AI 에이전트는 '컨텍스트 엔지니어링'을 어떻게 효과적으로 활용할 수 있을까? @LangChainAI의 YouTube 동영상 "How Agents Use Context Engineering"은 오프로드(Offload), 리듀스(Reduce), 아이솔레이션(Isolate)의 세 가지 원칙을 중심으로 진행됩니다. 이 동영상은 Claude Code, Manus, LangChain DeepAgents와 같은 주류 프레임워크에 이미 완벽하게 구현되어 있습니다. 1. 오프로드: 실시간으로 상주할 필요가 없는 정보나 운영을 외부 시스템에 아웃소싱하여 모델 창의 부담을 없애고, 상담원은 필요할 때만 해당 시스템에 전화를 겁니다. • 파일 시스템 저장: 과거 대화, 데이터 로그, 중간 결과가 파일(예: JSON)에 기록되고, 에이전트는 전체 파일을 로드하는 대신 경로 참조를 사용합니다. • 작업 스크립팅: 반복적인 작업은 독립적인 스크립트(예: 데이터 정리 및 API 호출)로 캡슐화되고, 에이전트는 실행 결과만 수신하므로 창에 코드가 삽입되지 않습니다. • 점진적 도구 공개: 모든 도구를 한꺼번에 공개하는 대신 작업 단계(먼저 검색한 다음 편집)에 따라 도구를 동적으로 잠금 해제하여 중복 옵션을 방지합니다. > 실제 사례: DeepAgents는 동적 도구 등록을 지원하고, Manus는 스크립트 작업에 뛰어나며, Claude Code는 파일 지속성을 강조합니다. 2. 줄이기: 의미적 무결성을 유지하면서 컨텍스트 크기를 압축하는 동시에 창 내의 정보를 단순화합니다. • 압축: 알고리즘은 중복된 메시지를 병합하는 등 중복된 토큰을 제거합니다. • 요약: LLM을 사용하여 긴 대화를 핵심 요점(예: 요점)으로 요약하면 토큰을 70% 이상 절약할 수 있습니다. • 필터링: 현재 작업의 관련성을 기준으로 관련 없는 로그나 과거 데이터를 필터링합니다. 실제 사례: Manus에는 압축 알고리즘이 내장되어 있고, Claude Code는 다이제스트 생성에 뛰어나며, DeepAgents는 쿼리 기반 필터를 제공합니다. 3. 분리: 복잡한 작업을 각각 자체 컨텍스트 창을 갖는 독립적인 하위 모듈로 나누어 작업을 분할하고 정복합니다. • 하위 에이전트 아키텍처: 마스터 에이전트는 여러 하위 에이전트를 조정하여 하위 작업(예: 연구, 검증, 합성)을 병렬로 처리하고 최종적으로 결과를 집계합니다. • 계층적 컨텍스트 관리: 하위 에이전트가 서로 간섭하지 않으므로 단일 창 과부하가 발생하지 않습니다. 실제 사례: DeepAgents는 계층적 에이전트 체인을 지원하고, Manus는 고급 병렬 격리를 구현하며, Claude Code는 기본적인 하위 작업 분해를 제공합니다. 핵심 통찰력 및 실질적인 권장 사항: 컨텍스트 엔지니어링은 큐워드 기법이 아니라 시스템 수준의 아키텍처 설계에 관한 것입니다. 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 에이전트를 개발할 때 다음 사항을 권장합니다. 1. 설치 제거부터 시작하세요. 파일과 스크립트를 사용하여 창을 비우는 것을 우선시하세요. 2. 오버레이 감소 메커니즘: 요약과 필터링을 결합하여 간결한 맥락을 유지합니다. 3. 복잡한 작업에 대한 격리: 확장 가능한 심층 추론을 달성하기 위해 하위 에이전트를 도입합니다. 이러한 전략을 통해 지능형 에이전트는 "단기 대응"에서 "장기적으로 안정적인 실행"으로 진화하여 코드 개발, 연구 및 분석, 자동화 프로세스와 같은 시나리오에서 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 간단히 말해서, 컨텍스트 엔지니어링은 부담을 덜어주고, 정보를 단순화하고, 모듈형 실행을 통해 제한된 모델 창에서 무한한 수의 작업을 처리할 수 있도록 하는 것입니다. 유튜브 영상
