통합을 넘어서: 컨텍스트 엔지니어링으로 AI의 미래를 구축하는 방법

프롬프트 엔지니어링과 달리 컨텍스트 엔지니어링은 AI 에이전트의 데이터 인프라를 구축하는 데 초점을 맞춰, 상호 작용 전반에 걸쳐 관련 정보에 접근할 수 있도록 합니다. 이는 LLM의 기억력 상실, 환각, 장기 상호 작용에서의 일관성 부족과 같은 프롬프트 엔지니어링의 한계를 해결합니다. 컨텍스트 엔지니어링은 모델 주변에 강력한 정보 생태계를 구축하여 지속적인 기억력과 상황 인식을 보장합니다. 이는 표준화된 컨텍스트 접근을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 다양한 데이터 소스와 연결하기 위한 서비스 통합을 포함합니다. 컨텍스트 엔지니어링의 핵심 단계는 효율적인 관리를 위해 컨텍스트를 작성, 선택, 압축 및 격리하는 것입니다. 이러한 원칙을 기반으로 구축된 플랫폼인 컨텍스트 스페이스는 사전 구축된 통합, MCP 준비 아키텍처 및 프로덕션 준비 인프라를 제공합니다. 멀티턴 메모리 구축 및 컨텍스트 파이프라인 관리와 같이 LLM을 다루는 개발자가 직면하는 일반적인 문제를 해결합니다. 이 플랫폼은 확장성과 사용 편의성을 위해 설계되어 개발자가 에이전트 동작에 집중할 수 있도록 합니다. 로드맵에는 컨텍스트 관리 강화, 에이전트 지능 향상, 포괄적인 분석 제공이 포함됩니다. 컨텍스트 스페이스는 컨텍스트 인식 AI 에이전트 구축의 복잡한 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 합니다.