AI 에이전트의 진화: 프롬프트에서 컨텍스트 엔지니어링까지

이 게시물은 AI 에이전트 성능 향상을 위한 최신 연구 동향과 Agentic Context Engineering (ACE) 방법론을 소개합니다.

기술 발전 흐름

• 초기에는 프롬프트 엔지니어링에 집중
• RAG(검색 증강 생성)으로 환각 문제 해결 시도
• 파이프라인 최적화 및 워크플로우, 에이전트 개념 확장
• 현재는 하이브리드 에이전트와 컨텍스트 엔지니어링이 핵심

ACE의 핵심

• 컨텍스트를 살아있는 플레이북으로 진화시키는 접근
• 간결성 편향과 컨텍스트 붕괴 문제 해결
• Generator, Reflector, Curator 세 모듈이 순환 협력
• 점진적 델타 업데이트와 성장 및 정제 메커니즘으로 정보 손실 방지

성과 및 의의

• 비용과 지연시간을 줄이며 정확도 최대 17.1% 향상
• 모델 재학습 없이 외부 컨텍스트 설계로 성능 극대화 가능

결론

AI 에이전트 성능은 모델 크기뿐 아니라 컨텍스트 설계와 메모리 관리에 달려 있으며, ACE는 이러한 새로운 방향을 제시합니다.