AI의 새로운 핵심 역량은 프롬프트가 아니라 컨텍스트 엔지니어링이다

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.

컨텍스트란 무엇인가?

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.

이미지 1: 컨텍스트

지시문/시스템 프롬프트: 대화 동안 모델의 행동 방식을 정의하는 초기 지침, 예시・규칙 등을 포함할 수 있음
사용자 프롬프트: 사용자가 입력한 현재의 요청이나 질문
상태/히스토리(단기 기억): 지금까지 이어진 사용자와 모델의 대화 이력(짧은 기간 내)
장기 기억(Long-Term Memory): 이전 여러 대화에서 습득한 사용자 선호, 프로젝트 요약, 앞으로 기억하라고 지시된 정보 등 지속적 지식 기반
검색 기반 정보(RAG): 문서, 데이터베이스, API 등 외부에서 즉시 검색한 최신 정보
사용 가능한 도구들: 모델이 호출할 수 있는 각종 함수 혹은 내장 도구 정의(예: check_inventory, send_email 등)
구조화된 출력(Structured Output): 모델이 따라야 할 출력 포맷 정의(예: JSON 객체)

왜 이것이 중요한가: “싼 데모”에서 “마법적 제품”으로

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:

나의 캘린더 정보(이미 내일 일정이 다 찼음을 확인)
이 사람과 주고받은 이전 이메일(비공식적 어투가 적합함을 파악)
연락처 목록(중요한 파트너임을 확인)
send_invite, send_email 등 활용 가능한 도구들

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.

프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링으로

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.

단순한 문자열이 아닌 시스템: 컨텍스트란 단순한 정적 프롬프트 템플릿이 아니라, LLM 호출 이전에 작동하는 시스템의 결과물입니다.
동적: 즉석에서 만들어지며, 요청마다 즉각적인 필요에 맞게 변형됩니다. 어떤 요청에는 캘린더 데이터, 다른 요청에는 이메일, 또 다른 요청에는 웹 검색 등 각기 다를 수 있습니다.
정보와 도구의 시의적절한 제공: 핵심 역할은 모델에게 필수적인 정보를 빠트리지 않는 데 있습니다(“Garbage In, Garbage Out”). 지식(정보)과 능력(도구)을 꼭 필요할 때에만 제공하여 실제 도움이 되도록 합니다.
포맷의 중요성: 정보를 어떻게 제공하느냐도 매우 중요합니다. 불필요한 데이터 덤프보다는 요약이, 모호한 지시문보다는 명확한 도구 스키마가 더 효율적입니다.

결론

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.

참고 자료

이 글은 심층적이고 다양한 참고 자료 및 수작업 조사를 바탕으로, 다음과 같은 훌륭한 자료를 참고해 제작되었습니다.