서론: 왜 우리의 AI는 아직도 부족하게 느껴질까?

대규모 언어 모델(LLM)은 놀라운 잠재력을 보여주었지만, 우리는 종종 그 한계에 부딪힙니다. 긴 문서를 요약해달라고 하면 중간 내용을 빠뜨리고, 복잡한 질문에는 엉뚱한 답을 내놓기도 합니다. 우리는 더 나은 "프롬프트"를 만드는 데 골몰했지만, 어쩌면 문제의 핵심은 다른 곳에 있었을지도 모릅니다. 바로 컨텍스트(Context)를 다루는 방식입니다.

최근 발표된 Lingrui Mei 등의 획기적인 서베이 논문, "A Survey of Context Engineering for Large Language Models"는 이 문제에 대한 새로운 시각을 제시합니다. 이 논문은 단편적인 프롬프트 개선을 넘어, LLM에게 제공되는 정보 페이로드 전체를 체계적으로 최적화하는 '컨텍스트 엔지니어링'이라는 새로운 학문을 제안합니다. 이는 마치 훌륭한 레시피(프롬프트)를 넘어, 재료(정보)를 고르고, 다듬고, 관리하는 주방 전체의 시스템을 설계하는 것과 같습니다.

이 글에서는 1,400편이 넘는 논문을 분석한 이 방대한 연구를 바탕으로, 어떻게 하면 AI의 잠재력을 최대한 끌어낼 수 있는지, 그리고 '컨텍스트 엔지니어링'이 왜 미래 AI 시스템의 핵심이 될 것인지 탐구해 보겠습니다.

연구 배경 및 핵심 문제: "프롬프트"라는 좁은 문

지금까지 우리는 LLM과의 상호작용을 "프롬프트 엔지니어링"이라는 용어로 이해해왔습니다. 하지만 현대의 AI 시스템은 단순히 하나의 텍스트 문자열로 작동하지 않습니다. 시스템 지침, 외부 문서, 실시간 데이터, 이전 대화 기록, 사용 가능한 도구 목록 등 수많은 정보 조각들이 동적으로 결합되어야 합니다.

이 논문은 이러한 복잡성을 수학적으로 정의합니다. 기존의 프롬프트가 $C = \text{prompt}$였다면, 컨텍스트 엔지니어링은 다음과 같이 정의됩니다.

C=A(c1​,c2​,…,cn​)

여기서 각 ci​는 지침, 외부 지식, 메모리, 도구 정의 등 개별 정보 구성요소이며, $\mathcal{A}$는 이들을 최적의 방식으로 조합하는 '조립 함수'입니다. 즉, 컨텍스트 엔지니어링은 최고의 최종 출력을 위해 정보 구성요소와 그 조립 방식을 최적화하는 과학입니다.

이러한 접근이 필요한 이유는 명확합니다. 정보가 무질서하게 주어지면 LLM은 "가운데서 길을 잃는(lost-in-the-middle)" 현상을 보이며 중요한 정보를 놓치고, 서로 다른 정보 소스 간의 관계를 파악하지 못해 환각(hallucination)을 일으키기 쉽습니다.

주요 발견 사항: 컨텍스트 엔지니어링의 세 가지 기둥

논문은 컨텍스트 엔지니어링을 크게 두 부분, 즉 기반 구성요소(Foundational Components)와 시스템 구현(System Implementations)으로 나눕니다. 기반 구성요소는 AI 시스템을 구축하는 데 필요한 세 가지 핵심 능력입니다. 마치 훌륭한 요리사가 되기 위해 필요한 기술과 같습니다.

1. 컨텍스트 검색 및 생성 (Gathering Ingredients): 필요한 정보를 어디서, 어떻게 가져올 것인가?

   • 프롬프트 기반 생성: 생각의 사슬(Chain-of-Thought), 생각의 나무(Tree-of-Thoughts)와 같은 기법으로 LLM이 스스로 논리적인 중간 단계를 생성하도록 유도합니다.

   • 외부 지식 획득: 검색 증강 생성(RAG)을 통해 외부 데이터베이스나 문서를 실시간으로 참조하여 최신성과 사실성을 보강합니다.

