Context Engineering

출처 :  https://channel.io/ko/team/blog/articles/tech-context-engineering-230bfaa5

 

들어가며

최근 들어 Context Engineering이라는 단어를 자주 접하게 됩니다.

겉으로 보기에는 Prompt Engineering과 비슷해 보이지만, 실제로 어떤 차이가 있는지, 그리고 왜 이러한 용어가 부각되는지 궁금해졌습니다.

 

그 배경을 이해하려면, 인공지능의 빠른 발전 속에서 Context Engineering이 어떤 의미를 갖게 되었는지를 살펴볼 필요가 있습니다.

Context Engineering은 정교하고 유연한 AI 에이전트를 설계하기 위한 핵심 역량으로 떠오르고 있습니다. 전통적인 소프트웨어가 고정된 로직에 따라 일관된 방식으로 동작하는 반면, LLM 기반 AI 에이전트는 주어진 맥락(context)에 따라 의사결정, 추론, 작업 수행 방식이 동적으로 달라집니다.

 

이번 글에서는 Context Engineering의 등장 배경, Prompt Engineering과의 차이점 그리고 실제 사례까지 차례대로 살펴보겠습니다.

 

 

 

 

Context Engineer란?

출처 :  https://addyo.substack.com/p/context-engineering-bringing-engineering

 

등장 배경과 필요성

• AI 시스템 요구사항 증가
  • 최근 AI Application은 단순 질의응답을 넘어, 복잡한 비즈니스 로직과 다양한 데이터 소스를 다루며 실시간 의사결정이 필요한 환경에서 작동합니다. 기존의 고정된 프롬프트만으로는 이러한 다양한 요구사항을 충분히 처리하기 어렵습니다.
• 엔터프라이즈 AI 요구사항
  • 기업 환경에서는 AI가 단순히 똑똑한 답을 하는 것을 넘어, 비즈니스 프로세스와 통합되고 일관된 성과를 제공해야 합니다. 이는 프롬프트 수준을 넘어선 시스템 차원의 접근이 필요함을 보여줍니다.
• LLM의 근본적 한계
  • LLM은 인간처럼 내재된 기억이나 이해를 가지고 있지 않습니다. 따라서 주어진 입력, 즉 context window에 의존합니다. “Garbage In, Garbage Out” 원칙처럼, 올바른 컨텍스트 제공 여부가 성능을 결정합니다.

 

 

Prompt Engineering의 문제점과 한계

• 토큰 제한
  • 기존 Prompt Engineering은 LLM의 토큰 제한으로 인해 장기간 대화나 대용량 데이터셋 분석에서 한계를 보입니다. 컨텍스트를 유지하는데 어려움이 있으며, 일관성 있는 출력을 보장하기 어렵습니다.
• 고정된 접근법
  • Prompt Engineering은 본질적으로 "그 순간을 위한" 정적 접근법입니다. 하나의 프롬프트를 완성하는 데 수 시간을 투자하지만, 다른 상황에서는 효과가 제한적입니다.
• 모호성과 신뢰성
  • 애매하거나 불명확한 프롬프트는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 출력을 생성합니다. 또한 AI 모델이 예상치 못한 편향된 응답을 생성할 위험성이 항상 존재합니다.
• 확장성 부족
  • 복잡한 작업이나 다중 에이전트 시스템에서는 단순한 프롬프트 최적화로는 한계가 있습니다. 프롬프트가 복잡해질수록 처리 시간과 비용이 급증합니다.
• 도메인 제약
  • 연구에 따르면, LLM이 특정 언어 쌍이나 스타일을 학습하지 않은 경우, 아무리 정교한 프롬프트를 작성해도 성능 향상에는 한계가 있습니다.
    • 논문명: Study Finds Prompt Engineering Has Limits in AI Translation

 

 

컨텍스트 엔지니어링: 정의와 중요성

AI 에이전트를 똑똑한 조수라고 생각해봅시다. 일을 잘하려면 단순한 지시뿐 아니라 명확한 맥락이 필요합니다.

