새해가 밝았습니다. 작년 말부터 쏟아져 나온 키워드는 단연 에이전틱 AI(Agentic AI)입니다. 이제 AI는 단순히 채팅창에서 답변만 하는 존재가 아닙니다. 스스로 계획을 세우고, 도구를 사용하고, 복잡한 업무 프로세스를 완결 짓는 ‘행동하는 주체’로 진화하고 있습니다.

하지만 이 흐름 속에서 많은 개발자와 기획자들은 묘한 허무함과 불안함을 동시에 느낍니다. GPT-5, 제미나이 3.0 같은 모델들이 나올 때마다 이런 생각이 들기 때문이죠.

"모델이 이렇게까지 똑똑해졌는데, 

우리가 하던 복잡한 엔지니어링이 이제 무슨 의미가 있지? 

그냥 모델 API만 잘 연결하면 끝나는 거 아닐까?"

혹시 이런 고민을 하고 계신다면, 저는 단호하게 ‘아니요’라고 답하고 싶습니다. 

오히려 모델이 똑똑해질수록 ‘맥락(context)을 설계하는 공학’은 더 중요해집니다.

모델은 '엔진', 당신은 '아키텍트'입니다

자동차를 생각해 봅시다. 아무리 자동차 엔진(LLM)이 강력해도, 그 엔진을 얹을 섀시나 조향장치, 그리고 어디로 달려야 할지 알려주는 내비게이션이 없다면 그것은 그저 시끄러운 고철 덩어리에 불과합니다.

모델이 똑똑해질수록 역설적으로 인간 아키텍트의 역할은 더 중요해집니다. 모델은 ‘어떻게(how)’ 답할지는 알지만, 우리 조직의 데이터 중 ‘무엇(what)’을 근거로 생각해야 하는지, ‘어떤 맥락(context)’을 유지해야 하는지는 모르기 때문입니다. 이것이 바로 ‘프롬프트 엔지니어링’을 넘어 ‘컨텍스트 엔지니어링’으로 나아가야 한다고 주장하는 이유입니다.

에이전트 시대의 핵심 역량, 컨텍스트 엔지니어링

2024년까지 우리가 했던 일이 AI에게 ‘말 잘하는 법(프롬프트)’을 가르치는 것이었다면, 에이전트 시대인 지금은 AI에게 ‘일할 수 있는 환경(컨텍스트)’을 설계해주는 것이 핵심입니다. 프롬프트가 AI에게 지시를 내리는 것이라면, 컨텍스트 엔지니어링은 AI가 올바른 판단을 내릴 수 있도록 배경지식과 작업 기억을 시스템적으로 주입하는 공학입니다.

현업에서 마주치는 Smart Fool AI를 해결하려면 다음과 같은 설계가 필요합니다.

✅ AI의 단기 기억 상실

‘아까 말한 그거!’를 기억 못 하는 에이전트. 단순히 대화 로그를 쌓아두는 게 능사가 아니라는 것을 잘 보여주는 사례이기도 합니다. ‘단기 기억(대화 요약)’과 ‘장기 기억(벡터 저장소)’을 구분하여 설계하는 전략이 부족하기 때문입니다. AI가 어제 나눈 회의 내용을 기억하고 오늘 업무에 반영하게 만드는 것, 이게 바로 에이전트의 기초 체력이죠.

✅ 환각을 통제하는 외부 뇌

아무리 모델이 좋아져도 우리 회사 내부 규정까지는 모릅니다. RAG를 단순히 검색 도구로만 쓰지 않고, ‘지식 큐레이터 에이전트’가 스스로 논문을 찾고 요약하고 지식 베이스를 갱신하도록 만드는 컨텍스트 수명 주기 관리 기법이 필요합니다. ‘죽어있는 데이터’가 아니라 ‘살아 숨 쉬는 지식’을 구축하는 방법을 알아야 합니다.

✅ 행동하는 AI의 통제권

AI 에이전트는 스스로 판단하고 행동합니다. 하지만 ‘고객 DB를 삭제해줘’ 같은 위험한 명령을 따르면 안 되겠죠. 에이전트가 지능을 구현하는 감지(perception), 판단(decision), 행동(action), 학습(learning). 이 4가지 핵심 기능이 어떻게 협력하고, 그 중심에서 컨텍스트가 어던 역할을 하는지 이해하면 에이전트의 작동 원리를 완벽하게 파악하고, 활용할 수 있습니다. 

많은 분들이 묻습니다. “모델이 업데이트되면 지금 배우는 컨텍스트 엔지니어링 기술이 무의미해지는 것 아닐까요?” 

물론 특정 라이브러리 사용법은 변할 수 있습니다. 하지만 지식의 흐름을 설계하고, AI에게 우리 조직만의 고유한 맥락을 주입하는 ‘공학적 원리’는 변하지 않습니다. 앞으로 GPT-6, GPT-7이 등장하여 AI 지능이 인간을 초월하더라도, 이 책에서 다루는 컨텍스트 설계의 원칙들은 여러분의 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

국내 최초로 컨텍스트 엔지니어링을 다룬 책『컨텍스트 엔지니어링으로 완성하는 AI 에이전트』 는 단순히 코드를 따라 치는 매뉴얼이 아닙니다. 만약 그랬다면, 새로운 모델이 나올 때마다 책장의 장식품으로 전락했겠지요. 이 책은 현업에서 마주하는 막막한 문제들을, ‘살아 숨 쉬는 에이전트’를 통해 해결해 나가는 치열한 과정을 담은 실전서입니다.

매일 반복되는 코드 수정이 지겹다면?

단순한 자동 완성을 넘어, 프로젝트의 맥락을 이해하고 버그를 스스로 수정하는 주니어 개발자 에이전트를 설계합니다. 이를 통해 에이전트에게 ‘작업 기억’을 부여하는 법을 배웁니다. 

쏟아지는 최신 정보를 따라가기 벅차다면?

매일 아침 최신 논문을 검색하고, 우리 팀에 필요한 핵심 내용만 추려 학습하는 의료 연구원 에이전트를 구축합니다. 단순 검색이 아닌, 지식을 선별하고 갱신하는’지식 큐레이션 파이프라인’을 내 손으로 만듭니다.

기계적인 챗봇 답변에 고객 이탈이 발생해 고민이라면?

“지난번에 문의한 그 건은 어떻게 됐나요?”라고 묻는 VIP 고객을 즉시 알아보고 맞춤 응대를 하는 고객센터 에이전트를 만듭니다. 대화의 ‘장기 기억(long-term memory)’을 설계하여 진짜 사람 같은 경험을 제공하는 기술을 익힙니다.

결국, 설계하는 자가 살아남습니다. AI가 모든 것을 해주는 세상, 역설적으로 그 AI가 ‘무엇을 근거로’ 일해야 할지 설계하는 당신의 능력은 대체 불가능한 가치가 될 것입니다. 2026년, 에이전트 시대를 헤쳐나갈 확실한 나침반이 필요하다면 『컨텍스트 엔지니어링으로 완성하는 AI 에이전트』를 펼쳐보세요.