
Tool Argument Augmentation — 툴 호출 이유까지 잡아내는 Spring AI의 묘한 확장 포인트
Tool Argument Augmentation으로 reasoning과 메타데이터를 어떻게 포착하는지 정리했다.
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Tool Argument Augmentation으로 reasoning과 메타데이터를 어떻게 포착하는지 정리했다.

Dynamic Tool Discovery가 대규모 툴 환경에서 왜 중요한지 정리했다.

Spring AI A2A가 원격 에이전트 협업을 어떻게 가능하게 하는지 정리했다.

Spring AI의 Task 도구로 메인 에이전트와 전문 서브에이전트를 계층적으로 구성하는 방법, 내장 서브에이전트, 커스텀 설정, 멀티 모델 라우팅, 백그라운드 실행까지 원문 흐름에 맞춰 자세히 정리했다.

TodoWriteTool이 복잡한 작업을 어떻게 명시적 계획과 진행 추적으로 바꾸는지 정리했다.

AskUserQuestionTool이 왜 요구사항 수집형 AI에 중요한지, Spring AI 관점에서 정리했다.

Spring AI 2.0의 Advisors API를 기준으로, 단순 모델 호출을 넘어서 메모리·RAG·관찰 가능성·평가를 어떻게 체인으로 구성하는지 설명하는 글.

Spring AI 2.0의 Tool Calling을 기준으로, 모델은 도구를 실행하는 것이 아니라 요청한다는 점과 안전한 도구 설계 원칙을 정리한 글.

Spring AI 2.0의 MCP 문서를 바탕으로, Model Context Protocol을 유행어가 아니라 클라이언트/서버 표준화 계층으로 설명하는 글.

Spring AI 문서를 읽다 보면 결국 가장 먼저 손에 익게 되는 클래스가 ChatClient 다. 이유는 단순하다. 실제 애플리케이션에서 개발자가 제일 먼저 하고 싶은 일은 늘 비슷하기 때문이다. 사용자 입력을 모델에 보내고 시스템 규칙을 함께 넣고 응답을 문자열이나 구조화된 결과로 받고 필요하면 스트리밍으로 UI에 흘려보내는 것 ChatClient 는 바로 이 출발점을 담당한다. 문서