“프롬프트를 넘어 컨텍스트로” 에이전틱 AI를 위한 컨텍스트 엔지니어링의 부상

AI를 도입한 기업은 지금까지 최적의 결과를 얻기 위한 방법으로 프롬프트 엔지니어링에 집중해왔다. 그러나 최근 전문가들은 ‘컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)’이 AI 도구를 더 정확하고 유용하게 만드는 차세대 기술이라고 평가하고 있다.

AI 혁명이 시작된 약 3년 전부터 AI 모델에 컨텍스트를 추가하는 일은 이미 중요한 과제였다. 그러나 AI 개발사 앤트로픽(Anthropic)은 자사 블로그를 통해 이 개념이 왜 AI 에이전트를 배포할 때 핵심적인 접근법이 되는지를 설명하며 업계 논쟁을 촉발했다. 일부 전문가는 이 기술이 향후 기업 AI 경쟁력의 핵심이 될 것으로 내다봤다.

앤트로픽 엔지니어링팀은 컨텍스트를 “LLM이 활용하는 토큰 집합”으로 정의했다. 앤트로픽은 “현재의 엔지니어링 과제는 LLM의 고유한 제약 조건 속에서 해당 토큰의 효용을 극대화해 원하는 결과를 일관되게 도출하는 것”이라고 설명했다. 이어 “LLM을 효과적으로 다루려면 ‘컨텍스트 내 사고(Thinking in Context)’가 필요하다. 즉, 주어진 시점에서 LLM이 접근할 수 있는 전체 상태를 고려하고, 그 상태가 어떤 행동을 유발할 수 있는지를 예측해야 한다”라고 덧붙였다.

프롬프트 엔지니어링의 다음 단계

효과적인 프롬프트를 설계하는 프롬프트 엔지니어링은 여전히 필요하다. 실제로 10월 24일 기준 구인 사이트 인디드(Indeed.com)에는 관련 일자리가 1만 5,500개 이상 등록돼 있다. 하지만 AI 전문가들은 앞으로 기업이 더 높은 정확도나 특화된 결과를 추구하면서 LLM과 에이전트, 기타 AI 도구에 컨텍스트를 추가하는 기술이 동등하게 중요해질 것이라고 전망했다.

앤트로픽은 “LLM 기반 엔지니어링 초기에는 프롬프트가 AI 엔지니어링의 핵심 요소였다. 일상적인 대화 외 대부분 사용례가 단일 입력(one-shot) 분류나 텍스트 생성 작업을 위해 최적화된 프롬프트를 필요로 했기 때문”이라고 설명했다. 이어 “그러나 이제는 여러 단계의 추론과 장기적 상호작용을 수행하는 고성능 에이전트를 설계해야 한다. 이를 위해서는 전체 컨텍스트 상태를 관리할 전략이 필요하다”고 밝혔다.

컨텍스트는 문서, 메모리 파일, 종합 지침, 도메인 지식, 메시지 기록 등 다양한 데이터 형태로 제공될 수 있다.

디지털 제품 엔지니어링 기업 R 시스템즈(R Systems)의 데이터 및 AI 부문 부사장 네라즈 아브얀카르는 AI 개발자가 다양한 정보를 모델 학습에 활용해 최적의 결과를 도출하는 것은 새로운 일이 아니라고 말했다. 아브얀카르는 새롭게 등장한 용어 ‘컨텍스트 엔지니어링’을 “AI 시스템이 기업 전체와 상호작용하는 방식을 규정하는 전략적 역량”으로 정의했다.

아브얀카르는 “이 기술은 인프라보다는 데이터, 거버넌스, 비즈니스 로직이 결합해 지능적이고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 AI 동작을 구현하는 방법에 가깝다”고 말했다. 또한 “컨텍스트 엔지니어링은 조직을 대신해 복잡한 업무를 정확하게 수행해야 하는 자율형 AI 에이전트의 핵심 기반 기술이 될 것”이라고 덧붙였다.

이 기술은 의료나 금융처럼 오류 허용 범위가 낮은 산업에서 SLM이 도메인 전문가 수준의 능력을 발휘하도록 지원하며, 조직 내 특정 IT 인프라 문제를 해결하거나 기술 부채를 줄이기 위한 AI 모델 학습에도 큰 도움이 될 것이라고 설명했다.

아브얀카르는 “지금은 기업이 AI 시스템을 설계하고 배포하는 방식이 근본적으로 진화하는 시점”이라고 분석했다. 또, “초기 실험 단계에서는 프롬프트 엔지니어링만으로 모델의 행동과 톤을 조정하는 데 충분했지만, 이제 기업이 시험 단계를 넘어 실운영 환경으로 전환하면서 정확성, 메모리, 거버넌스 요구를 단독으로 충족하기에는 한계가 명확해졌다”라고 강조했다.

컨텍스트 : AI의 기반이 되는 핵심 요소

아브얀카르는 앞으로 1년 정도면 컨텍스트 엔지니어링이 혁신을 구분짓는 차별화 요소에서 기업 AI 인프라의 기반 구성 요소로 자리 잡을 것이라고 전망했다.

