 수 있습니다. 특히 복잡한 워크플로에서, Toolformer는 다양한 시도를 통해 구조를 제안하고, Function Agent는 그 중에서 검증된 루트를 통해 안정적 실행을 가능케 하겠죠. 실제로 저는 이 두 모델이 앞으로 통합형 프레임워크로 발전할 가능성이 높다고 봅니다. 현재는 서로 다른 계열로 분류되지만, 장기적으로는 Toolformer의 탐색과 Function Agent의 실행력이 결합되어, 진정한 ‘도구를 부리는 AI’가 만들어질 수 있을 겁니다. 사용자 입장에서는 “어떤 도구를 쓸지 고민할 필요 없이, GPT가 알아서 도구를 선택하고 실행까지 책임지는” 그런 경험이 자연스러워질 거란 얘기입니다.

도구를 부리는 시대, 인간은 무엇을 해야 할까

이제 AI는 단순히 정보를 제공하는 단계를 넘어서, 도구를 선택하고 사용하는 단계로 진입하고 있습니다. Toolformer와 Function Agent는 그 첨병 같은 존재입니다. 전자는 선택의 자율성을, 후자는 실행의 신뢰성을 대표하며, 결국 AI가 실질적 ‘도구 사용자’가 되어가는 시대를 상징합니다. 저는 이 흐름 속에서 인간의 역할이 더욱 중요해질 것이라 봅니다. 단순 반복 작업에서 벗어난 우리는 어떤 목적을 세우고, 어떤 문제를 풀어야 하는지에 대한 근본적인 질문을 던져야 합니다. AI가 도구를 부릴 수 있도록 허락하는 건 인간의 목적과 철학이기 때문입니다. 기술이 아무리 정교해도, 그것이 어디로 가야 할지는 결국 사람이 결정해야 하니까요. 앞으로의 인터페이스는 점점 더 직관적으로, 인간 중심적으로 진화할 겁니다. 우리는 단순히 ‘클릭하는 존재’에서 벗어나, AI와 함께 전략을 세우고, 시나리오를 구성하고, 결과를 함께 분석하는 협력자로 변모하게 될 것입니다. 그 첫 단추가 바로 Toolformer와 Function Agent의 만남이고, 그 변화의 진폭은 우리가 상상하는 것 이상이 될지도 모릅니다.