컨텍스트 엔지니어링이란: 명확한 설명

AI 어시스턴트가 어떤 때는 작업을 완벽하게 수행하고 어떤 때는 완전히 엉뚱한 결과를 내놓는 이유가 궁금했던 적이 있으신가요? 스포일러 경고: 항상 AI의 지능 문제만은 아닙니다. 종종 AI에 제공하는 맥락(Context)에 달려 있습니다. 더 스마트하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 숨은 영웅인 맥락 엔지니어링(Context Engineering)의 세계에 오신 것을 환영합니다. 이 가이드에서는 맥락이 무엇인지, 맥락 엔지니어링이 무엇을 의미하는지, 프롬프트 엔지니어링과 어떻게 다른지, 에이전트 AI에서의 역할, 그리고 AI를 빛나게 할 몇 가지 뛰어난 기술들을 살펴보겠습니다. 준비되셨다면, AI를 마법처럼 작동시켜 봅시다!

도대체 맥락(Context)이란 무엇인가요?

친구에게 저녁 파티를 계획해달라고 부탁한다고 상상해 보세요. 만약 단순히 "저녁 식사를 계획해 줘"라고만 말한다면, 친구는 이탈리아식인지 스시인지? 채식주의자인지 육식주의자인지? 당신의 집인지 식당인지? 갈피를 잡지 못할 수 있습니다. 이제 "내 비건 독서 모임을 위한 것이고, 우리 집에서, 예산은 50달러야"라고 덧붙인다면, 친구는 명확한 그림을 갖게 됩니다. 이 추가 정보가 바로 맥락(Context)입니다. 작업을 수행 가능하게 만드는 배경 정보입니다.

AI 세계에서 맥락은 모델이 응답하기 전에 "보는" 모든 것입니다. 이는 단순히 당신의 프롬프트(예: "트윗 작성")만을 의미하지 않습니다. 다음을 포함합니다:

• 시스템 지침: "친절한 튜터처럼 행동해" 또는 "JSON만 출력해"와 같은 규칙.
• 사용자 프롬프트: "이 기사를 요약해 줘"와 같은 특정 질문 또는 작업.
• 대화 기록: 일관성을 유지하기 위한 이전 상호작용.
• 외부 데이터: 모델에 제공되는 문서, 데이터베이스 또는 API 결과.
• 도구: 웹 검색 또는 계산기와 같은 도구에 대한 접근.

올바른 맥락 없이는 Claude나 Gemini와 같은 아무리 정교한 대규모 언어 모델(LLM)이라도 재료 없는 요리사와 같아서 아무것도 모릅니다. 맥락 엔지니어링은 AI가 성공하도록 이 정보를 큐레이션하는 것입니다.

맥락 엔지니어링(Context Engineering)이란 무엇인가요?

맥락 엔지니어링을 AI를 위한 완벽한 "브리핑"을 구축하는 예술이자 과학이라고 생각해보세요. 이는 단순히 하나의 프롬프트를 영리하게 수정하는 것이 아니라, 올바른 정보를 올바른 형식으로 적시에 전달하는 시스템을 설계하는 것입니다. Shopify의 CEO인 토비 뤼트케(Tobi Lutke)가 말했듯이, 이는 "LLM이 작업을 그럴듯하게 해결할 수 있도록 모든 맥락을 제공하는 기술"입니다.

LLM의 맥락 창(context window)을 컴퓨터의 RAM과 같은 단기 기억 장치라고 생각해보세요. 이는 8,000개 또는 128,000개의 토큰으로 제한되어 있으므로, 모든 것을 그냥 쏟아붓고 최선을 바랄 수는 없습니다. 맥락 엔지니어링은 AI의 응답을 정확하고, 관련성 있으며, 일관성 있게 만들기 위해 정보를 전략적으로 선택, 구성 및 관리하는 것을 포함합니다. 이는 마치 팬트리에 있는 모든 향신료를 사용하는 것이 아니라, 요리에 딱 맞는 향신료만 고르는 요리사와 같습니다.

