도구 호출 (Tool calling)
OpenRouter의 GLM-5 모델은 에이전트 루프의 핵심 구성 요소인 tools 및 tool_choice를 완벽히 지원합니다.
use-cases/agents
활용 사례 · 에이전틱 엔지니어링
GLM-5로 에이전트 구축하기
장기적 작업(Long-horizon)을 수행하는 에이전트는 GLM-5 패밀리의 핵심 설계 목표입니다. GLM-5.1은 수백 번의 턴과 수천 번의 도구 호출을 거치며 설루션을 지속적으로 개선하도록 구축되었으며, GLM-5.3은 이를 100만 토큰 컨텍스트로 더욱 확장했습니다. 이 가이드에서는 모델 선택, 아키텍처 설계, 그리고 무료 채팅을 활용해 에이전트를 기획하는 방법을 다룹니다.
어떤 모델?GLM-5.3프로덕션 에이전트에는 API를 통해 도구 호출(tool calling)을 지원하는 GLM-5.3(속도가 중요하다면 GLM-5.3 Prime)을 사용하세요. 대규모 트래픽 처리나 비전 기반 에이전트에는 훨씬 저렴하면서도 강력한 GLM-5.3 Flash가 훌륭한 선택지입니다. 에이전트 프롬프트를 설계하고 디버깅할 때는 무료 채팅의 GLM-5.3을 활용해 보세요.
§ 01주요 강점
GLM-5가 에이전트 작업에 최적화된 이유
장기적 복합 작업 (Long horizons)
Z.ai는 계획, 실행, 관찰, 수정으로 이어지는 수많은 단계를 수행하는 작업에 맞춰 이 패밀리를 설계했습니다.
방대한 컨텍스트
약 100만 토큰에 달하는 컨텍스트 덕분에 에이전트가 프로젝트 전체와 실행 히스토리를 한눈에 파악할 수 있습니다.
부담 없는 입력 비용
에이전트는 매 단계마다 컨텍스트를 다시 전송합니다. GLM의 저렴한 입력 비용 덕분에 운영 부담을 크게 낮출 수 있습니다.
§ 02프롬프트
바로 복사해 쓰는 프롬프트
채팅에서 원하는 프롬프트를 열고 대괄호로 표시된 부분을 자신의 내용으로 바꿔 사용하세요.
에이전트 설계하기
[목표]을(를) 달성하는 AI 에이전트 설계를 도와주세요. 필요한 도구 목록(이름, 입력, 출력), 메인 루프, 작업 완료 판단 기준, 가장 발생하기 쉬운 3가지 실패 모드와 대응 방안을 정리해 주세요.
시스템 프롬프트 작성하기
[작업]을(를) 수행하는 에이전트를 위한 시스템 프롬프트를 작성해 주세요. 역할, 호출 가능한 도구, 사용자에게 질문해야 하는 시점에 대한 규칙, 최종 답변의 정확한 출력 형식을 포함해야 합니다.
에이전트 실행 디버깅하기
다음은 에이전트 실행 중 오류가 발생한 로그입니다. 에이전트가 처음으로 잘못된 결정을 내린 단계를 찾고, 그 이유를 설명한 뒤 프롬프트나 툴에 적용할 개선안을 제안해 주세요. [로그 붙여넣기]
§ 03팁
권장 사항 및 주의 사항
권장 사항
- 툴은 작고 명확한 입력 스키마를 갖추도록 구성하세요.
- 최대 스텝 수를 설정하세요.
- 모든 툴 호출과 결과를 로그로 남기세요.
- 일상적인 단계에서는 reasoning_effort를 낮게 설정하세요.
주의 사항
- 에이전트에게 무제한 쓰기 권한을 주지 마세요.
- 위험한 작업에 대한 사람의 승인 절차를 건너뛰지 마세요.
- 불필요하게 변경되지 않은 거대한 컨텍스트를 다시 전송하지 마세요.
- 툴의 출력값을 맹신하지 마세요.
§ 04자주 묻는 질문(FAQ)
질문
Q01에이전트 구축에 가장 적합한 GLM 모델은 무엇인가요?
Z.ai는 장기적인(long-horizon) 에이전트 작업에 GLM-5.3을 추천합니다. GLM-5.3 Prime은 더 빠른 버전이며, GLM-5.3 Flash는 저렴한 멀티모달 옵션입니다.
Q02이 사이트의 채팅에서 에이전트를 실행할 수 있나요?
아니요. 본 채팅 기능에는 툴이 포함되어 있지 않습니다. 프롬프트 설계 및 로그 디버깅 용도로 활용하신 후, API를 통해 에이전트를 실행하세요.
Q03GLM-5 모델은 함수 호출(function calling)을 지원하나요?
네. OpenRouter에서 지원 매개변수 목록에 tools 및 tool_choice가 포함되어 있습니다.
§ 05더보기
다른 활용 사례
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