클로드 에이전트 루프 핵심: stop_reason 처리와 대화 기록 append 규칙
클로드 에이전트 루프를 좌우하는 것은 반복 횟수가 아니라 응답에 실려 오는 stop_reason 필드다. 흔히 빠뜨리는 네 가지 종료값과 도구 결과 기록 규칙, 잘못된 루프 세 가지 유형을 정리했다.
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도구 호출 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 13편을 최신순으로 모았습니다.

클로드 에이전트 루프를 좌우하는 것은 반복 횟수가 아니라 응답에 실려 오는 stop_reason 필드다. 흔히 빠뜨리는 네 가지 종료값과 도구 결과 기록 규칙, 잘못된 루프 세 가지 유형을 정리했다.
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추론 LLM으로 리서치 에이전트를 처음부터 만들어본 개발자의 기록을 정리했다. 확장 사고와 도구 호출을 엮는 루프 구조, 중간 사고 과정을 그대로 믿으면 안 되는 이유, 그리고 프레임워크를 도입할 때의 득실까지 실전 교훈을 짚는다.
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챗봇과 워크플로우, 에이전트는 서로 다른 종류가 아니라 흐름의 제어권을 모델에 얼마나 넘겼느냐의 차이다. 다음에 무엇을 할지 누가 정하는지 하나만 확인하면 진짜 에이전트인지 손쉽게 가려낼 수 있다는 설명이다.
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AI 코딩 에이전트가 마법처럼 보이는 이유는 모델이 아니라 하네스라는 소프트웨어에 있다. 클로드 코드를 모델·도구·메모리·컨텍스트·가드레일 다섯 조각으로 분해하고, 파이썬 300줄 축소판까지 만들어 본 강의를 정리했다.
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머신러닝 연구자 야닉 킬허가 GPT-5와 오픈소스 모델 공개를 계기로, LLM이 돌파의 시대를 지나 도구 호출과 가격 경쟁 중심의 제품 시대로 넘어갔다고 진단한다.
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AI 에이전트는 도구를 사용할 수 있고 목표를 달성할 때까지 스스로 반복 실행되는 언어 모델이다. 도구 호출·컨텍스트 윈도우·메모리·RAG·에이전트 루프라는 핵심 구성 요소와 노코드부터 풀코드까지 4단계 구축 방법을 정리했다.
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프롬프트 인젝션은 SQL 인젝션보다 위험하고, 도구 호출은 AI 안전을 철학이 아닌 실제 위험으로 바꾼다. 타입 시스템과 컴파일러 지식으로 에이전트를 증명 가능하게 안전하게 만드는 접근을 정리했다.
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Cloudflare의 코드 모드는 MCP 도구를 TypeScript API로 바꿔 LLM이 코드로 호출하게 한다. 왜 더 잘 되는지, 여러 호출을 미리 엮는 방식의 한계와 대안을 Yannic Kilcher가 짚는다.
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랭체인(LangChain)의 tool 데코레이터로 커스텀 도구를 만들고, 로컬 라마(Ollama) LLM이 사용자 질문에 따라 그 도구를 호출하게 하는 과정을 단계별로 정리했다.
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Ollama 무료 강좌에서 라마 3.1을 Q2·Q4·fp16으로 돌려 답변 품질과 속도를 비교한 결과와, 내 질문으로 직접 판단해야 한다는 교훈을 정리했다.
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LLM은 초당 수백~수천 토큰을 뽑아내지만 에이전트는 훨씬 느리다. 도구 실행 지연이 GPU 유휴, 캐시 처리, 에너지 배분까지 어떻게 파고드는지, 그리고 분리형 추론 같은 대응책을 정리했다.
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Anthropic이 만든 MCP가 무엇을 해결하는지, LLM의 한계와 도구·API 호출의 문제, 그리고 MCP가 AI 에이전트의 HTTPS처럼 인터페이스를 표준화하는 방식을 정리했다.
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Cursor·Claude Code 같은 코딩 에이전트의 작동 원리를, 파이썬과 무료 Gemini Flash API로 직접 만들며 배운다. 네 가지 도구 호출과 에이전트 루프, 작업 디렉터리 가드레일까지 정리한다.
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