AI 분야에서 프롬프트 엔지니어링을 넘어서, 컨텍스트 엔지니어링이 중요한 이유와 그 구성 요소, 실제로 성공적인 에이전트를 만드는 비결을 설명합니다.
컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)은 최근 AI 분야에서 급부상하고 있는 새로운 개념입니다. 기존의 "프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)"에서 더 넓고 강력한 개념인 컨텍스트 엔지니어링으로 논의가 이동하고 있습니다. 토비 뤼트케(Tobi Lutke)는 이를 “LLM(대규모 언어 모델)에게 과제를 해결하게 만들 수 있을 정도로 모든 컨텍스트를 제공하는 기술”이라고 설명합니다. 정말 정확한 표현입니다.
에이전트(Agents)의 부상과 함께 “제한된 작업 메모리”에 어떤 정보를 넣느냐가 점점 더 중요해지고 있습니다. 실제로 에이전트의 성공과 실패를 결정짓는 가장 중요한 요소는 바로 여러분이 제공하는 컨텍스트의 질입니다. 과거에는 모델 자체의 한계가 실패의 주원인이었지만, 이제는 대부분이 컨텍스트 설계 실패에서 비롯됩니다.
컨텍스트 엔지니어링을 이해하려면, 우선 "컨텍스트"의 정의를 확장해야 합니다. 단순히 모델에 입력하는 1회성 프롬프트만을 의미하지 않습니다. 모델이 답변을 생성하기 전에 인식하는 ‘모든 정보’를 뜻합니다.
강력한 AI 에이전트를 만드는 비밀은 얼마나 복잡한 코드를 쓰느냐가 아닙니다. 바로 얼마나 “좋은 컨텍스트”를 제공하느냐에 달려 있습니다.
에이전트 구축은 코드나 프레임워크의 문제가 아닙니다. “저렴한 데모”와 “마법 같은 에이전트”를 갈라놓는 차이는 바로 컨텍스트의 퀄리티입니다.
예를 들어, AI 비서에게 간단한 이메일을 기반으로 회의 일정을 잡으라고 요청했다고 가정해보십시오:
안녕, 내일 잠깐 소통할 수 있을지 확인차 연락드려요.
“싼 데모” 에이전트는 컨텍스트가 빈약합니다. 오직 사용자의 요청만을 보고 반응합니다. LLM 호출 기능에는 문제가 없지만, 결과는 도움도 안 되고 로봇 같기만 합니다:
메시지 감사합니다. 내일 괜찮습니다. 시간은 언제가 좋으신가요?
“마법적” 에이전트는 풍부한 컨텍스트로 구동됩니다. 코드는 ‘어떻게’ 답할지 고민하는 게 아니라, LLM이 목표를 달성하기 위해 ‘필요한 정보’를 수집하는 데 집중합니다. LLM 호출 전에 아래와 같은 정보를 컨텍스트에 추가합니다:
이제 결과를 생성합니다.
Jim! 내일은 하루 종일 미팅이 꽉 차 있어요. 목요일 오전은 괜찮은데, 어때요? 일정 초대장 보냈으니 확인 부탁!
여기서 핵심은 ‘더 똑똑한 모델’이나 ‘더 영리한 알고리즘’이 아니라, 과제에 딱 맞는 컨텍스트를 제공하는 것입니다. 그래서 컨텍스트 엔지니어링이 중요해집니다. 에이전트 실패는 단순히 모델 실패가 아니라, 컨텍스트 실패일 때가 많습니다.
컨텍스트 엔지니어링은 무엇일까요? 프롬프트 엔지니어링이 한 줄의 텍스트 안에 완벽한 지침을 넣는 것이라면, 컨텍스트 엔지니어링은 훨씬 더 넓은 범위의 작업입니다. 한 마디로 정리하면:
컨텍스트 엔지니어링이란, LLM이 과제를 성공적으로 수행할 수 있도록 적절한 정보와 도구를, 적절한 포맷으로, 적시에 제공하는 동적 시스템을 설계하고 구축하는 작업입니다.
컨텍스트 엔지니어링의 주요 특징은 다음과 같습니다.
강력하고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 만드는 핵심은 더 좋은 프롬프트나 모델을 찾는 것이 아닙니다. 성공의 관건은 컨텍스트를 어떻게 설계하느냐, 그리고 필요한 정보와 도구를 적절한 포맷과 타이밍에 제공하느냐에 달려 있습니다. 이는 비즈니스 맥락의 이해, 원하는 아웃풋 정의, 그리고 LLM이 “과제를 수행”할 수 있도록 모든 정보를 구조적으로 정리하는 크로스펑셔널 과제입니다.
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