컨텍스트 엔지니어링은 AI 에이전트를 둘러싼 ‘정보 생태계’를 설계·관리하는 과정입니다.

• 지시사항, 대화 기록, 메모리, 외부 데이터 등 다양한 요소를 조율
• 프롬프트 최적화가 아닌 시스템 수준의 설계

 

비유하자면, 친구에게 “저녁 파티 계획 좀 세워줘”라고만 하면 제대로 준비하기 어렵습니다.

하지만 인원수, 음식 취향, 알레르기, 예산, 과거 경험 등을 알려주면 최적의 파티를 기획할 수 있죠.

→ AI도 마찬가지입니다. 컨텍스트가 충분할수록 더 나은 답을 합니다.

 

 

왜 중요한가?

• 성능 향상: 더 정확하고 상황에 맞는 답변
• 오류 감소: 실패 원인의 상당수는 모델이 아니라 누락되거나 불필요한 컨텍스트
• 복잡한 작업 가능: 다단계 워크플로우, 긴 대화, 전문 도메인 처리

*안드레이 카파시(Andrej Karpathy)는 이를 “컨텍스트 창을 꼭 맞는 정보로 채우는 섬세한 예술이자 과학”이라고 설명했습니다.

*안드레이 카파시: OpenAI의 창립 멤버, 스탠포드 CS 231n 강사

 

 

 

컨텍스트 엔지니어링 전략

컨텍스트 엔지니어링은 컨텍스트를 효과적으로 관리하기 위한 대표적인 네 가지 전략은 다음과 같습니다.

 

 

작성(Write)

• 컨텍스트 작성은 나중에 사용하기 위해 정보를 컨텍스트 창 외부에 저장하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 에이전트는 계획이나 중간 결과를 간단히 기록하기 위해 스크래치패드(scratchpad)를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Anthropic의 다중 에이전트 연구원은 컨텍스트 창이 잘릴 경우 계획을 잃지 않도록 메모리에 저장합니다.
• 예시: 여행을 계획하는 에이전트는 향후 단계에서 참조하기 위해 여행 일정 초안을 파일이나 메모리 저장소에 저장할 수 있습니다.

 

 

선택(Select)

• 관련성 있는 컨텍스트를 선택하는 것은 특히 의미적(semantic) 및 일화적(episodic) 기억에 매우 중요합니다. 검색 증강 생성(RAG)과 같은 기술은 임베딩이나 지식 그래프를 사용하여 가장 관련성 높은 정보만 가져옵니다. 예를 들어, ChatGPT는 사용자별 기억을 검색하기 위해 임베딩을 사용하지만, 잘못된 선택은 관련 없는 데이터를 주입하는 것과 같은 오류로 이어질 수 있습니다.
• 예시: '이탈리아 레스토랑'에 대한 질문에 대해 에이전트는 사용자의 기억에서 레스토랑 관련 사실만 검색하고, 좋아하는 색깔과 같은 관련 없는 선호도는 무시합니다.

 

 

압축(Compress)

• 압축은 LLM의 컨텍스트 창에 맞게 컨텍스트를 요약하거나 잘라내는 것을 포함합니다. 예를 들어, LangGraph는 메시지 목록을 요약하여 토큰 사용량을 줄일 수 있게 해줍니다.
• 예시: 프로젝트에 대한 긴 대화는 "사용자는 X 프로젝트에 대해 논의했으며, 애자일 방법론을 선호하고, 마감일은 다음 달이다"라고 요약됩니다.

 

 

격리(Isolate)

• 컨텍스트 격리는 불필요한 정보가 현재 작업의 흐름에 끼어들어 혼란을 주지 않도록 차단하는 과정 입니다. 즉, “지금 이 순간 필요한 것”과 “나중에 필요할지도 모르는 것”을 분리해두는 전략이죠.
• 예시: 시험 공부 중 이해는 되었지만 당장 중요한 게 아닌 배경지식은 따로 정리해두고, 핵심 개념만 반복 학습합니다. 이렇게 하면 뇌의 부담을 줄이고 시험 대비 효율이 올라갑니다.

