AI 컨텍스트 엔지니어링: 정의와 AI 정확도 향상 방법

LLM이 강력해질수록 프롬프트 작성은 더 이상 어려운 부분이 아닙니다. 컨텍스트가 제약 조건이 됩니다.

컨텍스트 엔지니어링은 대규모 언어 모델(LLM)에 적절한 형식의 올바른 정보를 제공하는 것입니다.

컨텍스트 엔지니어링이 어려운 이유는 무엇인가?

스택의 모든 계층을 설계하여 컨텍스트를 포착하고 활용 가능하게 만들어야 합니다. 너무 적은 컨텍스트를 보내면 LLM이 무엇을 해야 할지 모릅니다. 너무 많은 컨텍스트를 보내면 토큰이 부족해집니다. 그렇다면 균형을 어떻게 찾을 수 있을까요?

아래에서는 컨텍스트 엔지니어링에 대해 알아야 할 모든 것을 공유합니다.

AI 컨텍스트 엔지니어링이란 무엇인가?

이는 프롬프트 작성의 범위를 넘어섭니다. 컨텍스트 엔지니어링은 다음을 결정합니다:

🌟 목적: LLM의 컨텍스트 창에 제공하는 정보를 최적화하고 불필요한 정보를 걸러내는 것입니다.

컨텍스트가 AI 응답을 어떻게 개선하는가?

컨텍스트가 없으면 LLM은 통계적으로 가장 가능성이 높은 텍스트의 연속을 예측합니다. 반면, 효과적인 컨텍스트 엔지니어링은 다음과 같은 방식으로 출력을 개선합니다:

Shopify CEO 토비 루트케의 말을 빌리자면:

프롬프트 엔지니어링보다 컨텍스트 엔지니어링이라는 용어가 훨씬 마음에 듭니다. 이 용어는 핵심 기술을 더 잘 설명해주니까요: LLM이 작업을 합리적으로 해결할 수 있도록 모든 컨텍스트를 제공하는 기술입니다.

AI 기반 워크플로우에서 컨텍스트 엔지니어링의 역할

AI 기반 워크플로우에서 LLM은 독립적인 tool이 아닙니다. 이미 데이터, 규칙, 상태를 갖춘 시스템 내부에서 작동합니다.

컨텍스트 엔지니어링은 모델이 워크플로우 내 자신의 위치와 다음에 수행할 수 있는 작업을 이해하도록 합니다.

모델이 현재 상태, 과거 행동, 누락된 입력을 인지할 때, 일반적인 조언을 생성하는 대신 올바른 다음 단계를 추천하거나 실행할 수 있습니다.

이는 승인 규칙, 규정 준수 제약 조건, 에스컬레이션 경로와 같은 비즈니스 로직을 명시적으로 제공해야 함을 의미합니다. 이러한 요소들이 컨텍스트에 포함될 때 AI의 결정은 운영 현실과 일치하게 됩니다.

결국 컨텍스트 엔지니어링은 각 단계에서 상태와 결정 사항을 명확하게 인계받음으로써 다단계 및 에이전트 기반 워크플로우를 가능하게 합니다.

이는 워크플로우가 확장될 때 오류가 누적되는 것을 방지하여 컨텍스트 효율성을 향상시킵니다.

컨텍스트 엔지니어링은 어떻게 작동하나요?

컨텍스트 엔지니어링은 정보가 모델에 도달하기 전에 점진적으로 정보를 모양으로 만들어 작동합니다.

컨텍스트 엔지니어링 시스템의 구조는 다음과 같습니다:

AI 시스템에서 컨텍스트 엔지니어링의 이점

AI 애플리케이션을 구축할 때 컨텍스트 엔지니어링이 필요한 이유는 다음과 같습니다:

더 정확한 출력

결정에 필요한 맥락을 제공하면 모호성이 줄어듭니다. 모델은 확률적 추측에 의존하기보다 알려진 사실, 제약 조건, 상태 내에서 추론합니다.

