생성형 AI 활용 연구소 블로그

  컨텍스트 혁명 단순한 명령어를 넘어 AI 생태계 설계로 본 내용은 Anthropic 공식 블로그 ' Effective Context Engineering for AI Agents '의 내용을 기반으로 작성되었습니다. 서론: 프롬프트를 넘어서, 컨텍스트를 인식하는 AI의 여명 뛰어난 기억상실증 환자라는 비유 현대의 대규모 언어 모델(LLM)을 이해하는 가장 효과적인 방법은, 방대한 지식을 가졌지만 매 상호작용이 끝날 때마다 모든 것을 잊어버리는 '뛰어난 기억상실증 환자'에 비유하는 것입니다. 이 전문가는 의학, 법률, 전략 등 어떤 분야의 질문에도 놀라울 정도로 명쾌한 답변을 내놓을 수 있습니다. 하지만 답변을 마치는 순간, 방금 나눈 대화의 내용, 고객의 이력, 심지어 책상 위에 놓인 문서의 존재까지도 완전히 잊어버립니다. 이는 LLM의 근본적인 한계인  '상태 없음(statelessness)' 을 명확히 보여줍니다. LLM의 잠재력은 엄청나지만, 기억과 관련 정보를 제공하는 시스템 없이는 복잡한 과업을 수행하는 데 무용지물입니다. 이러한 시스템을 구축하는 학문이 바로 컨텍스트 엔지니어링의 정수입니다. 단순한 명령어와 복잡한 협업의 차이 이러한 한계를 바탕으로, 우리는 '프롬프트'라는 단순한 행위와 '컨텍스트 엔지니어링'이라는 복잡한 협업 체계 사이의 근본적인 차이를 인식해야 합니다. 기억상실증 환자에게 "프랑스의 수도는 어디인가?"와 같은 단편적인 질문을 던지는 것은 '프롬프트'에 해당합니다. 반면, 환자의 전체 의료 기록, 최신 혈액 검사 결과, 진단용 소프트웨어 접근 권한을 제공한 뒤 진단을 요청하는 것은 '컨텍스트 엔지니어링'을 통한 상호작용입니다. 이는 AI와의 관계가 단발성 명령에서 벗어나, LLM을 중심으로 지능적이고 상태를 기억하는 생태계를 설계하는 방향으로 진화하고 있음을 시사합니다. 이 보고서의 논지와 구성 본 보고서의 핵...

            생성형 AI가 우리 곁에 온 지 얼마 되지 않아, 우리는 ‘프롬프트 엔지니어링’이라는 낯선 용어의 세례를 받았습니다. AI를 잘 쓰려면 뭔가 대단한 기술이 필요할 것 같은 불안감을 심어주었죠. 이제는 한술 더 떠 ‘컨텍스트 엔지니어링’이라는 말이 등장했습니다. 마치 AI와의 대화가 점점 더 소수 전문가의 영역이 되어가는 듯합니다. 하지만 정말 그럴까요? 이 글에서는 이러한 현상이 어떻게 우리의 AI 접근성을 떨어뜨리고 있는지, 그 이면의 진실은 무엇인지 파헤쳐 봅니다.         1. ‘프롬프트 엔지니어’의 등장: 필수 기술인가, 스쳐 가는 유행인가?         ‘프롬프트 엔지니어링’은 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 명확한 지시를 내리는 기술입니다. 초기 AI 모델들은 인간의 의도를 잘 파악하지 못했기 때문에, 사용자의 정교한 안내가 필수적이었습니다. 예를 들어, AI에게 특정 역할(페르소나)을 부여하거나, 복잡한 문제는 단계별로 생각하도록 유도하는(사고의 연쇄, Chain-of-Thought) 기법들이 대표적입니다.         하지만 이를 ‘엔지니어링’이라 부르는 것에 대해서는 논란이 많습니다. 지지자들은 체계적인 실험과 분석이 필요한 공학의 한 분야라고 주장하지만, 비판자들은 결과가 예측 불가능하고, 동일한 프롬프트에도 다른 답이 나오는 등 전통적인 공학의 엄밀함이 부족하다고 지적합니다. 사실 ‘프롬프트 엔지니어링’의 부상은 초기 AI 기술의 한계를 보완하기 위한  과도기적 현상 에 가깝습니다.         2. 다음 물결, ‘컨텍스트 엔지니어링’: 더 높은 벽인가, 자연스러운 진화인가?         최근에는 ‘컨텍스트 엔지니어링’이라는 용어가 주목받고 있습니다. 이는 단순히 질문 ...