AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링 이해하기 (클로드 공식 기술 블로그)

컨텍스트 엔지니어링이란?

AI 언어 모델을 잘 활용하려면 모델이 받아들이는 정보, 즉 컨텍스트의 구성과 관리가 중요합니다. 프롬프트 작성에서 한 단계 나아가, 사용자의 목표에 맞게 어떤 정보를 모델에 넣을지 판단하고 정제하는 과정을 '컨텍스트 엔지니어링'이라고 부릅니다.

프롬프트 엔지니어링과의 차이

프롬프트 엔지니어링은 모델이 따라야 할 지침과 질문을 잘 적는 일입니다. 반면, 컨텍스트 엔지니어링은 프롬프트뿐 아니라 전체 정보(대화 이력, 도구 사용 결과, 외부 데이터 등)를 어떻게 골라서 모델에 제공할지 고민하는 과정입니다. 여러 번의 대화나 작업에서 점점 늘어나는 데이터를 효율적으로 다루어야 하죠.

컨텍스트 창의 한계와 '주의력 예산'

모든 언어 모델은 한 번에 받아들일 수 있는 토큰 수(컨텍스트 창)가 제한되어 있습니다. 정보가 많아지면 모델의 기억력이 떨어지거나 집중력이 흐트러질 수 있는데, 이를 '컨텍스트 롯' 또는 '주의력 예산'(attention budget)의 한계라고 볼 수 있습니다. 그래서 꼭 필요한 정보만 선별해 넣어야 합니다.

시스템 프롬프트 작성 노하우

명확하고 간결한 언어로 모델에게 지시를 내리는 것이 중요합니다. 너무 상세하게 규칙을 넣으면 관리가 어렵고, 너무 두루뭉술하게 쓰면 모델이 제대로 동작하지 않을 수 있습니다. 핵심 내용만 포함하되, 필요한 정보는 충분히 넣어야 하죠. 영역별로 정보를 정리할 때는 XML 태그나 마크다운 구분자 등을 활용하면 명확하게 구분됩니다.

효율적인 툴(도구) 설계

AI 에이전트가 사용할 툴은 적당한 수로 구성해야 하며, 각 툴의 기능이 명확히 구분되어야 합니다. 입력값은 이해하기 쉽고, 중복되는 기능이 없도록 설계하면 모델이 혼란을 겪지 않습니다. 툴 사용 결과 등의 중복, 불필요한 정보는 컨텍스트에서 지워주는 것이 좋습니다.

예시(샷) 활용 방법

작업 예시('few-shot prompting')는 모델의 동작을 안내하는 데 매우 효과적입니다. 단, 너무 많은 예외 사례를 모두 넣으려 하지 말고, 다양하면서도 일반적인 대표 예시만 포함해야 모델의 이해도가 높아집니다.

컨텍스트 동적 검색 전략

최근 에이전트 설계에서는, 필요한 정보를 미리 다 넣어두지 않고, 에이전트가 작업 중 필요한 파일, 데이터 등만 실시간으로 불러오는 방식('just in time retrieval')이 각광받고 있습니다. 경로, 링크 같은 가벼운 표시만 두고, 작업 과정에서 실제 내용을 읽어들이는 것이죠. 이렇게 하면 불필요하게 컨텍스트가 커지는 것을 막으면서 꼭 필요한 정보만 활용할 수 있습니다.

장기 작업용 컨텍스트 관리 기술

장시간, 방대한 작업(코드 마이그레이션, 리서치 등)은 컨텍스트 창을 금방 넘깁니다. 이를 해결하는 세 가지 방법이 있습니다:

• 압축 요약(compaction): 대화나 작업 내역 중 핵심만 뽑아 요약문으로 컨텍스트를 재구성합니다.

• 구조적 노트 저장(note-taking): 중간중간 메모를 파일이나 외부 저장소에 남기고 필요할 때만 컨텍스트로 불러옵니다.

• 하위 에이전트 분업(multi-agent): 세부 작업은 다른 에이전트(서브 에이전트)에게 맡기고, 그 결과만 요약해 주 에이전트가 취합합니다.

실무 적용 팁

작업 단계마다 꼭 필요한 정보만 추려서 넣는 것이 중요합니다. 과하게 정보를 넣지 않고, 압축·요약·분업 등 적절한 전략을 사용하세요. 에이전트에게 툴과 메모 기능을 제공하면 확장 작업, 장기 프로젝트에서도 일관성 있게 목표를 달성할 수 있습니다.

미래의 방향성

AI 모델이 점점 똑똑해지면서, 인간의 세밀한 개입이 줄어들수록 '적당한 정보만, 적시에 제공'하는 원칙이 중요해질 전망입니다. 컨텍스트를 잘 설계해서 모델의 능력을 최대한 끌어내는 것이 궁극의 목표입니다.

출처 및 참고 : Effective context engineering for AI agents \ Anthropic