도구 증강 멀티모달 에이전트 (Tool-augmented multimodal agents)는 벤치마크에서 강력한 성능 향상을 보여주며, 이는 흔히 에이전트가 도구 사용법을 학습했다는 증거로 받아들여집니다. 우리는 이러한 해석이 성급할 수 있다고 주장합니다. 도구 호출 흔적 (tool-call trace)만으로는 해당 도구가 정답에 결정적인 정보를 제공했는지 여부를 보여주지 못하기 때문입니다. 우리는 실세계 이해 (real-world understanding), OCR, 차트 이해 (chart understanding), 수학적 추론 (mathematical reasoning) 전반에 걸쳐 두 가지 대표적인 "이미지를 통한 사고 (thinking with images)" 에이전트인 Thyme과 DeepEyesV2를 연구합니다. 각 에이전트는 도구 미사용 (Tool-Free) 대응 모델 및 도구 호출 궤적 (tool-calling trajectories) 없이 동일한 소스 풀에서 학습된 순수 텍스트 추론기 (Pure-Text Reasoner)와 비교됩니다. 도구 접근은 일관된 총체적 개선을 거의 가져오지 못하며, 생성 토큰 비용 (generated-token cost)을 안정적으로 줄이지도 못하고, 오직 도구로만 해결 가능한 집합을 아주 작게 남깁니다. 즉, DeepEyesV2가 도구로 해결한 문제의 93%와 Thyme이 해결한 문제의 96%는 최소 하나 이상의 비도구 설정 (non-tool setting)에서도 해결되었습니다. 메커니즘 절제 연구 (Mechanism ablations)를 통해 전체 도구 사용 루프 (full tool-use loop)가 도구 호출 형식 (tool-call format)이나 반환된 실행 결과 (returned execution result) 단독 성능보다 일관되게 우수하지 않다는 점을 추가로 보여줍니다. 우리가 연구한 설정에서, 분석된 에이전트들은 도구에 기여된 능력 (tool-contributed capabilities)보다는 도구 호출 패턴 (tool-calling patterns)을 더 안정적으로 학습하는 것으로 보이며, 이는 평가 시 도구의 가용성 (tool availability)과 도구가 실제로 에이전트의 해결 능력을 확장하는지 여부를 구분해야 함을 시사합니다.