초기 대형 언어 모델(LLMs)은 일관된 텍스트 생성에 능숙했지만, 산술 계산이나 실시간 데이터 조회와 같은 정확한 작업에 어려움을 겪었습니다. 도구 보강 에이전트의 등장은 LLM에 외부 API 및 서비스를 호출하는 능력을 부여함으로써 이 갭을 메웠습니다. 이는 언어 이해의 폭과 기능을 효과적으로 결합하여 언어 모델을 재정의하고 있습니다. 이러한 발전은 텍스트가 행동으로 직접 이어지는 새로운 지능적 모델들을 더욱 가능케 합니다.

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