에이닷 AI 에이전트와 Code Interpreter 혁신

이 게시물은 AI 에이전트가 LLM 기반으로 진화해온 과정과 Code Interpreter 기술이 가져올 패러다임 변화를 설명합니다.

AI 에이전트 발전과 Tool Calling 한계

• 초기 에이전트는 단일 작업에 집중
• Tool Calling은 외부 API 활용하나 제한적
• 복잡한 계산, 실시간 데이터 처리, 시각화에 한계 존재

Code Interpreter 기술의 등장과 기능 확장

• Python 코드를 실시간 생성 및 실행
• 복잡한 수학 연산, 데이터 시각화, 실시간 데이터 처리 가능
• 동적 도구 생성으로 기존 한계 극복

안전한 실행 환경 구축

• 도커 컨테이너 기반 격리 실행
• 클라우드 샌드박스 서비스 활용 가능
• 멀티 테넌트 환경과 보안 고려 필요

미래 전망

• 자기 진화형 시스템으로 발전
• 실시간 최적화와 하이브리드 인텔리전스 시대 도래