AI는 왜 아직 인간의 맥락을 완벽히 이해하지 못할까?
최근 LLM(대규모 언어 모델)의 성능은 눈부시게 발전했지만, 여전히 많은 사용자가 한 가지 공통된 불만을 토로한다.
“AI가 대화의 맥락을 잊어버린다.”
“한 문장만 바꿔도 이해가 달라진다.”
이 불편함의 본질은 단순한 데이터 부족이 아니다. 바로 **문맥(Context)**에 대한 이해와 처리의 한계 때문이다.
이 문제를 정면으로 다룬 최신 연구가 바로 **「Context Engineering 2.0」**이다.
이 논문은 문맥(Context)을 단순한 데이터가 아닌 **‘인간의 의도와 기계의 이해를 연결하는 구조적 다리’**로 정의하며,
AI가 인간처럼 문맥을 해석하기 위해 필요한 새로운 공학적 체계를 제시한다.
1. Context Engineering이란 무엇인가?
**Context Engineering(문맥 공학)**은 사람이 가진 의도(intention)를 기계가 정확히 해석할 수 있도록,
문맥 정보를 수집·관리·활용하는 과정을 체계적으로 설계하는 분야다.
연구진은 이를 수학적으로 다음과 같이 표현한다.
CE: (C, T) → f_context
C는 원시 문맥(raw context), T는 작업(task),
f_context는 문맥을 변환·최적화하는 함수이다.
즉, Context Engineering은 문맥을 기계가 이해 가능한 저(低)엔트로피 표현으로 바꾸는 과정이다.
기계는 인간처럼 ‘빈틈을 추론’하지 못하므로, 문맥을 미리 구조화해야 한다는 것이다.
핵심 목표는 명확하다.
“인간의 의도와 기계의 이해 사이의 간극을 메우는 것.”
2. 문맥 공학의 역사적 진화
문맥 공학은 LLM 시대에 새로 등장한 개념이 아니다.
연구는 이를 네 단계의 진화로 나눈다.
| 시대 | 특징 | 기술적 초점 |
| CE 1.0 (1990s–2020) | 인간이 문맥을 직접 입력 | 규칙 기반 추론, 센서 데이터, Context-Aware Computing |
| CE 2.0 (2020–현재) | 에이전트 중심 문맥 이해 | LLM, 자연어 입력, 다중 센서 기반 문맥 수집 |
| CE 3.0 (예상) | 인간 수준 문맥 인식 | 감정, 사회적 신호, 디지털 기억 통합 |
| CE 4.0 (예상) | 초인간적 문맥 추론 | 완전한 자율 학습형 의미 시스템 |
현재 우리는 CE 2.0 시대에 있으며,
기계가 인간의 언어적·비언어적 신호를 조합하여 ‘의도를 추론’하는 단계로 진입하고 있다.
스마트폰, 웨어러블, 클라우드 센서 네트워크가 이 기반을 형성한다.
3. Context Engineering의 핵심 구성 요소
문맥 공학은 크게 문맥 수집(Context Collection), 문맥 관리(Context Management), 문맥 활용(Context Usage)
세 가지 축으로 구성된다.
3-1. 문맥 수집 및 저장
핵심 원칙은 두 가지다.
- 최소 충분 원칙 (Minimal Sufficiency Principle): 필요한 만큼만 수집하라.
- 의미 연속성 원칙 (Semantic Continuity Principle): 데이터의 의미적 흐름을 유지하라.
과거(1.0)에는 단일 장치의 GPS, 키보드, 시간 데이터 등으로 충분했다.
하지만 CE 2.0에서는 스마트폰, 웨어러블, 클라우드 등 다양한 출처의 데이터를 멀티모달 방식으로 수집한다.
수집된 데이터는 계층적 메모리 구조로 저장된다.
- 단기 메모리 (Short-term Memory): 높은 시간 관련성의 데이터 (예: 최근 대화 기록)
- 장기 메모리 (Long-term Memory): 높은 중요도의 요약·추상 정보 (예: 프로젝트 목표, 사용자 습관)
이 두 메모리는 동적으로 연결되어,
필요 시 단기 메모리가 장기 메모리로 “전송(transfer)”되는 구조로 작동한다.
3-2. 문맥 관리
문맥 관리는 텍스트 기반 처리와 멀티모달 처리로 구분된다.
(1) 텍스트 문맥 처리
- 타임스탬프 부여: 시간 순서를 유지하지만 의미 구조는 부족하다.
- 기능적 태그 지정: “목표”, “결정”, “행동” 같은 역할 기반 태그로 문맥을 구조화한다.
- QA 쌍 압축: 질문–답변 구조로 재구성해 검색 효율을 높인다.
