컨텍스트 엔지니어링: AI 시대의 새로운 필수 스킬

Introduction

"더 좋은 프롬프트를 작성하는 방법"을 검색해보신 적이 있나요? 아마 많은 분들이 그러셨을 겁니다. 지난 몇 년간 AI 업계는 프롬프트 엔지니어링에 열광했습니다. 완벽한 프롬프트를 찾기 위해 수많은 가이드가 쏟아졌고, 프롬프트 엔지니어라는 새로운 직업까지 등장했죠.

하지만 이제 게임의 규칙이 바뀌고 있습니다. AI 에이전트가 단순한 챗봇을 넘어 복잡한 업무를 수행하는 도구로 진화하면서, 우리는 중요한 사실을 깨닫게 되었습니다. 에이전트의 성능을 결정하는 것은 얼마나 영리한 프롬프트를 작성하느냐가 아니라, 얼마나 풍부하고 적절한 컨텍스트를 제공하느냐라는 것을요.

실제로 최근 AI 에이전트 개발 현장에서는 흥미로운 현상이 나타나고 있습니다. 똑같은 모델, 똑같은 프롬프트를 사용하더라도 제공되는 컨텍스트의 품질에 따라 결과물의 수준이 천차만별입니다. 마치 요리사에게 같은 레시피를 주더라도, 신선한 재료와 적절한 도구가 있느냐 없느냐에 따라 요리의 맛이 달라지는 것처럼 말이죠.

이 글에서는 AI 업계의 새로운 패러다임인 '컨텍스트 엔지니어링'이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 활용할 수 있는지를 살펴보겠습니다. 단순한 데모 수준의 AI를 실제 업무에서 "마법"처럼 작동하는 에이전트로 변화시키는 비밀을 함께 알아보시죠. <The New Skill in AI is Not Prompting, It's Context Engineering> 을 번역해 소개합니다.

AI의 새로운 핵심 역량은 프롬프팅이 아니라 컨텍스트 엔지니어링입니다

컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)은 AI 업계에서 주목받고 있는 새로운 개념입니다. 이제 업계의 관심사가 "프롬프트 엔지니어링"에서 더 광범위하고 강력한 개념인 "컨텍스트 엔지니어링"으로 옮겨가고 있습니다. 토비 뤼트케(Tobi Lutke)는 이를 "LLM이 주어진 작업을 충분히 해결할 수 있도록 모든 맥락을 제공하는 기술"이라고 정의했는데요.

AI 에이전트가 보편화되면서 "제한된 작업 메모리"에 어떤 정보를 담을지가 더욱 중요해졌습니다. 에이전트의 성공과 실패를 가르는 핵심 요인은 바로 제공되는 컨텍스트의 품질입니다. 이제 대부분의 에이전트 실패는 모델의 한계 때문이 아니라 컨텍스트의 부족 때문입니다.

컨텍스트란 무엇인가요?

컨텍스트 엔지니어링을 이해하려면 먼저 "컨텍스트"의 개념을 확장해야 합니다. 컨텍스트는 단순히 LLM에 보내는 프롬프트 하나가 아닙니다. 모델이 응답을 생성하기 전에 접하는 모든 정보를 포함합니다.

컨텍스트의 구성 요소:

지침/시스템 프롬프트: 대화 중 모델의 행동을 정의하는 초기 지침으로, 예시와 규칙 등을 포함
사용자 프롬프트: 사용자가 요청한 즉각적인 작업이나 질문
상태/대화 기록 (단기 기억): 현재까지 진행된 사용자와 모델 간의 대화 내용
장기 기억: 여러 대화에서 축적된 지속적인 지식으로, 학습된 사용자 선호도, 과거 프로젝트 요약, 향후 참조를 위해 저장된 정보 등
검색된 정보 (RAG): 특정 질문에 답하기 위해 문서, 데이터베이스, API에서 가져온 외부의 최신 정보
사용 가능한 도구: 호출할 수 있는 모든 함수나 내장 도구의 정의 (예: check_inventory, send_email)
출력 구조: 모델 응답의 형식 정의 (예: JSON 객체)

왜 중요한가요?: 단순한 데모에서 놀라운 제품으로

진정으로 효과적인 AI 에이전트를 만드는 비결은 복잡한 코드가 아니라 양질의 컨텍스트 제공에 있습니다.