대규모 환경에서의 일관된 동작

안정적인 컨텍스트 구조는 반복 가능한 출력을 생성합니다. 유사한 입력은 유사한 결정을 이끌어내며, 이는 생산 워크플로우에 필수적입니다.

비용 및 지연 시간 감소

표적화된 압축 컨텍스트는 토큰 낭비를 방지합니다. 시스템은 전체 기록이나 문서를 반복적으로 불러오지 않아도 더 빠르게 응답합니다.

안전한 자동화

컨텍스트는 비즈니스 규칙과 권한을 암호화합니다. 이를 통해 AI는 정책을 위반하거나 위험한 행동을 트리거하지 않고도 작동할 수 있습니다.

더 나은 다단계 워크플로우

깨끗한 컨텍스트 인계는 단계 간 상태를 보존합니다. 워크플로우가 더 복잡해지거나 에이전트적 특성을 띠더라도 오류가 누적되지 않습니다.

더 쉬운 디버깅과 반복 작업

구조화된 컨텍스트는 오류를 가시화합니다. 모델을 탓하기보다 누락되거나, 오래되었거나, 잘못 순위가 매겨진 입력으로 오류를 추적할 수 있습니다.

기업 도입 확대

워크플로우 컨텍스트를 존중하는 AI 시스템은 신뢰감을 준다—기업 전체 도입을 위한 도구와 파일럿 간의 결정적 차이점이다.

AI 컨텍스트 엔지니어링 vs 프롬프트 엔지니어링

프롬프트 엔지니어링: ChatGPT에게 신규 기능 발표 이메일을 작성해 달라고 요청하세요. 단일 작업에 대한 지침을 작성하는 것입니다.

컨텍스트 엔지니어링: 고객 서비스 봇을 구축 중입니다. 이 봇은 이전 티켓을 기억하고, 사용자 계정 정보에 접근하며, 대화 기록을 유지해야 합니다.

AI 연구원 안드레이 카파티(Andrej Karpathy)가 설명한 바와 같이:

사람들은 프롬프트를 일상적으로 LLM에 주는 짧은 작업 설명과 연관 짓습니다. 그러나 산업용 LLM 앱에서는 컨텍스트 엔지니어링이 다음 단계를 위한 적절한 정보로 컨텍스트 창을 채우는 정교한 기술이자 과학입니다.

"프롬프트 엔지니어링"보다 "컨텍스트 엔지니어링"이 더 낫다는 점에 동의합니다.

사람들은 프롬프트를 일상적으로 LLM에 주는 짧은 작업 설명과 연관 짓습니다. 하지만 산업용 LLM 앱에서는 컨텍스트 엔지니어링이 컨텍스트 창을 채우는 정교한 기술이자 과학입니다… https://t.co/Ne65F6vFcf

— Andrej Karpathy (@karpathy) 2025년 6월 25일

대부분의 애플리케이션은 프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링을 조합하여 사용합니다. 컨텍스트 엔지니어링 시스템에서도 여전히 잘 작성된 프롬프트가 필요합니다.

차이점은 해당 프롬프트가 신중하게 관리된 배경 정보와 함께 작동한다는 점입니다. 매번 처음부터 시작할 필요가 없습니다.

AI 컨텍스트 엔지니어링의 응용 분야

AI 컨텍스트 엔지니어링이 이미 적용되고 있는 주요 영역은 다음과 같습니다 👇

고객 지원 및 헬프데스크 자동화

대부분의 챗봇은 모든 메시지를 새로 받아들여 사용자가 같은 내용을 반복해서 말하도록 강요합니다.

컨텍스트 엔지니어링을 통해 AI는 사용자 이력, 이전 대화, 구매 기록, 제품 문서를 참조할 수 있습니다. 이를 통해 이미 문제를 알고 있는 팀원처럼 응답합니다.

AI 글쓰기 및 업무 생산성 보조 도구

AI 글쓰기 도구는 당신이 작업 중인 내용, 그 중요성, 기존 자료를 이해할 때만 가치를 제공합니다. 이러한 맥락이 없으면 초안 작성 시간은 절약되지만 여전히 대폭적인 수정과 수동 조정이 필요합니다.

