본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 에이전트 시스템이 도구, 환경, 다른 에이전트와 상호작용하며 자율적으로 작업을 수행하는 에이전트 AI 시스템을 종합적으로 검토한다. 에이전트의 유형, 환경과의 상호작용 방식, 그리고 발생하는 인프라 및 아키텍처적 과제를 분석하고, 대규모 도구 조정 관리의 한계를 지적하며, 이를 해결하기 위한 재사용 가능한 설계 추상화인 "Control Plane as a Tool" 패턴을 제안한다. 이 패턴은 개발자가 에이전트에 단일 도구 인터페이스를 제공하는 동시에 모듈식 도구 라우팅 로직을 캡슐화하여 확장성, 안전성 및 확장성에 대한 핵심 과제를 해결한다고 주장한다.