AI 기술이 빠르게 발전하면서 ‘프롬프트 엔지니어링’이란 개념은 이미 많은 개발자와 기획자들에게 익숙해졌습니다. 하지만 최근에는 이보다 더 넓은 개념이 등장해 주목받고 있습니다. 바로 ‘컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)’입니다.
이 글에서는 컨텍스트 엔지니어링이 무엇인지, 왜 이 개념이 중요한지, 그리고 기존의 프롬프트 엔지니어링과 어떤 차이가 있는지 차근차근 살펴보겠습니다. 복잡한 이론보다 실질적인 개념 이해에 집중하여, 지금 AI 시스템에서 어떤 변화가 일어나고 있는지를 명확하게 설명드리겠습니다.
컨텍스트 엔지니어링이란 무엇인가
컨텍스트 엔지니어링은 단순히 ‘좋은 프롬프트’를 작성하는 것에서 나아가, AI 모델이 적절하고 정확한 응답을 생성할 수 있도록 필요한 모든 정보와 도구를 정확한 시점에 제공하는 시스템적 설계 방식을 말합니다.
이 개념은 프롬프트만 제공하던 기존 방식과 달리, 모델이 참고할 수 있는 다양한 요소들을 포함합니다. 예를 들면 시스템 지침, 사용자 대화 기록, 장기 메모리, 외부 정보(RAG), 호출 가능한 도구, 구조화된 출력 포맷 등이 모두 컨텍스트에 해당됩니다.
프롬프트 엔지니어링과의 차이점
프롬프트 엔지니어링은 주로 “질문을 어떻게 구성해야 모델이 원하는 답을 할 수 있을까?”에 초점을 맞춥니다. 이는 단순하고 빠른 테스트에는 유용할 수 있으나, 실제 사용자가 원하는 복잡한 업무를 수행하기에는 한계가 있습니다.
반면, 컨텍스트 엔지니어링은 하나의 프롬프트를 넘어서 전체 시스템이 제공하는 정보의 흐름을 설계합니다. 즉, 모델이 실제로 작업을 성공적으로 수행하도록 지원하는 ‘작업 환경’을 만드는 것입니다.
| 구분 | 프롬프트 엔지니어링 | 컨텍스트 엔지니어링 |
| 초점 | 질문/명령 설계 | 전체 정보 흐름 설계 |
| 사용 목적 | 단일 응답 품질 향상 | 지속적이고 실제적인 업무 수행 |
| 적용 범위 | 짧은 요청 | 장기 맥락과 외부 시스템까지 포함 |
컨텍스트를 구성하는 주요 요소들
컨텍스트 엔지니어링을 제대로 이해하려면, 어떤 정보들이 컨텍스트에 포함되는지를 아는 것이 중요합니다.
1. 시스템 프롬프트
AI가 어떻게 동작해야 하는지를 정의하는 지침입니다. 모델의 역할, 말투, 금지 표현 등을 지정합니다.
2. 사용자 프롬프트
실시간으로 사용자에게 입력되는 요청입니다. 하지만 단독으로는 충분하지 않으며, 다른 정보와 함께 해석돼야 합니다.
3. 대화 히스토리
지금까지의 대화 내용은 모델이 일관된 맥락을 유지하며 응답할 수 있도록 도와줍니다.
4. 장기 메모리
이전 프로젝트 정보, 사용자 선호도, 과거 대화 요약 등 장기간 축적된 정보를 기반으로 한 응답이 가능해집니다.
5. 외부 검색 기반 정보 (RAG)
모델이 자체적으로 가지고 있지 않은 정보는 외부 문서, API, DB에서 실시간으로 가져올 수 있습니다.
6. 사용 가능한 도구
모델이 특정 기능을 수행할 수 있도록 외부 함수나 API를 연동해 활용합니다.
7. 출력 포맷 정의
응답 결과가 JSON, 표 형식 등으로 출력돼야 할 경우, 이를 명확히 지정합니다.
컨텍스트가 중요한 이유
AI 모델이 똑같은 질문에 대해 서로 다른 응답을 내놓는 이유는 대개 프롬프트의 질보다는 컨텍스트의 차이 때문입니다. 컨텍스트가 충분하면, AI는 훨씬 더 사람다운, 그리고 실용적인 답변을 생성할 수 있습니다.
저품질 컨텍스트 예시
“내일 시간 되세요?”라는 질문에 대해 AI가 단순히 “네 가능합니다. 몇 시가 좋으신가요?”라고 답하는 경우, 이건 컨텍스트 없이 단순 요청에만 반응한 것입니다.
고품질 컨텍스트 예시
“내일은 일정이 가득 차 있고, 목요일 오전에 여유가 있습니다. 해당 시간으로 일정 초대장을 보내드렸습니다.”
이런 답변은 AI가 사용자 캘린더, 이메일 히스토리, 도구 호출 기능 등을 모두 활용한 결과입니다.
차이는 명확합니다. 문제는 모델이 아니라, 제공된 컨텍스트의 차이입니다.
컨텍스트 엔지니어링의 핵심 전략
- 전체 시스템 중심으로 설계할 것
컨텍스트는 하나의 프롬프트가 아니라 시스템 전체에서 생성됩니다. - 상황에 맞게 동적 정보 구성
고정된 정보가 아니라, 캘린더, 이메일, 검색 등을 실시간으로 가공해야 합니다. - 정확한 시점에 정보와 도구 제공
필요할 때 필요한 정보를 제공해야 AI가 적절히 반응할 수 있습니다. - 명확한 형식 유지
정보를 잘 구조화하고, 도구 사용법도 정확히 정의돼야 AI가 혼란 없이 작동합니다.
AI의 성능은 ‘컨텍스트 설계’에 달려 있다
이제 AI 개발은 단순히 “좋은 질문을 어떻게 하느냐”를 넘어서, 어떤 정보를 어떤 방식으로 제공할 것인가를 고민해야 합니다. 모델 성능이 아무리 좋아도, 컨텍스트가 부족하거나 잘못 구성돼 있다면, 기대한 결과를 얻을 수 없습니다.
앞으로 AI를 제대로 활용하고 싶다면, 컨텍스트 엔지니어링은 반드시 이해하고 적용해야 할 핵심 역량입니다. 이제는 모델 자체보다, 그 모델이 보는 세계—즉 ‘컨텍스트’를 설계하는 능력이 성공의 열쇠입니다.
https://www.philschmid.de/context-engineering
The New Skill in AI is Not Prompting, It's Context Engineering
Context Engineering is the new skill in AI. It is about providing the right information and tools, in the right format, at the right time.
www.philschmid.de
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