바로 여기서 컨텍스트 엔지니어링 AI가 결과를 바꿉니다. 작업 상태, 문서, 과거 결정, 팀 관행을 기반으로 AI를 구축함으로써, 글쓰기 보조 도구는 일반적인 콘텐츠 생성에서 워크플로우를 인지하는 지원으로 진화합니다.

📌 실제 예시: ClickUp의 자체 AI인 ClickUp Brain은 작업 공간 수준에서 컨텍스트 엔지니어링을 적용합니다. 사용자에게 프롬프트에 배경 정보를 붙여넣도록 요구하는 대신, 작업(Tasks), 문서(Docs), 댓글, 우선순위, 타임라인에서 직접 컨텍스트를 추출합니다.

핵심 역량은 컨텍스트 기반 의사결정입니다. 진행 중인 프로젝트를 팀 용량 및 과거 성과와 함께 평가하여 실행 가능한 통찰력을 도출합니다.

따라서 우선 Brain은 과부하, 지연, 병목 현상을 감지할 수 있습니다. 문제를 요약하는 동시에 작업 재배분, 타임라인 업데이트, 우선순위 재조정 등의 형태로 구체적인 조정 방안을 제안합니다.

이러한 결정이 실시간 작업 공간 컨텍스트에 기반하기 때문에 출력은 즉시 활용 가능합니다. 배경 설명을 반복하거나 우선순위를 설명할 필요도, 현실과 수동으로 권장 사항을 맞출 필요도 없습니다.

ClickUp Brain을 사용하는 Teams는 완전 통합률이 2.26배 높고 AI 관련 좌절감 점수(27.1%)가 가장 낮다고 보고합니다.

영업 팀 및 CRM 인텔리전스

영업 워크플로우는 이메일, 회의, CRM, 스프레드시트에 걸쳐 있습니다. 컨텍스트 없이는 AI가 거래 진행 상황이나 구매 의도를 이해할 수 없습니다.

컨텍스트 엔지니어링은 AI가 구매자 대화, 타임라인, 커뮤니케이션 톤, 과거 상호작용을 파악할 수 있게 합니다. 이를 통해 인사이트를 도출하고, 교착 상태의 거래를 감지하며, 적절한 다음 조치를 제안할 수 있습니다.

의료 및 임상 AI 어시스턴트

의료 결정은 환자 병력, 검사 결과, 처방전, 의사 노트에 의존하지만, 이 정보들은 종종 서로 연결되지 않은 시스템에 흩어져 있습니다. 이로 인해 의사들은 데이터를 재입력하는 데 많은 시간을 낭비하고 중요한 세부 사항을 놓칠 위험에 처합니다. 때로는 행정 업무에 거의 40%의 시간을 할애하기도 합니다.

AI 컨텍스트 엔지니어링은 이러한 데이터 포인트를 연결합니다. 정확한 요약, 문서 초안 작성, 관련 병력 강조, 잠재적 위험 또는 다음 단계 제시를 통해 의료진을 지원합니다.

인사 및 채용 지원

채용 결정은 기술, 면접 피드백, 직무 적합성, 과거 채용 데이터 같은 컨텍스트에 의존합니다. AI 컨텍스트 엔지니어링을 통해 이력서, 직무 설명서, 면접 기록, 과거 패턴을 분석하여 적합한 인재를 더 빠르게 식별할 수 있습니다.

컨텍스트 엔지니어링을 지원하는 도구 및 플랫폼

어떤 tools가 대규모 컨텍스트 엔지니어링 구현을 돕는가?

1. LangChain (프로그래밍 방식으로 컨텍스트를 구성하는 데 최적)

LangChain은 컨텍스트를 프로그래밍 방식으로 조립, 업데이트, 라우팅해야 하는 AI 시스템 구축을 위한 오픈소스 오케스트레이션 프레임워크입니다.

AI 에이전트 도구는 개발자가 정적 프롬프트에 의존하지 않고 LLM을 도구, 데이터 소스, 메모리, 제어 로직과 연결할 수 있도록 지원합니다.

