[AI] 컨텍스트 엔지니어링: 프롬프트를 넘어서 AI의 성공을 설계하는 법

ㅁ 들어가며

최근 AI 업계에서 프롬프트 엔지니어링이 화두였다면, 이제는 그 한계를 넘어 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이 AI 시스템의 성패를 좌우하는 핵심 역량으로 떠오르고 있다. 단순히 “좋은 프롬프트”를 고민하는 시대는 끝났고, 이제는 AI가 신뢰성 있게 문제를 해결할 수 있도록, 필요한 모든 맥락과 도구를 설계하는 일이 중요해졌다.

 이 글에서는 컨텍스트 엔지니어링이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 실제로 어떻게 적용할 수 있는지 정리하였다.

 

ㅁ 컨텍스트란?

  컨텍스트는 “같은 말이라도 언제, 어디서, 누구한테, 어떤 상황에서 했는지”에 따라 의미와 영향이 완전히 달라지는 것을 뜻한다. 
예를 들어 “이 업무 좀 해줘”라는 말을 아침에 회의 중에 듣는 것과, 퇴근 몇 분 전 갑자기 듣는 것은 느낌과 반응이 완전히 다를 수 있다.

바로 이런 차이가 생기는 이유가 컨텍스트 때문이다

  즉, 컨텍스트는 표면적 텍스트를 넘어서 의미를 결정짓는 모든 주변 요인이며, 시간/장소/관계/환경 등 숨겨진 배경까지 포괄한다.

사전적인 정의로는 ‘맥락’ 혹은 ‘문맥’이다.

 

ㅁ 컨텍스트 엔지니어링이란 무엇인가? 

  컨텍스트 엔지니어링은 기존의 프롬프트 엔지니어링에서 한 단계 진화한 개념이다.
프롬프트 엔지니어링이 “질문을 어떻게 잘 쓸까?”에 집중했다면,
컨텍스트 엔지니어링은 AI가 작업을 제대로 수행할 수 있도록, 필요한 모든 정보와 도구, 규칙, 히스토리, 외부 데이터까지 시스템적으로 제공하는 설계와 구축의 기술이다.

 

“LLM이 작업을 신뢰성 있게 풀 수 있도록 모든 맥락을 제공하는 예술”
— Tobi Lutke

 

 

ㅁ 컨텍스트의 주요 구성 요소

컨텍스트는 단일 프롬프트가 아니라 아래와 같이 다양한 요소의 집합이다.

ㅇ Instructions / System Prompt
    모델의 동작 방식을 정의하는 초기 지침 (예시, 규칙 등 포함)

ㅇ User Prompt
    사용자의 즉각적인 질문이나 요청

ㅇ State / History (단기 메모리)
    현재까지의 대화 흐름 및 맥락 정보

ㅇ Long-Term Memory (장기 메모리)
    과거 대화, 사용자 선호, 프로젝트 이력 등 장기적으로 기억해야 할 정보

ㅇ Retrieved Information (RAG)
    외부 문서, 데이터베이스, API 등에서 실시간으로 가져온 정보

ㅇ Available Tools
    모델이 호출할 수 있는 함수, 내장 툴 정의 (예: check_inventory, send_email 등)

ㅇ Structured Output
    응답 포맷 정의 (예: JSON 등 구조화된 결과)

 

ㅁ 왜 컨텍스트가 중요한가?

 AI 에이전트의 성공과 실패는 모델의 성능보다 얼마나 적절한 컨텍스트를 제공하느냐에 달려 있다.
실제 현업에서 “마법 같은” AI 에이전트는, 풍부한 컨텍스트를 바탕으로 훨씬 더 인간다운, 상황 맞춤형 답변을 생성한다.

 

ㅁ 예시 비교

구분	저품질(데모) 에이전트	고품질(마법 같은) 에이전트
입력	“내일 시간 있으세요?”	“내일 시간 있으세요?”
컨텍스트	단순 요청만 참고	캘린더, 과거 이메일, 상대방 정보, 도구 활용 등
출력	“내일 가능합니다. 몇 시가 좋으신가요?”	“내일은 일정이 꽉 찼고, 목요일 오전이 비어있으니 일정 초대장 보내드렸어요.”

대부분의 AI 에이전트 실패는 모델의 한계가 아니라, 컨텍스트 설계 실패에서 비롯된다.

 

ㅁ 프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링으로

• 프롬프트 엔지니어링: 한 줄 텍스트 최적화에 집중
• 컨텍스트 엔지니어링:
  • 필요한 정보와 도구를
  • 올바른 형식과 시점에
  • LLM이 과업을 달성할 수 있게
  • 시스템적으로 제공하는 설계 및 구축의 역량

 

ㅁ 컨텍스트 엔지니어링의 특징

• 정적이 아닌 시스템 설계: 단순 프롬프트 템플릿이 아니라, LLM 호출 전 전체 시스템의 산출물
• 동적 생성: 실시간 요청에 따라 상황별로 외부 데이터, 도구 호출 등 지원
• 정보 및 도구의 적시 제공: 불필요하거나 누락된 정보 없이, 필요한 것만 정확히 제공
• 명확한 구조화: 산만하게 나열하지 않고 요약·구조화된 형태로 전달

 

ㅁ 프롬프트 엔지니어링 VS  컨텍스트 엔지니어링 소결

 지금까지 한 줄의 텍스트에 집중한 프롬프트 엔지니어링으로 모든 맥락과 정보를 담을 수 없어, LLM이 작업을 신뢰성 있게 풀 수 있도록 좀 더 구체화된 모든 맥락을 제공하는 컨텍스트 엔지니어링에 대해서 알아보았다.

