AI
ODW #7: 세 가지 방법으로 토큰 소비량 40% 절감! ADK를 이용한 컨텍스트 엔지니어링
두줄요약
AI 에이전트의 토큰 소비와 정확도 문제를 줄이기 위한 컨텍스트 엔지니어링을 ADK 사례로 설명했습니다. 도구 필터링과 에이전트 분리, 입출력 구조화로 토큰을 40% 절감한 실험 결과도 공유했습니다.
핵심 내용
- AI 에이전트의 토큰 소비와 정확도 문제를 줄이기 위한 컨텍스트 엔지니어링 개념 정리
- ADK에서 tool_filter, AgentTool, input/output schema를 조합해 컨텍스트 분리와 구조화를 적용하는 방법 소개
- Jira 주간 보고서 에이전트 실습에서 토큰 소비량과 컨텍스트 윈도 사용률을 측정해 개선 효과 검증
- Claude Code와 Codex에도 동일한 원칙이 적용되며, 입력·추론·출력 단계별 토큰 최적화가 가능함을 설명
적용해볼 점
- 도구 정의와 대화 이력, 출력 형식 중 불필요한 컨텍스트부터 줄이기
- 작업별 에이전트 분리와 구조화된 입출력으로 컨텍스트 부패 방지
- 개선 전후 토큰 사용량과 비용을 측정해 조직 단위로 공유