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프롬프트 엔지니어링을 넘어서: 컨텍스트 엔지니어링이 AI 에이전트의 미래인 이유

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5 minutes

출처: Nate’s Substack

AI 에이전트 개발 현장에서 새로운 패러다임이 주목받고 있습니다. 바로 “컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)”입니다. 지금까지 개발자들이 완벽한 프롬프트를 작성하는 데 집중했다면, 이제는 AI 모델이 작업을 성공적으로 수행할 수 있도록 체계적으로 맥락을 설계하는 것이 더 중요해지고 있습니다.

왜 이런 변화가 일어나고 있을까요? 그리고 이것이 AI 엔지니어들에게 어떤 의미를 갖는지 자세히 살펴보겠습니다.

컨텍스트 엔지니어링이란 무엇인가?

컨텍스트 엔지니어링은 LLM이 주어진 작업을 성공적으로 수행할 수 있도록 적절한 정보와 도구를 올바른 형식으로 제공하는 동적 시스템을 구축하는 것입니다. 단순히 좋은 문장을 작성하는 것을 넘어서, AI가 필요로 하는 모든 맥락적 정보를 체계적으로 관리하고 제공하는 종합적인 접근법이라 할 수 있습니다.

이 개념을 이해하기 위해 구체적인 사례를 들어보겠습니다. 스타트업 CTO인 당신이 다음과 같은 이메일을 받았다고 가정해보세요:

“안녕하세요, 내일 시간 되시면 잠깐 이야기할 수 있을까요? 지난번 통화에서 나온 아이디어들을 좀 더 논의해보고 싶습니다.”

일반적인 AI 이메일 도구라면 이렇게 답장할 것입니다:

“안녕하세요. 메시지 감사합니다. 내일 시간 괜찮습니다. 몇 시쯤 생각하고 계신지요?”

하지만 진정한 컨텍스트 엔지니어링이 적용된 시스템이라면 먼저 다음과 같은 정보들을 수집하고 분석합니다:

  • 캘린더 확인: 내일 하루 종일 연속 회의로 꽉 차있음
  • 이전 이메일 이력: 이 사람과는 친근하고 비공식적인 톤으로 소통함
  • 최근 회의 노트: 이 사람이 파트너십 제안을 준비 중임
  • 연락처 정보: 파트너 조직의 시니어 PM임
  • 개인 커뮤니케이션 스타일: 간결하고 결정적이며 따뜻한 톤 선호

이 모든 맥락을 종합하여 다음과 같은 훨씬 더 유용한 답장을 생성합니다:

“안녕하세요! 내일은 하루 종일 연속 회의가 있어서 어려울 것 같습니다. 목요일 오전은 어떠세요? 초대장 보내드릴게요, 괜찮으시면 알려주세요.”

이것이 바로 컨텍스트 엔지니어링의 힘입니다. 모델이 더 똑똑해서가 아니라, 더 풍부한 맥락을 제공받았기 때문입니다.

컨텍스트 구축 과정
출처: Boris Tane Blog

왜 지금 컨텍스트 엔지니어링이 중요한가?

AI 에이전트 시스템이 실패하는 이유를 분석해보면, 대부분 다음 두 가지 중 하나입니다:

  1. 모델 자체의 한계: 기술적으로 해결할 수 없는 문제
  2. 부적절한 컨텍스트: 모델이 올바른 판단을 내리기 위한 정보 부족

현실적으로는 두 번째 원인이 훨씬 더 흔합니다. 특히 최신 모델들의 성능이 급격히 향상되면서, 실패의 주된 원인은 모델의 능력 부족이 아니라 우리가 모델에게 제공하는 정보의 질에 있다는 것이 명확해지고 있습니다.

이는 “쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다(Garbage In, Garbage Out)”는 컴퓨터 과학의 기본 원칙과 정확히 일치합니다. 2025년에도 여전히 유효한 진리입니다.

프롬프트 엔지니어링과 무엇이 다른가?