Core LangChain은 체인 연결과 검색을 처리하는 반면, LangGraph는 복잡한 다단계 추론을 위한 상태 유지형 그래프 기반 워크플로우를 가능하게 합니다.

DeepAgents는 이 기반 위에 플랜, 하위 에이전트, 지속적 컨텍스트를 통해 장기 실행 자율 에이전트를 지원합니다.

이러한 구성 요소들이 결합되어 LangChain은 컨텍스트 엔지니어링을 위한 제어 계층을 형성합니다. 이는 컨텍스트가 언제 가져올지, 어떻게 진화할지, 그리고 에이전트 워크플로우 전반에 걸쳐 어디로 흐르는지를 결정합니다.

LangChain의 최고의 기능들

LangChain의 한계

LangChain 가격 정책

LangChain 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 LangChain에 대해 어떻게 말하고 있나요?

레딧 사용자의 의견에 따르면:

여러 방법을 테스트한 끝에, 제가 선호하게 된 방식은 langgraph 워크플로우를 활용한 표준 tool 호출입니다. 따라서 결정론적 워크플로우를 에이전트로 감싸고, 메인 LLM이 이를 tool로 호출하도록 합니다. 이렇게 하면 메인 LLM은 진정한 동적 사용자 경험을 제공하며, 복잡한 작업은 워크플로우에 위임합니다. 이후 워크플로우는 결과를 깔끔하게 메인 LLM에 반환합니다.

2. OpenAI API (컨텍스트 AI API는 구조화된 컨텍스트, tool 호출 및 시스템 수준 제어를 제공합니다)

OpenAI API는 다양한 애플리케이션을 구동하는 고급 생성형 AI 모델에 접근하기 위한 범용 인터페이스입니다.

개발자들은 이를 활용해 언어 이해 및 생성 기능을 제품에 통합합니다. 요약, 번역, 코드 지원, 추론 작업도 지원합니다.

이 API는 채팅, 임베딩, 기능 호출, 모니터링, 다중 모달 입력을 지원하여 모델과의 구조화된 상호작용을 가능하게 합니다. OpenAI는 인증, 확장성, 버전 관리를 처리하므로 신속한 프로토타이핑에 적합합니다.

사용 편의성은 API가 복잡한 모델 동작을 단순하고 안정적인 엔드포인트로 추상화하는 방식에서 비롯됩니다.

OpenAI API의 주요 기능

OpenAI API 한도

OpenAI API 가격 정책

GPT-5. 2

GPT-5.2 Pro

GPT-5 Mini

OpenAI API 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 OpenAI API에 대해 어떻게 말하고 있나요?

레딧 사용자의 의견에 따르면:

OpenAI의 API는 다른 API와 다를 바 없으므로 기술적 관점에서 학습 곡선은 거의 없을 것입니다. 모든 엔드포인트, 매개변수, 예시 응답은 잘 문서화되어 있습니다. 기본적인 개발 경험이 있다면 별도의 강좌가 필요하지 않을 것입니다. 파이썬을 배우라는 위 의견에 동의합니다. 파이썬 라이브러리는 작업을 쉽게 만드는 모든 관련 정보를 제공합니다. 자바스크립트를 고수하고 싶다면 노드 라이브러리도 있습니다. 가장 큰 학습 곡선은 이를 전략적으로 활용하는 방법일 것입니다. 코드로 구축하기 전에 플레이그라운드에서 시스템 메시지, 사용자 프롬프트, 매개변수를 시험해 보세요. (효과적인 방법을 찾은 후 플레이그라운드에서 샘플 코드를 얻을 수 있을 겁니다.)

3. LlamaIndex (검색 증강 생성 시스템에 최적)

LlamaIndex는 대규모 언어 모델이 외부 데이터에 접근하고 활용할 수 있도록 설계된 오픈소스 데이터 프레임워크입니다.

이 기술은 커넥터, 인덱스, 쿼리 인터페이스를 제공하여 구조화 및 비구조화 데이터를 LLM이 효율적으로 추론할 수 있는 표현으로 변환합니다.