 

  하지만, 컨텍스트의 양에 따라 질이 늘어나는 것은 아니다. 

지금부터는 컨텍스트의 질을 높이기 위한 컨텍스트 엔지니어링에 대해서 알아보자!

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ㅁ 실전에서의 고민과 한계

컨텍스트 엔지니어링도 만능은 아니다. 
아무리 훌륭한 컨텍스트를 제공해도 LLM이 실패하는 경우가 있다.

1억 토큰을 사용해도 AI가 지속적으로 혼돈에 빠지는 상황이 발생할 때가 있다.
이때는 “이 정보만으로 인간도 문제를 풀 수 있을까?”라는 질문을 던져보는 것이 좋다.

사람도 모든 것을 기억하고 모든 주제에 대해서 이야기 할 수 없듯이 AI도 너무 많은 주제와 맥락들이 있으면 혼돈이 생긴다.

또한,

• 컨텍스트의 양이 아니라 질이 중요하다.
• 평가(evaluation) 없이 컨텍스트만 늘려도, 실제 효과는 보장되지 않다.

바이브코딩(Vibe Coding)에서 “컨텍스트가 길어지면 혼돈이 생기므로, 불필요한 맥락(가비지 컨텍스트)을 줄이고 새로운 세션에서 지금 컨텍스트를 우선시한다”라는 원칙을 설명하는 대표적 개념이 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이기도 하다.

 

ㅁ 컨텍스트 엔지니어링의 핵심 개념

ㅇ 컨텍스트 작성(Context Writing): 필요한 정보만 목적에 맞게 정리하고 기록하여 혼란을 방지한다.
ㅇ 컨텍스트 선택(Context Retrieval): 현재 작업 흐름에 필요한 정보만 선별해 활용한다.
ㅇ 컨텍스트 압축(Context Compression): 토큰/메모리 한계나 효율을 위해 불필요한 정보는 생략·요약한다.
ㅇ 컨텍스트 분리(Context Segmentation): 각 작업이나 역할별로 컨텍스트를 분리해 관리해 혼돈을 줄인다.

 

ㅁ 새로운 세션, 컨텍스트 리셋과 우선순위

  바이브코딩 환경에서는 컨텍스트가 누적될수록 혼란·오류가 증가하기 때문에, 중요 포인트마다 세션을 새로 시작하거나 이전 맥락을 요약·정리하며 현재 상황에 집중할 필요가 있다. 100k 토큰을 초과하면 요약파일(context-summary.md)로 핵심만 남겨 세션을 재시작하는 것이 권장된다.

 ㅇ 모델에 따라 지원되는 context window 정보를 확인할 수 있다. 

 ㅇ 큰 컨텍스트를 지원하여 복잡하고 대량의 분석이 요구되는 상황에 적합하지만, 비용적인 이슈가 있다.

 

ㅁ 컨텍스트 관련 개념 정리

ㅇ Context Momentum

   초기 세션에서 주어진 정보나 프롬프트가 나중 컨텍스트에까지 시계열적으로 영향을 끼쳐, 혼돈이나 경로의존성을 발생시킬 수 있다.

ㅇ Garbage Context Reduction

   LLM의 컨텍스트 윈도 내에 쓸모 없는 정보(가비지)가 쌓이는 것을 방지하고, 의미 있는 정보만 남겨 두는 전략

ㅇ Session Context Prioritization

  한 세션마다 "현재 필요한 컨텍스트"를 우선적으로 관리한다는 원칙이다.

  즉, 이전 세션의 긴 맥락을 유지하기보다는, 새로운 세션을 시작해서 최신/최우선의 정보를 중심으로 작업을 진행하는 것이다.

 

ㅁ 마무리

강력하고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 만들고 싶다면,
프롬프트 자체나 모델 업그레이드가 아니라
컨텍스트 엔지니어링에 집중해야 한다.

• 필요한 정보와 도구를
• 적합한 형식으로
• 올바른 시점에
• LLM이 과업을 달성할 수 있도록 설계하는 것

  OpenAI와 Anthropic(Claude) 모두 명확한 컨텍스트 세팅·요약·분리 전략을 통해 작업의 예측성과 효율성을 높이고 있다.
컨텍스트 관리가 제대로 되지 않으면, AI가 오해하거나 엉뚱한 결과를 도출할 위험도 매우 크다.
바이브코딩에서 컨텍스트 정리와 현재 상황 중심의 접근은

 곧 컨텍스트 엔지니어링이라는 체계적 작업의 한 부분으로,

 현업 AI개발팀이나 LLM 환경에서 빠르고 정확한 결과를 내기 위해 반드시 필요한 전략이다.

 

이것이 바로 AI 시대의 새로운 엔지니어링 역량이다.

 

더 많은 컨텍스트가 아니라, 더 나은 컨텍스트가 핵심이다.

 

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ㅇ 원문: GeekNews - AI의 새로운 핵심 역량은 프롬프트가 아닌 컨텍스트 엔지니어링임