챕터별 상세
전통적인 OAuth 기반 컨텍스트의 정의
전통적인 시스템에서 컨텍스트는 사용자가 특정 애플리케이션에 단일 로그인 세션 동안 권한을 부여하는 OAuth 방식으로 정의된다. 이는 Who(사용자), What(리소스), Conditions(스코프)라는 세 가지 명확한 요소로 구성되며 결정론적인 구조를 가진다. 사용자가 은행 앱에 특정 거래 정보를 읽을 수 있는 토큰을 발행하는 것과 같이 정적인 환경에서 작동한다. 이러한 방식은 단일 앱과 단일 리소스 간의 관계에 최적화되어 있다.
에이전틱 컨텍스트의 복잡성과 특징
에이전틱 컨텍스트는 자율적이고 동적이며 다중 앱이 얽힌 위임 모델을 기반으로 작동한다. 주체는 단일 사용자를 넘어 여러 에이전트(User+Agents)로 확장되며, 리소스 접근은 다중 시스템 오케스트레이션을 통해 비결정론적으로 이루어진다. 실행 조건 역시 상황에 따라 변하는 미세 조정된 동적 권한 관리가 필요하다. 이는 에이전트가 스스로 판단하여 여러 시스템을 오가며 작업을 수행해야 하기 때문이다.
컨텍스트 엔지니어링의 다차원 구성 요소
컨텍스트 엔지니어링은 언어적 프롬프트 외에도 사용자, 모델, 상황, 리소스의 네 가지 차원을 통합한다. 사용자 컨텍스트는 사용자의 역할과 위치를 포함하며, 모델 컨텍스트는 사용 중인 LLM의 튜닝 상태와 특성을 반영한다. 상황적 컨텍스트는 오케스트레이션에 참여하는 모든 컴포넌트의 환경 상태를 의미하며, 리소스 컨텍스트는 사용 가능한 도구들의 역량을 정의한다. 이러한 정보들이 결합되어 모델이 최적의 판단을 내릴 수 있는 환경을 조성한다.
프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링으로의 진화
프롬프트 엔지니어링이 질문의 형태를 가다듬는 초기 단계라면, 컨텍스트 엔지니어링은 시스템의 상태(State)와 메모리(Memory)를 관리하는 고도화된 단계이다. 상태는 현재 시스템 구성 요소들의 실시간 정보를 의미하며, 메모리는 과거의 작업 이력(Task History)을 통해 학습하고 개선하는 기반이 된다. 에이전틱 시스템에서 최적의 응답을 얻기 위해서는 이 두 요소를 프롬프트와 결합하여 전체 시스템의 맥락을 설계해야 한다. 결과적으로 컨텍스트 엔지니어링이 에이전트의 성능을 결정짓는 핵심 요소가 된다.
용어 해설
- 에이전틱 AI(Agentic AI)
- — 단순한 텍스트 응답을 넘어 스스로 목표를 설정하고 도구를 사용하며 복잡한 워크플로우를 자율적으로 실행하는 AI 시스템입니다. 여러 단계의 추론과 외부 시스템과의 상호작용이 핵심입니다.
- 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)
- — 프롬프트 입력을 넘어 사용자 정보, 시스템 상태, 작업 이력 등 모델 추론에 영향을 미치는 모든 환경적 요소를 체계적으로 설계하고 관리하는 기술입니다.
- 오케스트레이션(Orchestration)
- — 여러 AI 모델, 에이전트, API 및 외부 도구들이 협력하여 하나의 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 실행 순서와 데이터 흐름을 조정하는 프로세스입니다.
- 작업 이력(Task History)
- — 에이전트가 이전에 수행한 작업 단계와 그 결과를 저장한 데이터입니다. 이를 통해 에이전트는 과거의 실수를 피하거나 이전 맥락을 유지하며 연속적인 작업을 수행할 수 있습니다.
AI 분석 전체 내용 보기
AI 요약 · 북마크 · 개인 피드 설정 — 무료
출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 26.수집 2026. 03. 29.출처 타입 YOUTUBE
인용 시 "요약 출처: AI Trends (aitrends.kr)"를 표기하고, 사실 확인은 원문 보기 기준으로 진행해 주세요. 자세한 기준은 운영 정책을 참고해 주세요.