심층적인 맞춤형 인프라 없이도 RAG 시스템을 구축할 수 있습니다. 검색, 벡터화, 관련성 순위를 추상화해 처리합니다.

실제 데이터를 기반으로 한 의미적 검색, 요약, 질문 답변 등의 용도로 흔히 사용됩니다.

LlamaIndex의 최고의 기능들

LlamaIndex 가격 정책

LlamaIndex 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 LlamaIndex에 대해 어떻게 말하고 있나요?

한 사용자가 레딧에 공유합니다:

솔직히 말해서 LangChain이나 LlamaIndex 같은 대부분의 생성형 AI 프레임워크는 그다지 좋지 않고 코드를 더 복잡하게 만든다고 생각합니다. 그냥 기본 파이썬을 사용하는 게 더 낫습니다.

4. ClickUp BrainGPT (작업 공간 AI 어시스턴트로 최적)

이 목록의 대부분의 도구는 특정 컨텍스트 엔지니어링 작업을 지원합니다. 프롬프트를 구성하거나, 데이터를 검색하거나, 워크플로우를 조정하는 기능을 제공합니다.

ClickUp Brain은 다른 접근법을 취합니다. 세계 최초의 통합형 AI 작업 공간인 ClickUp은 프로젝트, 작업, 문서, 커뮤니케이션을 단일 플랫폼으로 통합하며, 여기에 컨텍스트 인식 AI가 내장되어 있습니다.

방법은 다음과 같습니다 👇

당신과 당신의 일을 이해하는 AI와 함께하세요

ClickUp Brain은 여러분의 일 컨텍스트를 이해합니다.

이 기능은 ClickUp 작업, 문서, 댓글, 의존성, 상태, 타임라인, 소유권 정보에서 컨텍스트를 추출합니다. 작업 공간 데이터를 기반으로 질문할 때마다 배경 정보를 붙여넣기하거나 프로젝트 이력을 설명할 필요가 없습니다.

📌 예시로, 관리자가 "3분기 캠페인이 왜 지연되고 있나요?"라고 물으면, 작업 공간을 스캔하여 다음과 같은 구체적인 장애 요소를 찾아냅니다:

작업 소유자와 시간 영향을 보여주는 차단 보고서(blocker report)를 받게 됩니다.

실행과 이미 정렬된 AI 글쓰기

ClickUp Brain은 AI 글쓰기 보조 도구 역할을 하지만, 중요한 차이점이 있습니다: 팀이 무엇을 구축하고 있는지 인지하며 글을 작성합니다.

PM이나 마케터가 ClickUp 문서 내에서 출시 메시지를 작성할 때 Brain은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

더 중요한 것은 문서가 작업, 타임라인, 승인 과정과 연결되어 유지된다는 점입니다. 문서와 실제 업무 사이에 단절이 없습니다. 콘텐츠를 나중에 재해석할 필요가 없어 큰 시간 절약 효과를 가져옵니다.

💡 프로 팁: ClickUp Brain 내에서 바로 ChatGPT, Claude, Gemini 계열의 다양한 AI 모델 중에서 선택하세요!

• 작업 내 회의 노트를 요약하기 위해 빠르고 가벼운 모델을 사용하세요
• 문서, 작업, 대시보드 전반에 걸친 캠페인 성과를 분석할 때는 추론 중심 모델로 전환하세요

진정한 핵심 전략은? 모델 선택과 ClickUp의 연결된 컨텍스트(작업, 댓글, 문서, 사용자 지정 필드 )를 결합하는 것입니다. 이렇게 하면 모델이 단순히 '똑똑한' 수준을 넘어 실제 작업 공간의 현실 속에서 작동하게 됩니다.

수동 오버헤드를 줄이는 컨텍스트 기반 작업 자동화

AI 기반 작업을 통해 ClickUp은 컨텍스트를 실행으로 전환합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

ClickUp에서 AI 기반 작업 자동화를 활용해 반복 작업을 줄이는 방법은 다음과 같습니다 👇

자동화는 실시간 컨텍스트에 의해 구동되므로, 팀은 의도를 구조로 전환하는 데 드는 시간을 줄일 수 있습니다. 지속적인 수동 개입 없이도 일이 진행됩니다.

