# Function Calling Harness, turning success rate from 6.75% to 100%

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- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=28084](https://news.hada.io/topic?id=28084)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/28084.md](https://news.hada.io/topic/28084.md)
- Type: news
- Author: [autobe](https://news.hada.io/@autobe)
- Published: 2026-04-01T13:51:39+09:00
- Updated: 2026-04-01T13:51:39+09:00
- Original source: [dev.to](https://dev.to/samchon/qwen-meetup-function-calling-harness-from-675-to-100-3830)
- Points: 9
- Comments: 1

## Summary

LLM의 **function calling을 결정론적으로 수렴**시키는 접근입니다. 단순 프롬프트 튜닝이 아니라, 타입 시스템과 검증 루프를 결합해 모델 출력을 **컴파일러 수준에서 제어**합니다. 특히 Typia와 AutoBe 조합은 LLM을 타입 안전한 AST 생성기로 쓰려는 개발자에게 실질적인 설계 패턴을 제시합니다. 마치 `.d.ts`와 테스트 하네스를 합쳐 모델을 강제하는 느낌에 가깝습니다.

## Topic Body

> Qwen Meetup Korea에 연사로 초대받아 발표한 내용입니다.  
  
재귀적 union 타입에서 function calling을 안정적으로 동작시키는 방법. `qwen3-coder-next`는 첫 시도 성공률 6.75%, Qwen 3.5 전 모델군은 double-stringify 버그로 0%였으나, 하네스 엔지니어링으로 100% 달성.  
  
- AutoBe: LLM이 AST 구조체를 function calling으로 채우면 컴파일러가 코드를 생성. 4단계 컴파일러 검증 + 자가 수복 루프.  
- Typia: TypeScript 타입 하나에서 JSON Schema, 파서, 검증기, 피드백 생성기를 컴파일 타임에 자동 생성. 깨진 JSON 복구, 타입 강제 변환, 스키마 위반 피드백까지 처리.  
- 스키마는 금지가 아닌 부재로 제약 → 모델 중립적, 결정론적 수렴  
- 소형 모델일수록 시스템 취약점을 더 잘 노출 → QA에 유리  
  
이 패턴은 소프트웨어에 국한되지 않는다. 결정론적 검증기가 존재하는 공학 분야라면 어디든 동일하게 적용 가능하다. AI 출력이 틀려도 검증기가 어디서 왜 틀렸는지 정확히 짚어줄 수 있다면, 루프는 수렴한다. 확률론적인 모델을 결정론적 정확도가 요구되는 분야에 실용적으로 쓸 수 있게 되는 것.

## Comments



### Comment 54368

- Author: rlaaudgjs5638
- Created: 2026-04-01T17:31:54+09:00
- Points: 1

저도 생각중인 아이디어였는데, 멋지게 구현하셨네요! 결과도 좋게 나오신점 축하드려요.