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...

AI와 자연스러운 대화법 프롬프트 엔지니어링은 이제 그만, 동료와 대화하듯 소통하세요 핵심 철학 AI는 복잡한 명령어가 필요한 기계가 아닙니다. 자연스러운 대화로 협업하는 지능적인 파트너입니다. 프롬프트 패러다임의 변화 초기 생성형 AI 시대 (2022-2023) 한계:  제한적 추론 능력, 정적 학습 데이터, 단순 패턴 매칭 결과:  복잡한 프롬프트 엔지니어링 기법 필수 Chain-of-Thought   Few-shot Learning   Role Playing 현재 AI 시대 (2024-2025) 발전:  강화된 추론 능력, 실시간 웹 검색, 심층 리서치 결과:  자연스러운 대화만으로 충분한 성능 실시간 검색   고도화된 추론   맥락 이해 🔄 패러다임 전환의 핵심 AI의 능력이 향상되면서  "사용자가 AI에 맞춰야 하는 시대" 에서  "AI가 사용자에게 맞춰주는 시대" 로 변화했습니다. 1 맥락 제공하기 동료에게 업무를 요청할 때처럼, 상황과 배경을 자연스럽게 설명해주세요. "고객 발표용 자료를 만들어야 하는데, 비전문가들이 이해하기 쉽게 설명하고 싶어요." 2 단계적 대화 한 번에 완벽한 결과를 기대하지 말고, 대화를 통해 점진적으로 발전시켜나가세요. "먼저 전체 구조부터 잡아볼까요? 그다음에 세부 내용을 채워넣죠." 3 명확한 의도 표현 복잡한 구조 대신, 왜 이것이 필요한지 목적을 솔직하게 말해주세요. "팀 회의에서 사용할 건데, 논점을 명확하게 정리하고 싶어요." 4 자연스러운 피드백 마음에 들지 않는 부분이 있으면 편하게 수정을 요청하세요. 협업의 일부입니다. "이 부분은 좀 더 구체적으로 설명해줄 수 있을까요? 예시도 넣어주시고요." Before vs After 복잡한 프롬프트 엔지니어링 당신은 10년 이상의 경험을 가진 마케팅 전문가로서 행동하세요. AIDA 프레임워크를 사용하여 포괄적인 마케팅 전략을 수립하세요. 다음을 포함하세요: ...