[에이전트 설계 #2] 컨텍스트 엔지니어링, 컨텍스트 윈도우를 예산처럼 쓰는 법
컨텍스트 윈도우는 클수록 좋은 게 아니라 관련성이 높을수록 좋습니다. 유한한 창을 예산처럼 쓰는 선별 로딩·요약·격리·외부화 네 전략과 CLAUDE.md 같은 상시 로드 파일의 설계 기준을 정리했습니다.
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AI 에이전트의 구조와 위임 기준, 멀티 에이전트 운영법을 검증 가능한 근거와 함께 정리합니다.
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컨텍스트 윈도우는 클수록 좋은 게 아니라 관련성이 높을수록 좋습니다. 유한한 창을 예산처럼 쓰는 선별 로딩·요약·격리·외부화 네 전략과 CLAUDE.md 같은 상시 로드 파일의 설계 기준을 정리했습니다.
읽어보기하네스는 모델을 감싼 실행 루프입니다. 도구·권한·컨텍스트 관리·피드백이라는 구성 요소와, 에이전트 성능이 모델 지능과 하네스 품질의 곱으로 결정되는 이유, 좋은 하네스의 조건을 정리했습니다.
읽어보기지금까지 7편 동안 다룬 AI는 결국 "묻고 답하는" 도구였습니다. 질문을 다듬고, 자료를 주고, 답을 검증하는 것까지 전부 사람이 대화를 운전했죠. 그런데 AI 업계가 지난 2년 내내 매달려 온 다음 단계는 결이 다릅니다. 대화가 아니라 일 자체를 맡기는 AI, 에이전트입니다.…
읽어보기AI 코딩 도구를 쓰다 보면 같은 지시를 반복하게 됩니다. "커밋 메시지는 이 형식으로", "배포 전엔 이 체크리스트대로" 같은 것들이요.
읽어보기앞선 편들에서 컨텍스트를 아끼는 법을 봤습니다. 이력은 작업 경계마다 비우고(3편), 고정비는 짧게 설계하고(4편). 그런데 이렇게 아껴도 감당이 안 되는 작업이 있습니다. "이 코드베이스에서 결제 로직이 어떻게 흘러가는지 파악해줘" 같은 요청이 대표적이에요. 성실한 에이전트는…
읽어보기시리즈를 여기까지 따라오셨다면 공통 패턴이 보일 겁니다. 컨텍스트 윈도우 안에 두는 것을 최소화하라는 것. 3편의 "/clear 전에 상태를 파일로", 4편의 "본문 대신 포인터만", 5편의 "과정은 서브에이전트에, 결론만 메인에"가 전부 같은 방향을 가리킵니다. 그런데 이…
읽어보기1편에서 컨텍스트 윈도우가 왜 유한한지를 봤습니다. 그런데 요즘 모델 스펙을 보면 이런 생각이 듭니다. 이미 100만 토큰짜리 모델이 나왔는데, 그냥 코드베이스든 문서든 통째로 넣으면 되는 것 아닐까. 아껴 쓰고 말고 할 게 있나.
읽어보기앞선 두 편에서 진단을 마쳤습니다. 컨텍스트 윈도우는 유한하고(1편), 채운다고 다 쓰이는 것도 아니며 길어질수록 오히려 성능이 떨어집니다(2편). 그럼 처방은 하나로 모입니다. 컨텍스트를 관리해야 합니다. 그리고 Claude Code를 비롯한 코딩 에이전트들이 이를 위해…
읽어보기3편에서 /clear로 대화 이력을 비우는 법을 봤습니다. 그런데 /clear 직후 컨텍스트 잔량을 확인해 보면 100%가 아닙니다. Claude Code에서 /context 명령을 쳐보면 이유가 보여요. 시스템 프롬프트, 도구 정의, CLAUDE.md, MCP 서버가 등록한…
읽어보기Claude Code 같은 코딩 에이전트를 쓰다 보면 화면 아래에 "Context left until auto-compact: 8%" 같은 경고가 뜹니다. 채팅형 AI에서는 본 적 없는 표시죠. 그런데 이 숫자가 왜 줄어드는지, 0이 되면 무슨 일이 벌어지는지 설명할 수 있는…
읽어보기지난번에 macOS 터미널 6종을 비교하면서 "AI 에이전트 시대를 위한 터미널은 따로 소개하겠다"고 예고드렸는데요. 오늘이 그 후속편입니다.
읽어보기AI 코딩 도구를 확장하는 방법이 요즘 부쩍 늘었습니다. MCP로 도구를 붙이고, Skill로 절차를 등록하고, 서브에이전트로 작업을 위임하고요.
읽어보기Claude Code를 프로젝트에 붙여 쓰다 보면 두 가지 요구가 생깁니다. "이 규칙은 매번 지켜라"와 "지난번에 알아낸 걸 기억해라".
읽어보기ChatGPT나 Claude를 쓰다 보면 아쉬운 순간이 옵니다. 모델은 똑똑한데, 내 데이터베이스도 못 보고 사내 위키도 못 읽으니까요.
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