컨텍스트 엔지니어링이란?

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컨텍스트 엔지니어링이란?
Photo by Berke Citak / Unsplash

새로운 패러다임의 등장

AI 개발 분야에서 '프롬프트 엔지니어링'이라는 용어는 이미 익숙합니다. 하지만 최근 Anthropic이 발표한 연구에 따르면, AI 에이전트 개발의 새로운 표준으로 **컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)**이 부상하고 있습니다. 이는 단순히 AI에게 어떻게 질문할 것인가를 넘어서, AI가 작업을 수행하는 동안 필요한 정보를 어떻게 관리하고 제공할 것인가에 초점을 맞춘 접근법입니다.

컨텍스트 엔지니어링의 핵심 개념

컨텍스트 엔지니어링은 AI 에이전트가 작업을 수행하는 동안 접근하는 정보(컨텍스트)를 신중하게 선별하고 관리하는 방법론입니다. 모든 AI 모델은 한 번에 처리할 수 있는 정보량에 제한이 있습니다. 이러한 제약 속에서 AI가 최적의 성능을 발휘하도록 하려면, 컨텍스트를 효과적으로 설계하고 관리해야 합니다.

이는 마치 사람이 복잡한 업무를 처리할 때와 유사합니다. 우리는 모든 정보를 한꺼번에 기억하지 못하기 때문에, 메모를 하고, 필요한 자료만 선별적으로 참조하며, 중요한 내용을 요약해서 기록합니다. AI 에이전트도 같은 방식으로 작동해야 효율적입니다.

왜 컨텍스트 엔지니어링이 중요한가?

컨텍스트 관리가 부실하면 AI 에이전트는 여러 문제에 직면합니다:

  • 환각(Hallucination): 관련 없는 정보가 너무 많으면 AI가 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다
  • 혼란과 산만함: 불필요한 정보로 인해 핵심 작업에 집중하지 못합니다
  • 추론 능력 저하: 정보 과부하는 AI의 논리적 사고 능력을 떨어뜨립니다
  • 자율성 감소: 적절한 컨텍스트가 없으면 AI가 독립적으로 작업을 완수하기 어렵습니다

Anthropic의 연구에 따르면, 컨텍스트를 신중하게 관리하고 선별하면 AI 에이전트의 추론 능력과 전반적인 자율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

컨텍스트 엔지니어링의 주요 전략

컨텍스트 엔지니어링은 크게 네 가지 핵심 전략으로 구성됩니다:

1. Write(작성): 컨텍스트 외부 저장

AI가 작업을 수행하면서 중요한 정보를 컨텍스트 윈도우 밖에 저장하는 방법입니다. 마치 사람이 메모를 하듯이, AI도 '스크래치패드'나 메모리 시스템을 활용해 정보를 기록하고 나중에 참조할 수 있습니다. 예를 들어, 복잡한 연구 작업을 수행하는 AI 에이전트는 초기 계획을 메모리에 저장하고, 컨텍스트 윈도우가 200,000 토큰을 초과할 경우를 대비합니다.

2. Select(선택): 필요한 정보만 로딩

'Just-in-time' 컨텍스트 로딩이라고도 불리는 이 방식은 사람의 인지 과정을 모방합니다. 모든 정보를 한꺼번에 불러오는 대신, 필요한 순간에 필요한 데이터만 동적으로 가져옵니다. 이는 컨텍스트 윈도우를 효율적으로 사용하면서도 AI 에이전트의 자율성을 높입니다.

3. Compress(압축): 정보 요약 및 정제

대용량의 정보를 다룰 때는 압축이 필수적입니다. Anthropic은 도구(tool) 응답이 많은 컨텍스트를 소비할 수 있는 경우, 페이지네이션, 범위 선택, 필터링, 자르기 등의 조합을 구현할 것을 권장합니다. 예를 들어, Claude Code에서는 도구 응답을 기본적으로 25,000 토큰으로 제한하고, AI가 작고 타겟팅된 검색을 여러 번 수행하도록 유도합니다.

4. Isolate(격리): 컨텍스트 분리

관련 없는 정보가 섞이지 않도록 컨텍스트를 목적에 따라 분리합니다. 이를 통해 AI가 특정 작업에 집중할 수 있도록 돕고, 불필요한 간섭을 최소화합니다.

실제 적용 사례

최신 AI 에이전트 시스템들은 이미 컨텍스트 엔지니어링 원칙을 적용하고 있습니다:

  • 다중 에이전트 시스템: 리드 연구자 에이전트가 계획을 메모리에 저장하고, 다른 전문 에이전트들과 협업하면서 필요한 컨텍스트만 공유합니다
  • 도구 최적화: 대량의 데이터를 반환할 수 있는 도구들은 자동으로 결과를 필터링하고 요약하여 컨텍스트를 절약합니다
  • 메모리 시스템: AI가 과거 대화나 작업에서 중요한 정보를 선별적으로 기억하고 활용합니다

미래 전망

Anthropic은 AI 에이전트의 효과적인 컨텍스트 길이가 시간이 지남에 따라 증가할 것으로 예상하지만, 컨텍스트 효율적인 도구의 필요성은 계속될 것이라고 강조합니다. 즉, 컨텍스트 윈도우가 아무리 커지더라도, 정보를 효율적으로 관리하고 선별하는 능력은 여전히 중요합니다.

컨텍스트 엔지니어링은 단순히 기술적 최적화를 넘어서, AI가 더 신뢰할 수 있고, 해석 가능하며, 제어 가능한 시스템이 되도록 하는 핵심 방법론입니다. 프롬프트 엔지니어링이 AI와의 대화를 시작하는 방법이었다면, 컨텍스트 엔지니어링은 AI가 복잡한 작업을 끝까지 완수할 수 있도록 지원하는 인프라를 구축하는 것입니다.

AI 개발자와 연구자들에게 컨텍스트 엔지니어링은 이제 필수적인 역량이 되고 있습니다. 효과적인 컨텍스트 관리는 AI 에이전트의 성능을 좌우하는 결정적 요인이며, 이는 앞으로 더욱 중요해질 것입니다.