왜 이것이 중요할까요? 대부분의 AI 실패는 모델이 "멍청해서"가 아닙니다. 그것들은 맥락 실패입니다. 즉, 누락된 데이터, 관련 없는 노이즈 또는 잘못된 형식의 입력 때문입니다. 챗봇, 코딩 어시스턴트 또는 기업 AI를 구축하든, 맥락 엔지니어링은 신뢰할 수 있는 성능을 구현하는 핵심입니다.

맥락 엔지니어링 vs. 프롬프트 엔지니어링

“이게 그냥 프롬프트 엔지니어링에 몇 단계 더 추가된 것 아닌가요?”라고 생각할 수도 있습니다. 그렇지는 않습니다! 프롬프트 엔지니어링은 "일론 머스크처럼 트윗을 작성해 줘"와 같이 단일하고 간결한 지시를 작성하는 것과 같습니다. 이는 더 광범위하고 시스템 수준의 접근 방식을 취하는 맥락 엔지니어링의 하위 집합입니다. 다음은 둘의 차이점입니다:

• 프롬프트 엔지니어링: 일회성 지시를 만드는 데 중점을 둡니다. 이는 더 나은 추론을 얻기 위해 "단계별로 생각해 줘"와 같은 문구를 추가하는 것과 같이 표현에 관한 것입니다. 빠른 작업에는 훌륭하지만, 복잡하고 다단계적인 워크플로우에는 부족합니다.
• 맥락 엔지니어링: 모델 주변의 전체 "정보 생태계"를 설계합니다. 여기에는 프롬프트뿐만 아니라 대화 기록 관리, 외부 데이터 검색, 도구 통합, 맥락 창 최적화가 포함됩니다. 이는 모델이 당신이 말하는 것뿐만 아니라 무엇을 아는지에 관한 것입니다.

예를 들어, 프롬프트 엔지니어링된 챗봇은 "회의 예약"에 대해 일반적인 답변을 할 수 있습니다. 반면 맥락 엔지니어링된 챗봇은 당신의 캘린더, 팀 선호도, 이전 예약 기록을 가져와 완벽한 시간대를 제안합니다. 프롬프트 엔지니어링이 단일 음표라면, 맥락 엔지니어링은 전체 교향곡입니다.

에이전트를 위한 맥락 엔지니어링

고객 지원이나 코딩 작업을 처리하는 자율 봇과 같은 AI 에이전트는 맥락 엔지니어링이 진정으로 그 힘을 발휘하는 분야입니다. 단순한 챗봇과 달리, 에이전트는 다단계 작업을 처리하고, 도구를 활용하며, 세션 전반에 걸쳐 기억을 유지합니다. 적절한 맥락 없이는, 지도 없는 GPS와 같습니다.

안드레이 카르파티(Andrej Karpathy)는 LLM을 CPU에 비유하며, 맥락 창을 RAM으로 봅니다. 맥락 엔지니어링은 이 RAM에 들어가는 내용을 큐레이션하여 에이전트가 각 단계에서 필요한 것을 갖도록 보장합니다. 예를 들어, 고객 지원 에이전트는 다음이 필요할 수 있습니다:

• 사용자 기록: 해결책 반복을 피하기 위한 이전 티켓.
• 지식 기반: 정확한 답변을 위한 FAQ 또는 매뉴얼.
• 도구: 주문 상태 확인을 위한 CRM 접근.

부적절한 맥락은 "맥락 혼란"(AI가 잘못된 도구를 선택함) 또는 "맥락 오염"(환각이 재활용됨)으로 이어집니다. 맥락 엔지니어링은 맥락을 동적으로 업데이트하고, 노이즈를 필터링하며, 관련성을 우선시하여 이러한 문제를 방지합니다. LangGraph(LangChain의 일부)와 같은 도구는 에이전트 워크플로우에서 맥락 흐름에 대한 정밀한 제어를 제공하여 이를 더 쉽게 만듭니다.

Claude Code와 같은 코딩 에이전트를 예로 들어봅시다. 단순히 자동 완성만 하는 것이 아니라, 코드베이스, 최근 커밋, 코딩 스타일에 대한 맥락이 필요합니다. 맥락 엔지니어링은 올바른 파일을 가져오고 소화하기 쉬운 형식으로 포맷하여 진정한 협력자가 되도록 보장합니다.

