AI 에이전트의 성능을 높이는 것은 '더 많은 컨텍스트'가 아닌 '정확한 프로젝트 지식'이다

작성자의 경험과 도구에 대해 긍정적인 반응을 보이고 있으며, 특히 '더 적은 것이 더 낫다(Less is more)'는 컨텍스트 전략에 대해 많은 공감을 표하고 있습니다.

• 에이전트용 지침 파일(예: AGENTS.md)을 작성할 때, 인증 방식이나 테스트 규칙처럼 코드만으로 파악하기 힘든 프로젝트 고유의 관습을 명시하라.
• 의존성이 높은 파일이나 수정 금지 파일 목록을 에이전트에게 미리 알려주어 위험한 수정을 방지하라.

• AI 에이전트에게 단순히 많은 토큰을 제공하는 것보다, 코드에서 유추 불가능한 프로젝트 고유의 '지식 베이스'를 구축해주는 것이 성능의 핵심이다.
• 불필요한 컨텍스트를 제거함으로써 에이전트가 잘못된 추측을 할 수 있는 표면적을 줄이는 것이 실제 작업 속도와 정확도를 높이는 결과를 낳았다.
• 그래프 기반 도구는 에이전트의 탐색을 돕지만, 프로젝트의 구체적인 지식(제약 사항, 컨벤션 등)은 에이전트가 올바른 결정을 내리게 하는 결정적 요인이 된다.