 

 

 

Context Engineering의 우수 사례들

 

보험 분야

• Five Sigma의 보험금 청구 처리 자동화 보험 계약 정보, 청구 이력, 규제 등 여러 데이터를 종합적으로 분석하는 AI 시스템을 구현했습니다. 이를 위해 관련 정보를 검색해 답변의 정확도를 높이는 RAG 기술과, 상황에 맞게 데이터를 유기적으로 결합하는 기술을 적용했습니다.

    → 보험금 청구 처리 오류가 80% 감소하고, 손해사정인의 생산성이 25% 증가했습니다.

• 보험 인수(Underwriting) 심사 맞춤형 스키마 생성과 SME(주제 전문가)가 설계한 컨텍스트 템플릿을 활용하여, AI 에이전트가 다양한 데이터 형식과 비즈니스 규칙을 처리하도록 했습니다.

    → 배포 후 피드백을 통해 95% 이상의 정확도를 달성했습니다.

 

 

헬스케어 및 고객 지원 분야

• 헬스케어 가상 비서 환자의 건강 기록, 약물 복용 일정, 실시간 예약 현황을 종합적으로 고려하여 AI가 조언을 제공하도록 설계했습니다.

     → 정확하고 안전한 정보 제공이 가능해졌고, 관리 업무 부담이 획기적으로 감소했습니다.

• 고객 서비스 챗봇 이전 상담 기록, 계정 상태, 제품 정보를 동적으로 통합하여 상담사와 AI가 유기적으로 협력할 수 있는 환경을 구축했습니다.

     → 반복적인 질문 없이 문제를 해결하여 평균 처리 시간이 단축되고 고객 만족도가 향상되었습니다.

 

 

소프트웨어 엔지니어링 및 코딩 지원 분야

• Microsoft의 AI 코딩 도우미 개발 아키텍처 및 조직의 특성을 컨텍스트로 제공하여 AI coding assistant를 배포했습니다.

     → 개발팀의 업무 처리 속도가 26% 빨라졌고, 코드의 질 또한 눈에 띄게 좋아졌습니다. 특히, 컨텍스트가 잘 설계된 팀은 코드 생성 시 오류가 65% 감소하고 환각(Hallucination) 현상이 크게 줄었습니다.

• 기업용 개발자 플랫폼 사용자의 프로젝트 이력, 코딩 표준, 내부 문서를 컨텍스트로 통합했습니다.

     → 신입 엔지니어의 온보딩 속도가 최대 55% 빨라졌고, 결과물의 품질은 70% 개선되었습니다.

 

 

이커머스 및 추천 시스템 분야

• 이커머스 추천 AI 사용자의 검색 이력, 재고 현황, 계절성 데이터를 컨텍스트로 활용하여 개인화된 추천을 제공했습니다.

     → 기존 방식에 비해 구매 전환율이 크게 올랐습니다. 특히 고객 맞춤형 상품 추천의 성공률은 10배나 높아졌고, 물건을 장바구니에만 담아두고 떠나는 고객도 눈에 띄게 줄었습니다.

 

 

기업 지식 관리 및 법률 AI 분야

• 법률 분야 AI 도구 계약서 초안 작성 및 리스크 분석 시 관련 판례와 법률 체계를 동적으로 가져와 컨텍스트로 활용했습니다.

     → 업무 처리 속도가 빨라졌고, 규정 준수 리스크를 놓치는 사례가 줄었습니다.

• 기업 내부 지식 검색 시스템 내부 정책, 고객 데이터, 서비스 이력 등 여러 출처의 정보를 컨텍스트 블록으로 통합하여 검색 시스템을 강화했습니다.

     → 직원과 고객 모두에게 더 빠르고 일관성 있는 고품질의 답변을 제공하며 문제 해결 시간을 단축했습니다.

