context-bloating

LLM에 불필요하게 많은 정보나 코드를 입력하여 컨텍스트 윈도우를 낭비하는 현상이다. 필요한 스킬과 에이전트만 선택적으로 주입함으로써 모델의 추론 정확도를 유지하고 API 비용을 절감하는 효과가 있다.