AI 대화에서 컨텍스트 엔지니어링이 더 중요해졌다
프롬프트 엔지니어링보다 컨텍스트 엔지니어링이 중요한 이유 인공지능(AI) 에이전트가 단일 세션에서 500,000 토큰을 소모하며 몇 달러의 비용을 발생시키고, 성능은 각 도구 호출마다 저하됩니다. 대부분의 개발자들은 여전히 단일 상호작용을 위한 완벽한 지시문을 만들기 위해 "프롬프트 엔지니어링"에 집중하고 있습니다. 그러나 에이전트는 다르습니다. 그들은 수백 번의 대화를 통해 도구 호출, 기억, 검색된 문서 등에서 컨텍스트를 축적합니다. 이제 게임이 변했습니다. 컨텍스트 엔지니어링이 필수적인 기술이 되었습니다. 왜 프롬프트 엔지니어링을 넘어 컨텍스트 엔지니어링이 중요한가 대부분의 AI 개발자들은 프롬프트 엔지니어링에 주목해 왔습니다. 이는 사용자의 요청이나 명령을 정확하게 이해하고 처리하기 위한 단일 지시문을 작성하는 과정을 의미합니다. 그러나 AI 에이전트들은 장시간에 걸친 다수의 대화를 나누며, 이러한 대화 과정에서 다양한 컨텍스트를 축적합니다. 이 컨텍스트는 도구 호출, 메모리, 검색된 문서 등으로부터 얻어지며, 이를 효율적으로 관리하지 않으면 성능 저하와 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 에이전트 성능을 떨어뜨리는 여섯 가지 컨텍스트 채널 도구 호출: 에이전트가 다양한 도구를 호출할 때마다 생성되는 컨텍스트는 비효율적으로 관리되면 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 메모리: 장시간 대화에서 에이전트가 기억해야 하는 정보의 양이 많아질수록, 처리 속도와 자원 사용량이 증가합니다. 검색된 문서: 사용자가 제공한 문서나 인터넷에서 검색된 정보는 에이전트의 이해력과 답변의 정확성을 향상시키지만, 과다한 정보는 오히려 혼란을 일으킬 수 있습니다. 사용자 입력: 사용자로부터 받은 입력은 대화의 방향을 결정하는 중요한 요소이지만, 부정확하거나 불필요한 정보는 성능 저하의 원인이 될 수 있습니다. 이전 대화 기록: 이전 대화 기록은 현재 대화의 맥락을 이해하는 데 필요하지만, 과도한 기록은 에이전트의 처리 부담을 늘립니다. 외부 데이터: 외부 API나 데이터베이스에서 가져온 데이터는 실시간 정보를 제공하지만, 이를 효과적으로 통합하지 못하면 성능이 저하될 수 있습니다. 전략 1: 전문가처럼 컨텍스트 압축하기 컨텍스트를 효율적으로 관리하기 위해서는 먼저 압축이 필요합니다. 불필요한 정보를 제거하고, 중요한 내용만 유지하는 것이 핵심입니다. 이를 위해 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다: 핵심 정보 추출: 대화 중에 나온 중요 정보만을 선별하여 저장합니다. 요약 기술 활용: 긴 문서나 대화를 짧고 간결하게 요약합니다. 토큰 제한 설정: 각 대화마다 사용할 수 있는 토큰 수를 제한하여 비용을 줄이고 성능을 향상시킵니다. 전략 2: 효과적인 에이전트 메모리 구축하기 에이전트의 메모리를 잘 설계하면 장시간 대화에서도 성능을 유지할 수 있습니다. 다음과 같은 방법을 고려해 보세요: 단계별 메모리 관리: 대화의 진행 단계에 따라 필요한 정보만 메모리에 저장합니다. 시간 기반 메모리 삭제: 오래된 정보를 주기적으로 삭제하여 메모리 공간을 효율적으로 관리합니다. 사용자 프로필 저장: 사용자의 선호도나 이전 대화 내용을 저장하여 개인화된 서비스를 제공합니다. 전략 3: 최대 성능을 위해 컨텍스트 격리하기 컨텍스트를 적절히 분리하여 관리하면 에이전트의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 다음과 같은 방법을 시도해 보세요: 토픽별 컨텍스트 분리: 서로 다른 주제의 대화는 별개의 컨텍스트로 관리합니다. 세션별 컨텍스트 분리: 각 사용자 세션마다 독립적인 컨텍스트를 유지하여 혼동을 줄입니다. 외부 데이터 격리: 외부에서 가져온 데이터는 별도의 컨텍스트로 분리하여 처리 부담을 줄입니다. 커스텀 컨텍스트 포맷: 토큰 사용량 줄이기 커스텀 컨텍스트 포맷을 사용하면 토큰 사용량을 크게 줄일 수 있습니다. 이를 통해 비용 절감과 성능 향상을 동시에 이루어낼 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 포맷을 사용해 보세요: 키-값 쌍 구조: 중요한 정보를 키-값 쌍으로 저장하여 검색 효율성을 높입니다. 구조화된 데이터: JSON 또는 XML과 같은 구조화된 데이터 형식을 사용하여 데이터를 효과적으로 관리합니다. 컨텍스트 필터링: 불필요한 컨텍스트를 필터링하여 에이전트의 처리 부담을 줄입니다. 업계 인사들의 평가와 회사 프로필 컨텍스트 엔지니어링은 AI 에이전트의 성능을 크게左右하는 요소로, 이제는 필수적인 기술로 인식되고 있습니다. 업계 전문가들은 컨텍스트 관리가 비용 효율성과 사용자 경험을 개선하는 데 결정적인 역할을 한다고 강조합니다. 특히, 대규모 대화 시스템을 운영하는 회사들은 컨텍스트 엔지니어링을 통해 성능 저하 문제를 해결하고, 더 나은 서비스를 제공하기 위한 전략을 구축하고 있습니다. AI 개발 전문 회사인 XYZ는 이미 이 분야에서 선두주자로 자리잡고 있습니다. XYZ는 자체 컨텍스트 관리 알고리즘을 개발하여, 클라이언트와의 장시간 대화에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있도록 하고 있습니다. 이 회사는 AI 에이전트의 성능 향상과 비용 절감을 위해 다양한 기술을 연구하고 있으며, 이를 통해 고객 만족도를 높이는 데 성공하고 있습니다.