컨텍스트 엔지니어링의 현주소

컨텍스트 엔지니어링의 핵심은 올바른 모델에 올바른 정보를 제공하는 일이며, 무엇을 결정론적 코드로 처리하고 무엇을 확률적 모델에 맡길지 선택하는 데 있음 긴 컨텍스트 창은 더 많은 정보뿐 아니라 오류와 상충하는 사례도 수용함. 모델이 잘못된 사실에 고착되거나 지시보다 대화 이력의 패턴을 따르는 문제는 창 크기만으로 해결되지 않음 정보 보강, 도구 선별, 격리, 가지치기, 외부 저장, 요약이라는 여섯 가지 기법이 에이전트 하네스로 이동하면서 컨텍스트 구성을 점점 더 코드가 담당하고 있음 장기 작업에 특화된 모델에는 학습된 행동 편향과 컨텍스트 관성이라는 문제가 나타남. 학습 환경의 도구 사용 방식에서 벗어나기 어렵거나, 중단해야 할 가설과 하위 작업을 계속 추구함 장기 실행 에이전트에서는 작업 산출물을 보존하고 대화 이력을 초기화하는 방식이 효과를 보임. 개인 에이전트의 기억과 스킬이 장기간 누적되며 충돌하는 문제에도 전략적 망각이 필요할 것으로 보임 모델이 발전해도 남는 지시 전달의 어려움 AGNTCon의 발표 「Context Fails & Fixes」는 컨텍스트 엔지니어링의 발전 과정과 모델의 새 역량이 만들어내는 실패 유형을 짚음 The Context Engineering Handbook 출간을 논의하던 2025년 6월, 빠르게 낡는 AI 교재의 수명이 쟁점이 됨 모델이 좋아져도 무엇을 해야 하고 하지 말아야 하는지 명확하고 일관되게 지시하고 잡음을 제거하는 일은 계속 어려울 것이라는 판단에서 집필을 추진함 사람끼리도 지시와 개념 전달에 어려움을 겪지만, 모델은 사람이 아니므로 구축 방식, 최적화, 학습에서 비롯되는 고유한 실패 유형을 이해해야 함 긴 컨텍스트가 모든 것을 해결하지는 못함 2024년 말의 “RAG는 죽었다”는 기대는 컨텍스트 창이 충분히 커지면 정보를 선별하거나 에이전트 시스템을 만들 필요 없이 모든 것을 넣을 수 있다는 생각에 기반함 Gemini 1.5를 기점으로 약 12만 8,000토큰에서 100만 토큰 규모의 컨텍스트 창으로 도약함 Gemini 1.5 Pro 홍보 자료는 100만 토큰 창을 강조하고 연구실의 1,000만 토큰 모델도 예고함 Llama 4 Scout가 먼저 1,000만 토큰 창을 제공했지만 추론 실행이 어려웠고 널리 자리 잡지 못했으며, 이후 다른 Llama도 나오지 않음 컨텍스트에 모든 것을 넣고 모델이 정리하게 하는 접근은 오류가 들어갈 공간도 늘림. 긴 컨텍스...