맥락 엔지니어링을 위한 기술 및 전략

그렇다면 맥락 엔지니어링을 실제로 어떻게 수행할까요? 네 가지 핵심 전략(작성, 선택, 압축, 격리)을 살펴보겠습니다. 이것은 멋진 AI 시스템을 만들기 위한 여러분의 도구 키트입니다.

1. 작성(Write): 맥락 생성 및 지속

맥락 작성은 AI를 안내하기 위해 맥락 창 외부에 정보를 생성하고 저장하는 것을 의미합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 시스템 프롬프트: "당신은 법률 보조원입니다" 또는 "JSON만 출력하세요"와 같이 AI의 역할을 정의합니다. 명확한 지침이 분위기를 설정합니다.
• 메모 작성: 계획이나 중간 단계를 저장하기 위해 "스크래치패드"를 사용합니다. 예를 들어, Anthropic의 다중 에이전트 연구원은 전략을 메모리에 저장하여 맥락 창 제한을 넘어서도 유지되도록 합니다.
• 소수점 예시(Few-Shot Examples): AI가 원하는 것을 보여주기 위해 샘플 입력 및 출력을 제공합니다. 예를 들어, 어조를 안내하기 위해 샘플 트윗을 포함합니다.

맥락 작성은 AI가 나중에 참조할 수 있도록 포스트잇을 남겨두는 것과 같아서 복잡한 작업을 계속 진행하도록 합니다.

2. 선택(Select): 올바른 맥락 검색

맥락 선택은 가장 관련성 높은 정보만 가져오는 것을 의미합니다. 너무 많은 노이즈는 AI를 산만하게 하고, 너무 적으면 정보가 부족해집니다. 주요 기술은 다음과 같습니다:

• 검색 증강 생성(RAG): 시맨틱 검색을 사용하여 지식 기반(예: 벡터 스토어)에서 관련 문서를 가져옵니다. 예를 들어, 지원 봇은 사용자 쿼리와 일치하는 FAQ를 검색합니다. RAG는 AI를 실제 데이터에 기반을 두어 환각을 줄입니다.
• 도구 선택: RAG를 사용하여 작업에 적합한 도구를 선택합니다. 연구에 따르면 이는 쿼리 의도에 도구를 일치시켜 도구 선택 정확도를 세 배 높일 수 있습니다.
• 순위 지정: 관련성 또는 최신성에 따라 맥락 순서를 지정합니다. 시간에 민감한 작업의 경우, 오래된 응답을 피하기 위해 최신 데이터를 우선시합니다.

맥락 선택은 플레이리스트를 큐레이션하는 것과 같습니다. 당신이 소유한 모든 노래가 아니라, 분위기에 맞는 히트곡만 고릅니다.

3. 압축(Compress): 맥락을 제한에 맞추기

맥락 창은 유한하므로 압축이 중요합니다. 32,000 토큰에 전체 라이브러리를 밀어 넣을 수는 없습니다! 압축 기술은 다음과 같습니다:

• 요약: 긴 문서나 대화 기록을 압축합니다. Claude Code의 "자동 압축" 기능은 맥락 창이 95%에 도달하면 상호작용을 요약합니다.
• 재귀적 요약: 긴 대화에 이상적인, 더 많은 공간을 절약하기 위해 요약을 다시 요약합니다.
• 가지치기(Pruning): 관련 없거나 중복되는 정보를 제거합니다. Drew Breunig은 이를 맥락을 간결하고 집중적으로 유지하기 위한 "가지치기"라고 부릅니다.
• 청크 분할(Chunking): 큰 입력을 더 작은 조각으로 분할하여 반복 처리함으로써 AI가 대량의 데이터에 막히지 않도록 합니다.

압축은 여행 가방을 싸는 것과 같습니다. 필수품만 챙기고 여분의 양말은 빼놓는 거죠.

4. 격리(Isolate): 맥락 충돌 방지

맥락 격리는 관련 없는 정보를 분리하여 혼란을 방지합니다. 이는 다중 에이전트 시스템 또는 다중 턴 작업에 중요합니다. 기술은 다음과 같습니다:

• 모듈형 맥락: 각 작업 또는 에이전트에 특정 맥락을 할당합니다. 예를 들어, 한 에이전트는 사용자 쿼리를 처리하고, 다른 에이전트는 결제를 처리하며, 각기 맞춤형 맥락을 가집니다.
• 맥락 분할: 단기 기억(최근 채팅)과 장기 기억(사용자 선호도)을 분리하여 중복을 피합니다.
• 도구 격리: AI가 잘못된 도구를 선택하는 "맥락 혼란"을 피하기 위해 작업당 관련 도구로 제한합니다.