데이터 분석 기업 테라데이터(Teradata)의 CTO 루이스 랜드리는 컨텍스트 엔지니어링을 “AI 시스템 설계 방식의 아키텍처적 전환(architectural shift)”이라고 표현했다. 랜드리는 “초기의 생성형 AI는 상태가 없는(stateless) 구조로, 개별 요청을 처리하는 수준이어서 프롬프트 엔지니어링만으로 충분했다. 그러나 자율형 에이전트는 근본적으로 다르다. 여러 차례의 상호작용을 이어가며, 순차적 결정을 내리고, 인간의 감독 수준도 유동적으로 작동한다”라고 설명했다.

랜드리는 AI 사용자의 관점이 ‘AI에게 어떻게 질문할 것인가’에서 ‘AI 에이전트가 지속적으로 올바른 운영 컨텍스트를 공급받는 시스템을 어떻게 구축할 것인가’로 이동하고 있다고 분석했다. 또, “이 변화는 단순한 과제 수행형 에이전트에서 벗어나, 의사결정을 내리고 복잡한 워크플로우를 연결하며 독립적으로 작동하는 에이전틱 시스템으로 진화하는 흐름과 맞물려 있다”라고 덧붙였다.

디지털 트랜스포메이션 업체 UST의 최고 AI 아키텍트 애드난 마수드는 “컨텍스트 엔지니어링이 부상하더라도 프롬프트 엔지니어링이 사라지는 일은 없을 것”이라고 말했다. 마수는 “프롬프트는 의도를 설정하고, 컨텍스트는 상황 인식을 제공한다”라며, “실제 기업용 AI 애플리케이션의 ROI는 모델의 제한된 주의(attention) 안에 어떤 정보, 메모리, 도구를 넣느냐에서 결정된다”라고 설명했다.

마수드는 “좋은 프롬프트 엔지니어링은 명확한 지시와 어조로 의도를 설정하는 기본 요건이지만, 이제는 성공적인 AI 구축의 ‘기본기’ 수준이 됐다”라며, 그 위에 컨텍스트 엔지니어링이 더해지면 AI가 상황 인식 능력을 얻게 된다고 덧붙였다.

또, “AI 공급업체와 사용자가 ‘기발한 프롬프트’를 만드는 데서 벗어나 반복 가능한 컨텍스트 파이프라인을 구축하는 방향으로 이동하고 있다. 정확하고 예측 가능한 결과를 만드는 AI만이 잘 설계된 프롬프트에만 의존하지 않고 확장성을 확보할 수 있다”라고 강조했다.

마수드는 “병목 현상의 원인은 모델의 크기가 아니라, 실제 환경에서 컨텍스트를 얼마나 잘 구성하고 관리하며 갱신하느냐에 달려 있다”라며, “이 변화는 실제로 답변 근거의 명확화, 장기 세션에서 결과의 일관성 향상, 출처가 통제된 입력을 통한 안전한 동작으로 나타나고 있다”라고 덧붙였다.

이제 IT 리더는 컨텍스트를 단순한 프롬프트 파일이 아닌 하나의 인프라로 다뤄야 한다는 것이 마수드의 조언이다. 컨텍스트 파이프라인을 표준화하고, 데이터 선별과 처리, 관리 프로세스를 체계화해야 하며, 각 AI 응답에 어떤 토큰이 영향을 미쳤는지 추적할 수 있도록 프라이버시 제어와 감사 로그를 구축해야 한다. 마수드는 “프롬프트를 넘어 생각하라. 팀이 모델을 개선하고 미세 조정할 수 있도록 검색 결과와 기억을 정교하게 선별하는 일에 집중하게 하라. 기반 구조에 투자하라”라고 조언했다.

AI를 위한 컨텍스트의 운영화

테라데이터의 랜드리는 “IT 리더는 컨텍스트 엔지니어링을 단순한 AI 문제가 아닌 지식 인프라(knowledge infrastructure) 문제로 다뤄야 한다”라고 지적했다. 랜드리는 “컨텍스트 엔지니어링은 데이터 아키텍처, 지식 관리 시스템, 운영 플랫폼 전반에 걸친 통합이 필요하다”라며, “이는 AI팀만으로 해결할 수 있는 문제가 아니라, 데이터 엔지니어링, 엔터프라이즈 아키텍처, 보안, 그리고 기업 프로세스와 전략을 이해하는 부서 간 협업이 필수적”이라고 설명했다.

랜드리는 IT 리더가 “정제된 데이터, 명확한 비즈니스 규칙, 측정 가능한 결과를 갖춘 프로세스를 우선 파악하고, 그 위에 컨텍스트 엔지니어링 체계를 구축해야 한다”고 조언했다.

반면에, “컨텍스트 엔지니어링을 단발성 AI 프로젝트로 취급하는 기술 리더는 실패할 것”이라고 경고하며, “이를 API 관리나 데이터 거버넌스처럼 조직의 기반 인프라 역량으로 인식하는 리더는 확장 가능하고 신뢰받는 AI 시스템을 구축할 수 있다”라고 강조했다.
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