2. 컨텍스트 처리 (Preparing Ingredients): 가져온 정보를 어떻게 다듬고 최적화할 것인가?

   • 긴 컨텍스트 처리: FlashAttention, Mamba와 같은 기술로 수백만 토큰에 달하는 긴 컨텍스트를 효율적으로 처리합니다.

   • 자체 개선: Self-Refine과 같은 프레임워크를 통해 LLM이 스스로 결과물을 평가하고 수정하는 반복적인 과정을 거치게 합니다.

3. 컨텍스트 관리 (Managing the Pantry): 처리된 정보를 어떻게 저장하고 효율적으로 사용할 것인가?

   • 메모리 계층: MemGPT처럼 인간의 기억 체계(단기/장기 기억)를 모방하여 정보를 효율적으로 관리하고 필요할 때 꺼내 씁니다.

   • 컨텍스트 압축: 중요한 정보는 유지하면서 전체 컨텍스트의 길이를 줄여 계산 비용을 절감합니다.

이 세 가지 기둥은 서로 유기적으로 연결되어 더 정교한 AI 시스템의 토대를 이룹니다

10가지 효과적인 컨텍스트 엔지니어링 전략

이 논문에서 얻은 통찰을 바탕으로, 당장 적용할 수 있는 10가지 실용적인 컨텍스트 엔지니어링 전략을 소개합니다.

1. 구성요소 기반 컨텍스트 조립:

   • 기존: 하나의 긴 프롬프트에 모든 것을 넣는다.

   • 개선: [지침], [외부정보], [대화기록], [질문]과 같이 명확한 섹션으로 컨텍스트를 구조화한다.

   • 효과: LLM이 각 정보의 역할을 명확히 인지하여 "가운데서 길을 잃는" 현상을 줄인다.

2. 인지 아키텍처 모방:

   • 기존: "이 문제 풀어줘."

   • 개선: "단계별로 생각해보자(Let's think step by step)."와 같이 생각의 사슬(CoT)을 유도하거나, 여러 가능성을 탐색하는 생각의 나무(ToT) 구조를 지시한다.

   • 효과: 복잡한 문제에 대한 추론 정확도를 극적으로 향상시킨다.

3. 적응형 검색 (Self-RAG):

   • 기존: 질문과 관련된 문서를 무조건 검색해서 제공한다.

   • 개선: 모델에게 먼저 질문을 분석하게 하고, "추가 정보가 필요한가?"를 스스로 판단하여 검색 여부와 내용을 결정하게 한다.

   • 효과: 불필요한 검색을 줄이고, 더 정확하고 관련성 높은 정보를 활용한다.

4. 반복적 자체 개선 (Self-Refine):

   • 기존: 한 번에 완벽한 답변을 기대한다.

   • 개선: 초안 생성 → 자체 비평 → 수정안 생성의 3단계 프로세스를 프롬프트에 명시한다.

   • 효과: 감독 없이도 결과물의 품질을 점진적으로 향상시킬 수 있다.

5. 구조화된 데이터의 언어화:

   • 기존: 표나 JSON 데이터를 그대로 컨텍스트에 붙여넣는다.

   • 개선: "이 표는 각 도시의 인구와 면적을 나타냅니다. 예를 들어, 서울의 인구는..."과 같이 자연어로 설명하거나, 파이썬 클래스 같은 코드로 구조를 표현해준다.

   • 효과: LLM이 데이터의 관계와 의미를 더 깊이 이해하게 된다.

6. 메모리 페이징:

   • 기존: 대화가 길어지면 앞부분이 잘려나간다.

   • 개선: "이전 대화의 핵심 요약: [요약 내용]"과 같이 중요한 정보를 요약하여 컨텍스트 상단에 유지한다.

   • 효과: 긴 대화나 작업에서도 일관성을 유지할 수 있다.

7. 실행 가능한 함수 호출:

   • 기존: "오늘 날씨 알려줘."

   • 개선: get_weather(city: "서울")과 같이 LLM이 호출할 수 있는 함수를 명확히 정의하고, 모델이 이 형식에 맞춰 출력하도록 유도한다.

   • 효과: 외부 도구와 연동하여 LLM의 한계를 넘어 실세계와 상호작용하게 한다.