맥락 격리는 책상을 정리하는 것과 같습니다. 펜은 한 서랍에, 서류는 다른 서랍에 보관하여 어수선함을 피합니다.

맥락 엔지니어링이 중요한 이유

맥락 엔지니어링은 모델 미세 조정에서 입력 설계로 초점을 전환하기 때문에 AI의 미래입니다. LLM이 똑똑해질수록 병목 현상은 추론 능력이 아니라 맥락의 품질에 있습니다. 이것이 중요한 이유는 다음과 같습니다:

• 환각 감소: RAG를 통해 AI를 실제 데이터에 기반을 두면 지어낸 답변이 줄어듭니다.
• 복잡성 확장: 다단계 작업을 처리하는 에이전트는 일관성을 유지하기 위해 동적이고 잘 관리된 맥락이 필요합니다.
• 비용 절감: 효율적인 맥락(압축 및 선택을 통해)은 토큰 사용량을 줄여 API 비용을 낮춥니다.
• 개인화 가능: 장기 기억은 AI가 사용자 선호도를 기억하게 하여 상호작용을 맞춤형으로 만듭니다.

LangChain 및 LlamaIndex와 같은 프레임워크는 RAG, 메모리 관리 및 프롬프트 체인을 위한 도구를 제공하여 맥락 엔지니어링을 더 쉽게 만들고 있습니다. 예를 들어, LlamaIndex의 워크플로우 프레임워크는 작업을 단계별로 나누고, 각 단계에 최적화된 맥락을 제공하여 과부하를 방지합니다.

과제와 앞으로의 길

맥락 엔지니어링에도 어려움이 없는 것은 아닙니다. 광범위함(충분한 정보)과 관련성(노이즈 없음)의 균형을 맞추는 것은 까다롭습니다. 너무 많은 맥락은 AI가 관련 없는 세부 사항에 집착하는 "맥락 산만"의 위험을 초래합니다. 너무 적으면 아무것도 모릅니다. 이를 해결하기 위해 자동화된 관련성 점수 매기기(예: BM25 또는 코사인 유사도 사용)가 연구되고 있습니다.

또 다른 과제는 계산 비용입니다. 실시간 맥락 조립(검색, 요약, 형식 지정)은 느리고 비용이 많이 들 수 있습니다. 엔지니어는 특히 다중 사용자 시스템의 경우 지연 시간과 확장성을 최적화해야 합니다.

앞으로 맥락 엔지니어링은 진화할 것입니다. 미래 모델은 특정 맥락 형식을 동적으로 요청하거나, 에이전트가 자체 맥락에서 오류를 감사할 수 있습니다. 데이터용 JSON과 같은 표준화된 맥락 템플릿이 등장하여 AI 시스템의 상호 운용성을 높일 수 있습니다. 안드레이 카르파티(Andrej Karpathy)가 말했듯이, "맥락은 새로운 가중치 업데이트"입니다. 이는 재훈련 없이 AI를 "프로그래밍"하는 방법입니다.

결론

휴, 정말 대단한 여정이었습니다! 맥락 엔지니어링은 AI에 초능력을 부여하는 것과 같습니다. 즉, 정확하게 이해하고, 추론하며, 행동하는 능력입니다. 작성, 선택, 압축, 격리를 통해 올바른 맥락을 큐레이션함으로써, 일반적인 LLM을 맞춤형의 신뢰할 수 있는 파트너로 만들 수 있습니다. 챗봇, 코딩 어시스턴트 또는 기업 AI를 구축하든, 맥락 엔지니어링을 마스터하는 것은 다음 단계의 성능을 위한 지름길입니다.

시도할 준비가 되셨나요? 작게 시작하세요: 명확한 시스템 프롬프트를 추가하고, RAG를 실험하거나, 긴 입력을 요약해 보세요. LangChain 및 LlamaIndex와 같은 도구들이 여러분의 친구가 될 것입니다.