컨텍스트 엔지니어링: 2025년 AI 성공의 핵심 기술

AI 애플리케이션을 만들 때 여전히 ‘프롬프트 엔지니어링’만 이야기한다면 이미 한 발 늦었습니다. 단순히 좋은 질문(프롬프트)을 던지는 것만으로는 더 이상 복잡한 AI 시스템을 움직일 수 없기 때문입니다.
2022년의 챗봇 시대에는 충분했을지 몰라도, 이제는 도구를 사용하고, 메모리를 유지하며, 사용자의 맥락을 이해하는 AI 에이전트가 필요한 시대가 되었습니다. 이 변화 속에서 떠오른 새로운 기술이 바로 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)입니다.

이 글에서는 컨텍스트 엔지니어링의 개념, 필요성, 구성 요소, 실제 구현 시 마주치는 과제와 해결 전략, 그리고 활용 예시까지 차례대로 살펴보겠습니다.

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컨텍스트 엔지니어링이란 무엇인가

컨텍스트 엔지니어링은 단순히 ‘좋은 프롬프트를 작성하는 기술’이 아닙니다.

정의: 주어진 작업에서 LLM의 출력을 최적화하기 위해 필요한 정보를 언제, 어떻게, 어떤 형식으로 전달할지를 설계하는 최적화 문제입니다.

즉, 제한된 컨텍스트 윈도우(LLM의 작업 메모리) 안에 꼭 필요한 정보만 적절하게 채워 넣는 전략입니다.

• 프롬프트 엔지니어링은 컨텍스트 엔지니어링의 일부에 불과합니다.
• 컨텍스트 엔지니어링은 정보의 수집, 필터링, 구조화, 전달 전 과정을 다룹니다.

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왜 중요한가

AI 애플리케이션이 점점 복잡해지면서 단순히 많은 정보를 한꺼번에 넣는 방식은 실패로 이어집니다.

1. 컨텍스트 붕괴(Context Decay)
   너무 많은 정보를 집어넣으면 모델이 핵심을 놓치고 잘못된 답변을 내놓을 수 있습니다.
2. 비용과 지연(Latency)
   컨텍스트 윈도우는 유한하며, 토큰이 늘어날수록 처리 비용과 시간이 폭발적으로 증가합니다.
3. 정보 충돌(Context Drift)
   오래된 정보와 새로운 정보가 충돌하면 AI가 혼란스러워집니다.
4. 도구 혼란(Tool Confusion)
   많은 도구를 동시에 제공하면 AI가 어떤 도구를 선택해야 할지 혼란스러워 실패할 수 있습니다.

따라서, AI의 정확성과 효율성을 확보하려면 컨텍스트 관리 기술이 필수적입니다.

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컨텍스트를 구성하는 요소들

컨텍스트는 단순한 문자열이 아니라 여러 기억 시스템을 조합해 매번 동적으로 구성됩니다.

• 시스템 프롬프트(System Prompt): AI의 규칙과 성격을 정의하는 절차적 기억
• 대화 기록(Message History): 최근 대화 맥락, 툴 사용 로그 등 단기 기억
• 사용자 선호 및 경험(User Preferences & Episodic Memory): 개인화된 정보 저장소
• 검색된 정보(Retrieved Information / Semantic Memory): 문서, API, DB에서 불러온 지식
• 도구 및 출력 스키마(Tools & Schemas): 사용 가능한 도구 목록 및 출력 형식 규칙

이 요소들이 합쳐져 AI가 답변할 때의 맥락이 됩니다.

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컨텍스트 최적화 전략

컨텍스트 엔지니어링을 실무에서 적용할 때 핵심은 ‘무엇을 넣고 무엇을 뺄 것인가’입니다.

1. 필요한 정보만 선택하기 (Selecting the right context)
   모든 정보를 넣지 말고, 재검색(RAG)과 재순위화(reranking)로 꼭 필요한 정보만 사용합니다.
2. 압축하기 (Context Compression)
   대화 기록이 길어지면 요약, 중복 제거, 핵심 추출로 메모리를 가볍게 유지합니다.
3. 순서 조정하기 (Context Ordering)
   모델은 맨 앞과 맨 끝의 정보를 더 잘 기억합니다. 핵심 지침은 앞에, 최신 정보는 뒤에 배치합니다.
4. 분리하기 (Isolating Context)
   여러 문제를 하나의 에이전트가 처리하지 않고 각기 다른 에이전트에 분담합니다.
5. 형식 최적화 (Format Optimization)
   XML, YAML 같은 구조적 형식을 사용하면 모델이 정보를 더 잘 이해하고 토큰 효율도 높아집니다.

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실제 활용 예시: 헬스케어 AI 어시스턴트

사용자가 AI 헬스케어 챗봇에 질문한다고 가정해봅시다.
예: “두통이 있는데 약은 먹고 싶지 않아요. 어떻게 해야 할까요?”

컨텍스트 엔지니어링의 흐름은 다음과 같습니다.

1. 환자의 과거 병력, 알레르기, 생활 습관을 에피소드 메모리에서 조회합니다.
2. 최신 의학 문헌에서 약을 사용하지 않는 두통 완화법을 검색합니다.
3. 사용자 질문과 최근 대화 기록을 함께 묶어 구조화된 프롬프트를 만듭니다.
4. LLM이 안전하고 개인화된 답변을 생성합니다.
5. 새로운 사용자 선호를 메모리에 저장합니다.

이 과정을 통해 개인 맞춤형, 안전한, 최신 정보 기반의 답변을 제공할 수 있습니다.

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컨텍스트 엔지니어링과 AI 엔지니어링의 연결

컨텍스트 엔지니어링은 단순한 기법이 아니라 여러 엔지니어링 분야가 만나는 접점입니다.

• AI 엔지니어링: LLM, RAG, 에이전트 구조 이해
• 소프트웨어 엔지니어링: 확장성과 유지보수성을 고려한 설계
• 데이터 엔지니어링: 안정적인 데이터 파이프라인 구축
• MLOps: 배포, 모니터링, 자동화로 재현성과 확장성 확보

즉, 프롬프트 작성부터 데이터 처리, 시스템 설계, 운영 관리까지 아우르는 종합 기술입니다.

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컨텍스트 엔지니어링은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 단순히 많은 정보를 LLM에 던져주는 시대는 끝났습니다. 적절한 맥락을 설계하고 최적화하는 능력이 있어야만 AI 시스템이 실제 환경에서 제대로 동작할 수 있습니다.

앞으로 AI 애플리케이션을 만들 때 단순한 챗봇이 아닌 지능적인 에이전트를 설계하고 싶다면, 컨텍스트 엔지니어링이 핵심 기술이 될 것입니다.

이제는 ‘프롬프트 엔지니어링’을 넘어 ‘컨텍스트 엔지니어링’을 익혀야 할 때입니다.

https://decodingml.substack.com/p/context-engineering-2025s-1-skill?fbclid=IwY2xjawMnyURleHRuA2FlbQIxMABicmlkETFXTFdLSFBRYjc0Q2ZGRzg2AR4JaatbcBveQtJ7diFFbg6Hd9Nizqtq_QgFl7tnGi3jsTkXStFtuzBiZoIFmg_aem_kaxAm34AaktABtw4atAN8Q

Context Engineering: 2025’s #1 Skill in AI