기존의 프롬프트 엔지니어링은 “어떻게 완벽한 질문을 작성할 것인가?”에 초점을 맞췄습니다. 개발자들은 모델로부터 더 나은 답변을 얻기 위해 프롬프트의 문구를 교묘하게 조작하는 데 집중했습니다.

반면 컨텍스트 엔지니어링은 “어떻게 자연스럽게 올바른 답변을 생성할 수 있는 시스템을 설계할 것인가?”라는 질문에서 출발합니다.

핵심적인 차이점들을 정리하면 다음과 같습니다:

프롬프트 엔지니어링의 특징:

  • 정적인 텍스트 최적화에 집중
  • 특정 입력에 대한 완벽한 문구 찾기
  • 일회성 상호작용 중심

컨텍스트 엔지니어링의 특징:

  • 동적 시스템 구축에 집중
  • 다양한 소스에서 오는 정보의 통합 관리
  • 지속적인 맥락 축적과 활용

컨텍스트 엔지니어링은 프롬프트 엔지니어링을 포함하는 더 큰 개념입니다. 좋은 프롬프트 작성은 여전히 중요하지만, 이제는 단일 데이터셋에 최적화된 프롬프트가 아니라 동적으로 변하는 데이터를 적절히 포매팅할 수 있는 프롬프트를 설계해야 합니다.

실무에서의 컨텍스트 엔지니어링 적용 사례

컨텍스트 엔지니어링은 이미 다양한 형태로 실무에 적용되고 있습니다. 몇 가지 구체적인 예시를 살펴보겠습니다:

1. 지능형 도구 활용 (Tool Use)

에이전트가 외부 정보에 접근해야 할 때, 단순히 도구를 제공하는 것이 아니라 도구가 반환하는 정보를 LLM이 최대한 이해하기 쉬운 형태로 포매팅하는 것이 핵심입니다.

예를 들어, 날씨 API로부터 받은 JSON 데이터를 그대로 전달하는 대신:

{"temp": 22, "humidity": 65, "wind_speed": 15, "condition": "partly_cloudy"}

다음과 같이 구조화된 형태로 제공합니다:

현재 날씨 정보:
- 기온: 22°C (쾌적함)
- 습도: 65% (보통)  
- 풍속: 15km/h (약간 바람)
- 날씨: 부분적으로 흐림 (외출 적합)

2. 적응형 메모리 관리

단기 메모리: 대화가 길어질 때 전체 대화 내용을 요약하여 향후 응답에 활용합니다.

장기 메모리: 이전 대화에서 사용자가 표현한 선호도나 중요한 정보를 저장했다가 나중에 관련 상황에서 자동으로 불러옵니다.

3. 고도화된 정보 검색 (Advanced RAG)

기존의 단순한 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 상위 3개 청크를 프롬프트에 넣고 최선의 결과를 기대하는 방식이었습니다. 하지만 실제 프로덕션 환경에서는 이런 접근법의 한계가 명확합니다.

RAG 시스템의 진화
출처: Boris Tane Blog

에이전틱 RAG는 여러 소스의 데이터를 통합하여 맥락적 스냅샷을 구성합니다:

  • 사용자의 질문
  • 관련 문서들
  • 소스 구조 정보
  • 메타데이터
  • 그리고 가장 중요한 사용자의 의도와 환경 정보

예를 들어, 코딩 에이전트라면 단순히 소스 파일을 검색하는 것이 아니라 다음과 같은 정보들을 종합적으로 고려해야 합니다:

  • 리포지토리의 모든 파일에 대한 접근 권한
  • 최근 변경된 파일들
  • IDE에서 현재 열린 파일들
  • LSP(Language Server Protocol)가 제공하는 타입 정보와 오류
  • 심지어 프로덕션 로그와 메트릭까지

실제 구현을 위한 도구들

컨텍스트 엔지니어링을 효과적으로 구현하기 위한 다양한 도구들이 등장하고 있습니다. 각 도구들은 서로 다른 접근법으로 컨텍스트 관리 문제를 해결합니다.