- 계층적 노트 구조: 논리적 명확성을 주지만 시간적 변화 포착은 어렵다.
(2) 멀티모달 문맥 처리
- 공유 벡터 공간 매핑: 텍스트, 이미지 등 다양한 입력을 공통 임베딩 공간으로 변환한다.
- 자기 어텐션(Self-Attention): 여러 양식 간의 미세한 의미 연결을 가능하게 한다.
- 교차 어텐션(Cross-Attention): 한 양식(예: 텍스트)이 다른 양식(예: 이미지)을 해석할 수 있도록 한다.
이러한 구조는 AI가 “인간의 복합적인 맥락”을 해석하는 데 필수적이다.
3-3. 문맥 추상화 (Context Abstraction)
‘Self-baking’이라 불리는 과정이다.
이는 원시 문맥(raw context)을 더 압축적이고 구조화된 표현으로 바꾸는 기술이다.
- 계층적 메모리 아키텍처: 여러 추상 수준에서 정보를 관리.
- 자연어 요약: 문맥을 정기적으로 요약하여 주요 정보를 빠르게 파악.
- 스키마 기반 핵심 정보 추출: 이벤트, 엔티티, 관계를 표준화된 형태로 기록.
- 의미 벡터 압축: 문맥을 수치화된 임베딩으로 변환하여 고속 검색 및 추론 가능.
결과적으로, AI는 ‘기억 구조’를 형성하고, 대규모 문맥을 효율적으로 다룰 수 있게 된다.
3-4. 문맥 활용 (Context Usage)
문맥은 단순히 저장되는 것이 아니라 공유되고, 선택되고, 추론에 사용된다.
- 시스템 내 문맥 공유: 여러 에이전트가 공통의 블랙보드나 공유 메모리에서 문맥을 교환.
- 시스템 간 문맥 공유: JSON, 요약문, 의미 벡터 등을 통해 이질적 시스템 간 호환성을 확보.
- 문맥 선택: LLM의 컨텍스트 창 제한을 고려해, 가장 관련성 높은 정보만 선택.
- 능동적 사용자 요구 추론: 사용자가 명시하지 않은 의도나 선호를 스스로 유추.
- 평생 문맥 보존(Lifelong Context): 시간이 지나도 일관성 있게 문맥을 유지하고 진화시키는 구조.
이러한 설계는 궁극적으로 **의미론적 운영체제(Semantic Operating System)**로 발전한다.
즉, AI가 ‘기억’을 바탕으로 장기적으로 사고하고 적응하는 기반이 되는 것이다.
4. 응용 분야
논문에서는 여러 실제 응용 사례를 제시한다.
- Gemini CLI: 지속적인 프로젝트 중심 문맥 관리.
- Tongyi DeepResearch: 복잡한 질문을 하위 질문으로 분해하여 지식 탐색을 자동화.
- Brain-Computer Interface (BCI): 신경 신호를 분석해 주의·감정 상태까지 문맥으로 통합.
이러한 기술들은 AI가 인간의 감정, 습관, 사고 흐름까지 이해하려는 시도로 확장되고 있다.
5. 과제와 미래 방향
하지만 해결해야 할 기술적 과제도 분명하다.
- 대규모 문맥의 저장 및 검색 효율성
- Transformer 구조의 계산 복잡성(O(N²))
- 문맥 관련성 판단의 불확실성
- 장기적 일관성 유지의 어려움
미래의 Context Engineering 3.0은 이러한 문제를 넘어,
AI가 인간의 ‘기억’, ‘정체성’, ‘지식’을 지속적으로 통합하고 확장하는 단계로 발전할 것으로 예측된다.
AI가 인간의 기억을 닮아가는 길
Context Engineering 2.0은 단순한 기술이 아니라,
AI가 **“어떻게 인간의 의도를 이해할 것인가”**에 대한 철학적 전환점이다.
과거의 프롬프트 엔지니어링이 명령 중심이었다면,
문맥 공학은 의미 중심의 AI 설계 패러다임으로 진화한다.
이제 AI는 질문에 답하는 존재를 넘어,
사용자의 과거 대화, 행동, 감정의 맥락을 기억하고 예측하는 **‘문맥 기반 지능’**으로 진화 중이다.
결국 Context Engineering의 진화는
“AI가 인간의 사고 구조를 닮아가는 여정”이며,
그 끝에는 **진정한 인간-기계 협력(Human–Agent Collaboration)**이 자리할 것이다.
https://arxiv.org/abs/2510.26493
Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering
Karl Marx once wrote that ``the human essence is the ensemble of social relations'', suggesting that individuals are not isolated entities but are fundamentally shaped by their interactions with other entities, within which contexts play a constitutive and
arxiv.org
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