에이전트 구축은 코드나 프레임워크보다 제공하는 컨텍스트의 품질에 달려 있습니다. 단순한 데모와 "놀라운" 에이전트의 차이는 바로 컨텍스트의 품질입니다. AI 어시스턴트가 다음과 같은 간단한 이메일을 바탕으로 회의를 예약한다고 가정해봅시다:

안녕, 내일 잠깐 미팅할 수 있는지 확인차 연락드려요.

"단순한 데모" 에이전트는 빈약한 컨텍스트를 갖습니다. 오직 사용자의 요청만 보고 다른 정보는 전혀 없습니다. 코드는 완벽하게 작동할 수 있지만—LLM을 호출하고 응답을 받지만—결과는 도움이 되지 않고 기계적입니다:

메시지 감사합니다. 내일은 가능합니다. 몇 시를 생각하고 계신지 여쭤봐도 될까요?

"놀라운" 에이전트는 풍부한 컨텍스트로 작동합니다. 코드의 주된 역할은 응답 방법을 결정하는 것이 아니라, LLM이 목표를 달성하는 데 필요한 정보를 수집하는 것입니다. LLM을 호출하기 전에 다음 정보들로 컨텍스트를 확장합니다:

캘린더 정보 (하루 종일 일정이 꽉 차있음)
해당 인물과의 이전 이메일 기록 (적절한 친근한 어조 파악)
연락처 정보 (핵심 파트너임을 확인)
send_invite나 send_email 같은 도구들

그 결과 다음과 같은 응답을 생성합니다:

짐! 내일은 하루 종일 미팅이 꽉 차있네요. 목요일 오전은 어떠신가요? 일단 초대장 보내드렸으니 확인 부탁드려요.

이러한 마법은 더 똑똑한 모델이나 영리한 알고리즘에서 나오는 것이 아닙니다. 올바른 작업에 올바른 컨텍스트를 제공하는 데서 나옵니다. 이것이 컨텍스트 엔지니어링이 중요한 이유입니다. 에이전트의 실패는 단순히 모델의 실패가 아니라 컨텍스트의 실패입니다.

프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링으로

그렇다면 컨텍스트 엔지니어링이란 무엇일까요? "프롬프트 엔지니어링"이 하나의 텍스트에서 완벽한 지시문을 만드는 데 집중한다면, 컨텍스트 엔지니어링은 훨씬 더 포괄적입니다. 간단히 정의하면:

컨텍스트 엔지니어링은 LLM이 작업을 수행하는 데 필요한 모든 것을 갖추도록, 적시에 적절한 형식으로 올바른 정보와 도구를 제공하는 동적 시스템을 설계하고 구축하는 학문입니다.

컨텍스트 엔지니어링의 특징:

문자열이 아닌 시스템: 컨텍스트는 정적인 프롬프트 템플릿이 아닙니다. 메인 LLM 호출 전에 실행되는 시스템의 결과물입니다.
동적 생성: 당면한 작업에 맞춰 실시간으로 생성됩니다. 어떤 요청에는 캘린더 데이터가, 다른 요청에는 이메일이나 웹 검색 결과가 필요할 수 있습니다.
적시적소에 올바른 정보와 도구 제공: 핵심은 모델이 중요한 정보를 놓치지 않도록 하는 것입니다("쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다"). 필요할 때만 지식(정보)과 기능(도구)을 제공해야 합니다.
형식의 중요성: 정보를 제시하는 방식이 중요합니다. 방대한 원시 데이터보다는 간결한 요약이, 모호한 지시보다는 명확한 도구 스키마가 효과적입니다.

결론

강력하고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 구축의 핵심은 이제 마법 같은 프롬프트나 모델 업데이트가 아닙니다. 적시에 적절한 형식으로 올바른 정보와 도구를 제공하는 컨텍스트 엔지니어링이 핵심입니다. 이는 비즈니스 사용 사례를 이해하고, 출력을 정의하며, LLM이 "작업을 완수"할 수 있도록 필요한 모든 정보를 구조화하는 종합적인 과제입니다.