LangGraph는 에이전트의 모든 실행 단계와 LLM 입력을 완전히 제어할 수 있게 해주는 프레임워크입니다. 개발자가 원하는 모든 컨텍스트 엔지니어링을 가능하게 하는 완전한 제어권을 제공합니다.

LangSmith는 에이전트의 모든 실행 단계를 추적하고 LLM의 정확한 입출력을 시각화해주는 관찰 도구입니다. 컨텍스트 품질을 분석하고 개선점을 찾는 데 핵심적인 역할을 합니다.

AutoGen은 Microsoft의 멀티 에이전트 프레임워크로, 여러 AI 에이전트 간의 협업을 통해 복잡한 컨텍스트를 구성할 수 있습니다. 각 에이전트가 특화된 맥락 정보를 담당하여 전체적인 작업 품질을 향상시킵니다.

CrewAI는 역할 기반 에이전트 시스템으로, 각 에이전트가 특정 역할에 맞는 컨텍스트를 관리하도록 설계되었습니다. 최소한의 설정으로도 효과적인 멀티 에이전트 컨텍스트 관리가 가능합니다.

Dify는 비개발자도 사용할 수 있는 시각적 인터페이스를 제공하며, RAG와 Function Calling 같은 컨텍스트 엔지니어링 전략을 내장하고 있습니다. 수백 개의 LLM을 지원하여 다양한 환경에서 활용할 수 있습니다.

커뮤니케이션이 핵심이다

결국 컨텍스트 엔지니어링의 본질은 커뮤니케이션입니다. 사람과 사람 사이의 소통에서 맥락이 중요하듯, AI와의 소통에서도 맥락이 결정적입니다.

많은 에이전트 오류의 근본 원인은 LLM과의 커뮤니케이션 문제입니다. 모델은 마음을 읽을 수 없습니다. 개발자가 성공을 위한 올바른 환경을 조성해주어야 합니다.

이는 “모델이 주어진 정보와 도구로 이 작업을 합리적으로 수행할 수 있는가?”라는 질문으로 요약됩니다. 이 질문은 실패 모드를 명확히 구분하는 데도 도움이 됩니다:

  • 컨텍스트 문제: 올바른 정보나 도구가 제공되지 않았음
  • 모델 문제: 모든 것이 제공되었지만 모델이 실수함

이 두 가지는 완전히 다른 해결 방법을 필요로 합니다.

AI 에이전트 개발의 새로운 기준

컨텍스트 엔지니어링은 완전히 새로운 개념이 아닙니다. 에이전트 개발자들은 지난 1-2년간 이미 이런 방식으로 작업해왔습니다. 다만 이제 이런 접근법을 설명하는 적절한 용어가 생겼고, 그 중요성이 더욱 명확해졌을 뿐입니다.

앞으로 AI 엔지니어들에게 컨텍스트 엔지니어링은 가장 중요한 스킬 중 하나가 될 것입니다. 이는 다음과 같은 능력들을 포함합니다:

  • 맥락 구조 설계: 컨텍스트를 위한 올바른 구조와 형식 설계
  • 유효한 컨텍스트 식별: 모델 성능에 실제로 도움이 되는 맥락 파악
  • 동적 파이프라인 구축: 런타임에 맥락을 가져와서 변환하고 전달하는 시스템 구축
  • 지속적 개선: 피드백 루프를 통한 맥락 품질 개선

단순히 모델을 바꾸거나 도구를 추가하는 것이 아니라, 에이전트가 무엇을 알고 있는지, 언제 알고 있는지, 그리고 어떻게 활용하는지를 제품을 만들듯 세심하게 설계해야 합니다.

만약 당신의 에이전트가 아직 마법 같은 경험을 제공하지 못한다면, 모델을 바꾸기 전에 먼저 컨텍스트를 점검해보세요. 그곳에 답이 있을 가능성이 높습니다.

참고자료:

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