AI 에이전트에게 어려운 작업을 맡기세요

ClickUp 슈퍼 에이전트는 ClickUp AI를 단일 쿼리에서 벗어나 자율적인 다단계 실행으로 확장합니다.

특정 프롬프트를 기다리기보다, 자동화를 위한 이 AI 에이전트들은 작업 공간 내에서 사용자를 대신해 직접 행동합니다. 사용자가 정의한 컨텍스트와 목표에 기반해 작업, 규칙, 결과를 처리해 나갑니다.

일반 에이전트와의 차이점:

ClickUp 최고의 기능

ClickUp의 한도

ClickUp 가격 정책

ClickUp 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 ClickUp AI에 대해 어떻게 말하고 있나요?

ClickUp 사용자도 G2에 자신의 경험을 공유했습니다:

ClickUp Brain MAX는 제 워크플로우에 놀라운 보탬이 되었습니다. 여러 LLM을 하나의 플랫폼에 통합한 방식 덕분에 응답 속도가 빨라지고 신뢰성도 높아졌으며, 플랫폼 전반에 걸친 음성 인식 기능은 시간을 크게 절약해 줍니다. 또한 민감한 정보를 다룰 때 안심할 수 있게 해주는 엔터프라이즈급 보안도 정말 마음에 듭니다. […] 가장 두드러지는 점은 회의 요약, 콘텐츠 초안 작성, 새로운 아이디어 브레인스토밍 등 어떤 작업을 하든 잡음을 걸러내고 더 명확하게 생각하도록 도와준다는 것입니다. 마치 필요한 모든 것에 맞춰 적응하는 올인원 AI 어시스턴트를 가진 듯한 느낌입니다.

AI 컨텍스트 엔지니어링 작업 시 고려사항 및 도전과제

모델이 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하더라도 컨텍스트는 통제 불능 상태가 될 수 있습니다. 반드시 인지해야 할 주요 과제들은 다음과 같습니다 👇

컨텍스트 중독

환각이나 잘못된 추론이 컨텍스트에 스며들어 반복적으로 참조되면, 모델은 이를 사실로 간주합니다. 이 오염된 컨텍스트는 워크플로우를 잘못된 가정에 묶어두어 시간이 지남에 따라 지속되고 출력 품질을 저하시킵니다.

컨텍스트 산만함

더 큰 컨텍스트는 유혹적이지만, 컨텍스트가 지나치게 커지면 모델은 축적된 역사에 지나치게 집중하고 훈련 과정에서 배운 내용을 제대로 활용하지 못하기 시작합니다. 이로 인해 AI가 다음 최선의 단계를 종합하기보다 과거 세부사항에 매몰될 수 있습니다.

👀 알고 계셨나요? Databricks 연구에 따르면 Llama 3.1 405B 모델의 정확도는 컨텍스트 창이 가득 차기 훨씬 전인 약 32,000 토큰에서부터 떨어지기 시작했습니다. 더 작은 모델들은 더 일찍 성능이 저하되었습니다.

모델들은 컨텍스트가 '고갈'되기 훨씬 전에 추론 능력을 상실하는 경우가 많아, 순수한 컨텍스트 크기보다 컨텍스트 선택과 압축이 더 중요해진다.

컨텍스트 혼란

컨텍스트 내 관련성 없는 정보나 신호가 약한 정보는 핵심 데이터와 주목을 다투게 됩니다. 모델이 모든 컨텍스트 토큰을 사용해야 한다고 느끼면, 결정이 혼란스러워지고 정확도가 떨어집니다—기술적으로 '더 많은' 정보가 존재하더라도 말입니다.