8. 역할 기반 멀티 에이전트 설계:

   • 기존: 하나의 LLM에게 모든 일을 시킨다.

   • 개선: 복잡한 프로젝트를 위해 '기획자 에이전트', '코더 에이전트', '테스터 에이전트'처럼 여러 LLM에게 역할을 부여하고 서로 협력하도록 지시한다.

   • 효과: 분업을 통해 더 복잡하고 큰 규모의 작업을 성공적으로 수행한다.

9. 긴 추론 사슬 장려:

   • 기존: 간결한 답변을 요구한다.

   • 개선: 복잡한 문제일수록, 일부러 더 길고 상세한 추론 과정을 출력하도록 장려한다.

   • 효과: 추론 과정이 길어지면 최종 답변의 정확성이 향상되는 경우가 많다.

10. 명시적인 상태 관리:

    • 기존: LLM이 암묵적으로 상태를 파악하길 기대한다.

    • 개선: 컨텍스트 안에 [현재 상태: 사용자는 제품 추천을 기다리고 있음]과 같이 명시적인 상태 변수를 포함한다.

    • 효과: 상호작용의 목표와 현재 단계를 명확히 하여 LLM의 행동을 제어한다.

심층 분석 및 적용: 부품에서 완성된 시스템으로

컨텍스트 엔지니어링의 기반 구성요소들은 레고 블록처럼 결합하여 정교한 시스템 구현을 이룹니다. 논문은 네 가지 대표적인 시스템을 소개합니다.

• 고급 RAG 시스템: 단순 검색을 넘어, 에이전트가 스스로 판단하여 정보를 찾고(Agentic RAG), 지식 그래프를 활용해 관계를 추론하는(Graph-Enhanced RAG) 시스템입니다.

• 메모리 시스템: LLM에게 장기 기억을 부여하여, 여러 세션에 걸쳐 사용자와의 관계를 형성하고 학습하는 개인화된 비서를 만듭니다.

• 도구 통합 추론: LLM이 계산기, 검색 엔진, 코드 실행기 등 외부 도구를 자유자재로 사용하여 자신의 약점을 보완하고 능력을 확장합니다.

• 멀티 에이전트 시스템: 여러 전문 에이전트들이 서로 소통하고 협력하여, 한 명의 천재가 아닌 뛰어난 팀처럼 복잡한 문제를 해결합니다.

이러한 시스템들은 컨텍스트 엔지니어링 원칙이 어떻게 실제 애플리케이션으로 구체화되는지를 보여주는 청사진입니다.

결론 및 미래 전망: 가장 큰 숙제, '이해'와 '생성'의 비대칭성

이 논문은 컨텍스트 엔지니어링이라는 강력한 프레임워크를 제시함과 동시에, 우리에게 중대한 연구 과제를 던져줍니다. 바로 이해(Comprehension) 능력과 생성(Generation) 능력 사이의 근본적인 비대칭성입니다.

현재 LLM들은 수백만 토큰의 복잡한 컨텍스트를 이해하는 데에는 놀라운 발전을 보였습니다. 하지만 그만큼 길고 정교한 결과물을 생성하는 데에는 여전히 큰 어려움을 겪고 있습니다. 이는 마치 세상의 모든 책을 읽은 학자가 정작 자신의 독창적인 장편 소설을 쓰는 데에는 서툰 것과 같습니다.

이 '이해-생성' 격차를 해소하는 것이 바로 컨텍스트 엔지니어링의 다음 목표이자, 진정으로 창의적이고 지능적인 AI를 향한 길입니다. 미래의 연구는 단순히 정보를 더 많이, 더 길게 처리하는 것을 넘어, 어떻게 정보를 내재화하고, 계획하고, 구조화하여 독창적이고 일관성 있는 결과물을 만들어낼 것인가에 초점을 맞추게 될 것입니다.

컨텍스트 엔지니어링은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 이는 AI의 지능을 한 차원 높이는 설계도이며, 우리가 상상하는 미래의 AI를 현실로 만드는 가장 중요한 열쇠가 될 것입니다.

참고문헌

• Mei, L., Yao, J., Ge, Y., Wang, Y., Bi, B., Cai, Y., ... & Liu, S. (2025). A Survey of Context Engineering for Large Language Models. arXiv preprint.