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핵심 요약
컨텍스트 윈도우를 효율적으로 관리하기 위해 WSCI(Write, Select, Compress, Isolate) 프레임워크를 적용하고, 상황에 맞는 압축 기법을 선택하여 비용과 성능을 최적화해야 한다.
배경
AI 에이전트 개발 시 LLM의 컨텍스트 윈도우 제한으로 인한 성능 저하와 비용 문제를 해결하기 위한 기술적 접근을 다룬다.
대상 독자
AI 에이전트 개발자 및 LLM 애플리케이션 엔지니어
의미 / 영향
이 전략을 통해 LLM 애플리케이션의 운영 비용을 획기적으로 줄이고, 긴 대화 세션에서도 모델의 추론 성능을 안정적으로 유지할 수 있다. 에이전트 기반 시스템 설계 시 필수적인 아키텍처 패턴으로 자리 잡을 것이다.
챕터별 상세
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WSCI 프레임워크 소개
AI 컨텍스트 엔지니어링의 핵심인 WSCI 프레임워크를 정의한다. Write는 메모리 관리, Select는 RAG를 통한 정보 검색, Compress는 컨텍스트 윈도우 최적화, Isolate는 서브 에이전트 격리를 의미한다. 대규모 시스템에서 컨텍스트를 관리하기 위한 필수적인 4단계 전략이다.
WSCI는 대규모 LLM 애플리케이션 구축 시 컨텍스트 관리의 복잡성을 해결하기 위한 아키텍처 패턴이다.
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컨텍스트 압축의 필요성
LLM 사용 시 토큰 소비량은 비용과 직결되며, 컨텍스트 윈도우가 가득 차면 컨텍스트 로트(Context Rot) 현상이 발생하여 모델 성능이 저하된다. 적절한 압축은 모델을 최적의 컨텍스트 범위 내에 유지하여 결과 품질을 보장한다. 비용과 품질 사이의 균형을 맞추는 것이 핵심이다.
Context Rot은 컨텍스트 윈도우에 불필요한 정보가 누적되어 모델의 추론 능력이 떨어지는 현상을 의미한다.
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4가지 주요 압축 기법
요약(Summarization), 툴 결과 클리어링(Tool Result Clearing), 우선순위 트리밍(Priority-Based Trimming), 계층적 압축(Hierarchical Compression)을 활용한다. 요약은 대화 기록을 압축하고, 툴 결과 클리어링은 불필요한 툴 출력을 제거한다. 우선순위 트리밍은 중요도에 따라 정보를 삭제하며, 계층적 압축은 정보의 중요도에 따라 보존 비율을 다르게 적용한다.
상황에 따라 적절한 압축 기법을 조합하여 사용하는 것이 중요하다.
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자동 압축 시스템 구현
컨텍스트 윈도우 점유율이 80%에 도달하면 자동 압축을 트리거하고, 95%에 도달하면 긴급 트리밍을 수행하는 시스템을 구축한다. 툴 결과 클리어링은 비파괴적이며, 우선순위 트리밍은 정보 손실을 동반하므로 임계치를 다르게 설정한다. 이러한 자동화는 수동 개입 없이 운영 비용을 최소화한다.
자동 압축은 LLM 애플리케이션의 안정적인 운영을 위한 필수 기능이다.
실무 Takeaway
- 컨텍스트 윈도우가 80% 이상 차오르면 자동 압축을 트리거하여 비용과 성능을 관리한다.
- 도구 실행 결과는 전체를 저장하지 않고 요약본만 유지하여 토큰 사용량을 99% 절감한다.
- 중요도가 낮은 과거 대화는 우선순위 트리밍을 통해 삭제하여 컨텍스트를 확보한다.
언급된 리소스
GitHubOpenClaw
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 30.수집 2026. 05. 30.출처 타입 YOUTUBE
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