컨텍스트 충돌

정보가 축적되면서 새로운 사실이나 tool 설명이 기존 콘텐츠와 모순될 수 있습니다. 상충하는 컨텍스트가 존재할 경우, 모델은 경쟁하는 신호를 조화시키지 못해 일관성 없거나 비논리적인 출력을 생성합니다.

tool 과부하와 선택 문제

컨텍스트에 필터링되지 않은 상태로 너무 많은 tool 정의가 포함되면, 모델이 관련 없는 tools를 호출하거나 차선책 tools를 우선시할 수 있습니다. 관련 tools만 선택적으로 로드하면 혼란을 줄이고 결정 품질을 향상시킬 수 있습니다.

엔지니어링의 복잡성과 유지보수

효과적인 컨텍스트 관리는 지속적인 정제, 요약, 외부 처리, 격리를 요구한다. 시스템은 과거 기록을 압축할 시점과 새로운 정보를 가져올 시점을 판단해야 하며, 이는 즉흥적인 프롬프트 기술보다는 신중한 인프라 구축을 필요로 한다.

토큰 예산 관리

모든 토큰은 행동에 영향을 미칩니다. 더 큰 컨텍스트 창이 반드시 더 나은 결과를 보장하지는 않습니다. 컨텍스트를 관리 대상 자원처럼 취급해야 하며, 관련성과 최신성을 토큰 비용 및 모델의 어텐션 예산과 비교하여 평가해야 합니다.

컨텍스트 엔지니어링의 미래

이는 실험 단계에서 대규모 적용 단계로의 전환을 의미합니다. 컨텍스트는 더 이상 사람이 관리하지 않고 코드가 생성하고 관리하게 될 것입니다. 이는 시스템 자체 구조의 기능이 될 것입니다.

OpenAI 개발자 커뮤니티의 Serge Liatko가 작성한 훌륭한 글을 바탕으로 이를 요약해 보겠습니다:

컨텍스트 엔지니어링은 워크플로우 아키텍처로 진화한다

컨텍스트 엔지니어링은 점차 자동화된 워크플로우 아키텍처로 대체될 것이다. 작업은 단순히 올바른 토큰을 공급하는 데 그치지 않을 것이다.

효과적인 컨텍스트 엔지니어링은 변화하는 요구에 자동으로 적응하는 추론, tools, 데이터 흐름의 전체 시퀀스를 조율하는 것을 포함할 것이다.

이는 전체적인 워크플로우 내에서 적절한 컨텍스트를 스스로 관리하는 동적 시스템을 구축해야 함을 의미합니다.

자동화된 오케스트레이션이 수동 프롬프팅을 대체합니다

다음 단계는 스스로 조직화하는 AI입니다. 이는 인간이 각 프롬프트나 컨텍스트 번들을 수작업으로 만들지 않아도 검색, 도구, 기억, 비즈니스 로직을 연결할 것입니다. 모든 데이터를 명시적으로 제공하는 대신, 시스템은 목표와 이력을 바탕으로 어떤 컨텍스트가 관련성이 있는지 추론하고 자동으로 관리할 것입니다.

엔드투엔드 자동화가 진정한 생산성 향상 수단이 된다

컨텍스트 엔지니어링이 발전함에 따라 생산성 향상은 자동화된 워크플로우에서 비롯됩니다. * LLM은 에이전트 역할을 수행하며, tools를 조정하고 상태를 모니터링하며, 사용자의 세세한 간섭 없이 다단계 논리를 실행합니다.

누락된 컨텍스트를 수동으로 입력할 필요가 없습니다. 시스템이 장기 기억과 추론을 지원하기 위해 컨텍스트를 선별해 제공합니다.

통합 컨텍스트로 AI 성능 향상

tools, 워크플로우, 사람 사이에 컨텍스트가 조각나면 AI 정확도가 떨어집니다. 정보가 흩어지면 모델은 어쩔 수 없이 추측하게 됩니다.

ClickUp과 같은 통합형 AI 작업 공간은 이러한 측면에서 탁월합니다. 작업, 데이터, AI를 컨텍스트 전략 안에서 하나로 통합하죠.

한번 시도해 볼 준비가 되셨나요? ClickUp에 무료로 가입하세요.