AI 요약관련 정보

• MCP(Model Context Protocol)는 모든 도구 정의를 모델 컨텍스트에 강제로 포함시켜 비용 증가, 속도 저하, 모델 성능 저하를 초래하는 근본적인 문제를 안고 있습니다. 🤯
• Anthropic은 이러한 MCP의 비효율성을 해결하기 위해 'Advanced Tool Use'를 도입하며, 기존 방식의 한계를 인정하고 개선하려 노력하고 있습니다. 🚀
• 새로운 접근 방식의 핵심은 에이전트가 필요할 때만 관련 도구를 동적으로 검색하고 로드하여 컨텍스트 창의 낭비를 최소화하는 것입니다. 🔍
• '프로그래밍 방식 도구 호출'은 에이전트가 코드를 직접 실행하여 여러 단계를 한 번의 호출로 처리하게 함으로써, 반복적인 추론과 컨텍스트 오버로드를 줄입니다. 💻
• 루프, 조건문, 데이터 필터링과 같은 복잡한 오케스트레이션 로직에는 LLM 대신 코드를 사용하는 것이 훨씬 효율적이며, 이는 컨텍스트 낭비를 크게 줄입니다. 💡
• '도구 사용 예시'는 JSON 스키마만으로는 표현하기 어려운 도구의 실제 사용 패턴과 모범 사례를 모델이 학습하도록 돕습니다. 📚
• Anthropic이 새롭게 선보이는 세 가지 베타 기능은 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling Tool, 그리고 Tool Use Examples입니다. 🛠️
• 기존 MCP 표준은 비효율적이고 구현이 어려워 사실상 사용되지 않았으며, Anthropic 스스로도 이 표준의 문제점을 인정하고 개선하려는 움직임을 보입니다. 👎
• 스폰서인 Grappile은 AI 기반 코드 리뷰 도구로, 작은 오류를 조기에 발견하고, 코드 리뷰 프로세스를 효율화하여 개발 시간과 동료들의 시간을 절약하는 데 기여합니다. ✅
• Anthropic은 과거에 오류를 200 상태 코드로 보내거나 비실용적인 표준을 사용하는 등 엔지니어링 관행에 대한 비판을 받아왔으며, 이번 개선 노력의 배경이 됩니다. 🚧