본 글은 GLM-5.2 모델을 로컬이 아닌 호스팅된 OpenAI 호환 API를 통해 실무적으로 활용하는 방법을 다룹니다. API 키 설정부터 추론 제어, 함수 호출, 에이전트 사용, 구조화된 출력 및 긴 문맥 검색 기능을 테스트하여 개발자들이 이를 효과적으로 응용할 수 있도록 돕습니다. 각 데모의 토큰 및 비용까지 측정하여 실제 비즈니스 환경에서의 활용도를 높입니다.
IBM이 오픈소스 AI 생태계인 Hugging Face에 '그라나이트 4.1(Granite 4.1) 8B' 모델의 설정 정보를 공개했습니다. 공개된 데이터에는 외부 도구(Tools) 호출 및 문서(Document) 기반 검색(RAG)을 지원하는 정교한 시스템 프롬프트와 Jinja 템플릿이 포함되어 있습니다. 이는 오픈소스 모델이 단순 텍스트 생성을 넘어 기업의 실무 시스템과 안전하게 연동하는 에이전트(Agent) 역할을 수행할 수 있음을 보여주는 중요한 의미를 갖습니다.
2026년 3월 구글이 발표한 Gemini API 툴링 업데이트를 활용해 구글 검색과 구글 지도, 그리고 사용자 정의 함수 호출을 단일 API 요청에 결합하는 방법을 다루는 튜토리얼입니다. 컨텍스트 순환(Context Circulation), 병렬 툴 ID, 멀티스텝 에이전틱 체인을 통해 이전 툴 호출과 응답을 유지하고 실시간 위치 데이터를 애플리케이션에 통합하는 방법을 보여줍니다. 빌링 설정 없이 무료로 실행 가능한 모델(gemini-3-flash-preview, gemini-2.5-flash)을 사용하여 5개의 실습 데모를 단계별로 제공합니다.