 

 

 

Context Engineering vs Prompt Engineering

출처 :  https://addyo.substack.com/p/context-engineering-bringing-engineering

 

핵심 개념 비교

Prompt Engineering은 개별 입력-출력 쌍에 대한 명확한 지시를 작성하는 기술입니다. 즉, 특정 순간의 AI 응답을 최적화하기 위해 프롬프트를 설계합니다. 반면, Context Engineering은 AI의 전체 사고 과정과 아키텍처를 설계하는 포괄적 접근입니다. 이는 단순히 문자열 수준에서 지시를 내리는 것이 아니라, 데이터, 도구, 메모리 시스템을 포함한 전체 시스템을 설계하는 것입니다.

 

구분	Prompt Engineering	Context Engineering
범위	개별 입력-출력 쌍에 대한 명확한 지시사항 작성	AI 모델의 전체 사고 과정과 아키텍처 설계
시간적 관점	"그 순간을 위한" 정적 접근	시간에 걸쳐 상태와 컨텍스트 유지
정보 관리	프롬프트 내 고정된 정보	동적 정보 검색 및 조합
시스템 설계	문자열 수준	데이터·도구·메모리 통합

 

 

그래서, 둘은 어떻게 다른가?

Context Engineering과 Prompt Engineering은 대립하는 개념이 아닌, 상호 보완적인 관계를 가집니다. 좋은 프롬프트는 AI 시스템의 필요조건이고, 좋은 컨텍스트 설계는 충분조건이라고 할 수 있습니다.

• Prompt Engineering 없이는 AI에게 명확한 지시를 내릴 수 없어 단기적인 작업 품질을 보장하기 어렵습니다.
• 하지만 Context Engineering 없이는 동적 환경에 대응하거나 장기적이고 복잡한 문제를 해결할 수 없습니다.

결론적으로, Prompt Engineering은 Context Engineering을 구성하는 핵심 요소 중 하나입니다. 따라서 효과적인 AI 시스템을 구축하기 위해서는 프롬프트 설계를 더 넓은 시스템적 관점인 컨텍스트 설계의 일부로 통합하여 접근해야 합니다. 이는 단기적 성능과 장기적 효율성을 모두 확보하는 가장 확실한 방법입니다.

 

 

 

마무리하며

LLM을 잘 활용하기 위해서는 이제 단순히 좋은 질문을 던지는 것만으로는 충분하지 않습니다. 중요한 것은 Context을 어떻게 설계하고 관리하느냐입니다. 이것이 바로 Context Engineering의 본질입니다.

Context Engineering은 지시문 작성 기술을 넘어 필요한 정보를 적시에 제공하고, 불필요한 요소는 걸러내며, 장기적인 일관성을 유지할 수 있게 만드는 LLM 활용의 설계 원리입니다.

 

개인에게는 이것이 생산성과 창의성을 높이는 방법이 되고, 기업과 조직에게는 협업 효율과 성과를 극대화하는 기반이 됩니다. 결국, AI 시대의 진짜 경쟁력은 “프롬프트를 잘 쓰는 능력”이 아니라, 문제 해결에 꼭 맞는 Context(맥락)을 만들어내는 능력에 있습니다.

 

앞으로 LLM을 활용하실때, 이런 질문을 스스로에게 던져보시면 좋을거 같습니다.

• 내가 원하는 결과를 위해 지금 어떤 Context가 필요할까?
• 그 Context를 어떻게 유지하고 발전시킬 수 있을까?

 

LLM은 결국 적절한 Context가 주어질 때 가장 정확하고 효과적으로 작동합니다.

따라서 LLM을 활용한 모든 작업에서, 컨텍스트를 설계하고 관리하는 역량은 앞으로 개인과 조직 모두에게 반드시 필요한 핵심 능력이 될 것입니다.

 

 

 

Reference

• https://channel.io/ko/team/blog/articles/tech-context-engineering-230bfaa5
• https://addyo.substack.com/p/context-engineering-bringing-engineering
• https://slator.com/study-finds-prompt-engineering-has-limits-in-ai-translation/
• https://x.com/karpathy/status/1937902205765607626
• https://blog.langchain.com/the-rise-of-context-engineering/
• https://blog.langchain.com/context-engineering-for-agents/
• https://www.marktechpost.com/2025/08/12/case-studies-real-world-applications-of-context-engineering/