대규모 언어 모델 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링 전략
2025-07-04
대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 사용이 증가함에 따라 컨텍스트 엔지니어링은 효율적인 에이전트 구축에 있어 중요한 요소가 되었습니다. 이 글에서는 컨텍스트 엔지니어링의 네 가지 주요 전략을 요약합니다. 쓰기(컨텍스트 윈도우 외부에 컨텍스트를 저장, 예: 스크래치패드나 메모리 사용), 선택(외부 저장소에서 관련 컨텍스트 선택), 압축(컨텍스트 요약 또는 잘라내기), 분리(컨텍스트를 여러 에이전트 또는 환경으로 분할). 이러한 전략은 LLM 컨텍스트 윈도우의 제한을 해결하고 에이전트 성능을 향상시키며 비용을 절감하는 것을 목표로 합니다. 이 글에서는 Anthropic과 Cognition과 같은 기업의 사례를 사용하여 메모리 선택, 컨텍스트 요약, 멀티 에이전트 조정 등 각 전략의 구체적인 방법과 과제를 자세히 설명합니다.
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