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에이전트 워크플로우 효율화: JSON 대신 DSL(도메인 특화 언어) 사용하기
JSON 툴 호출 대신 DSL을 사용해 토큰 비용을 절감하고, 문법 강제로 모델의 출력 안정성을 높이는 실전 방법론.
요약
최근 LLM 개발자 커뮤니티에서는 JSON 기반의 도구 호출(Tool calling) 방식 대신, 모델이 직접 소규모 DSL(도메인 특화 언어) 코드를 작성하게 하는 접근법이 논의되고 있습니다. 이 방식은 기존 JSON 대비 출력 토큰 수를 크게 줄일 수 있으며, 인터프리터를 통해 코드 실행 전 문법 검증이 가능해 안정성이 높습니다. 특히 디코딩 과정에서 문법 제약(Grammar forcing)을 강제할 수 있어 소규모 모델이나 양자화 모델에서도 포맷 오류를 방지할 수 있다는 장점이 있습니다. 다만, 모델이 학습 과정에서 JSON만큼 DSL 데이터에 익숙하지 않아 추론 능력이 저하될 가능성이 있다는 점은 한계로 지적됩니다. 또한, 전체 프로그램을 미리 작성하는 방식은 중간 실행 결과를 실시간으로 반영하여 대응하기 어렵다는 점도 고려해야 할 요소입니다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 Letting the model write a tiny DSL instead of JSON tool calls, worth it?
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