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AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링: LangChain과 Manus의 전략
이 웹세미나는 AI 에이전트의 성능 극대화를 위한 컨텍스트 엔지니어링의 핵심 전략을 다룹니다. Lance Martin(LangChain)과 Peak Ji(Manus 공동 창립자)가 컨텍스트 창 관리, 성능 최적화, 확장 가능한 에이전트 구축에 대한 실전 전략을 공유합니다. 주요 포인트는 다음과 같습니다:
- 컨텍스트 감소: 도구 결과 압축 및 스키마 기반 요약
- 컨텍스트 오프로딩: 파일 시스템 및 샌드박스 유틸리티 활용
- 컨텍스트 격리: 최소 서브 에이전트(플래너, 지식 관리자, 실행기) 활용
- 과도한 엔지니어링 회피: 모델 신뢰 강화와 단순화
1. 컨텍스트 엔지니어링 소개
🌍 배경 및 필요성
- 컨텍스트 폭발: 에이전트가 도구를 자유롭게 호출하면서 메시지 기록이 무한히 증가함.
"에이전트는 도구를 자유롭게 호출하기 때문에 컨텍스트가 폭발적으로 증가합니다. (Lance Martin)"
- 성능 저하: 컨텍스트 길이가 길어질수록 모델 성능이 감소함.
- 해결책: 컨텍스트 창에 필요한 정보만 정확히 전달하는 것이 핵심.
🔍 주요 전략
- 컨텍스트 오프로딩: 파일 시스템에 데이터 저장 후 필요 시 검색.
- 컨텍스트 감소: 도구 결과 압축(Compaction) 및 요약(Summarization).
- 컨텍스트 격리: 서브 에이전트로 작업 분담하여 컨텍스트 분리.
- 캐싱: 반복적인 컨텍스트 처리 최적화.
2. Manus에서 컨텍스트 엔지니어링이 필요한 이유
🧠 철학: 모델보다 애플리케이션에 집중
- 모델 훈련의 한계: 모델 반복 주기가 제품 개발 속도를 저해함.
"스타트업은 일반 모델에 의존하고 컨텍스트 엔지니어링을 최대한 활용해야 합니다. (Peak Ji)"
- 파인튜닝의 함정: 도구 공간이 고정되면 유연성이 떨어짐. MCP(멀티-콜 프로세스) 출시로 인해 도구 공간이 무한히 확장되면서 기존 설계가 무너짐.
3. Manus의 컨텍스트 감소 전략
🔄 압축(Compaction) vs 요약(Summarization)
- 압축: 도구 결과를 파일 경로 등 최소한의 정보로 축소.
"파일 시스템에 저장된 데이터는 컨텍스트 창에서 제거되지만, 필요 시 검색 가능합니다. (Peak Ji)"
- 요약: 압축 후 남은 컨텍스트는 구조화된 스키마로 요약.
- 예: 검색 결과를 "파일 경로 + 핵심 인사이트"로 압축.
- 실행 전략:
- 컨텍스트 창 한계(128K~200K 토큰) 접근 시 압축 우선 적용.
- 압축으로 공간 확보가 어려울 때 요약 실행.
- 최신 도구 호출 기록은 전체 보존하여 모델이 도구 사용법을 학습하도록 지원.
4. 컨텍스트 격리: 서브 에이전트 활용
🧩 다중 에이전트 아키텍처
- 서브 에이전트 역할:
- 플래너: 작업 계획 수립.
- 지식 관리자: 장기 메모리 관리.
- 실행기: 도구 호출 및 작업 수행.
- 에이전트 간 통신:
- 계약 기반 통신: 스키마를 사용해 정보 전달.
- 제약 디코딩: 서브 에이전트가 메인 에이전트의 스키마에 맞춰 결과 제출.
5. 컨텍스트 오프로딩: 계층적 액션 스페이스
🧱 3단계 도구 계층
- 함수 호출: 파일 읽기/쓰기, 셸 명령어 실행 등 원자적 도구.
- 샌드박스 유틸리티: 사전 설치된 CLI 도구(예: MCP CLI, 포맷 변환기).
- 패키지/API: Python 스크립트로 외부 API 호출(예: 금융 데이터 분석).
- 장점:
- 모델 컨텍스트 창 부담 감소.
- 코드 재사용성 및 확장성 향상.
6. 과도한 엔지니어링 회피
🛠️ 단순화의 중요성
- 사례: Manis는 복잡한 컨텍스트 관리 계층 제거 후 성능 향상.
"모델에게 더 많은 신뢰를 주고 단순화할 때 시스템이 더 안정적이고 스마트해집니다. (Peak Ji)"
- 핵심 원칙:
- 컨텍스트 엔지니어링은 모델의 작업을 단순화해야 함.
- "적게 구축하고 더 많이 이해하라(Build less, understand more)."
7. Q&A 하이라이트
❓ 도구 선택 및 모델 선택
- 도구 선택: 30개 이상의 도구를 컨텍스트에 노출하지 않도록 주의.
- 모델 선택:
- Anthropic: 에이전트 작업에 최적화.
- Gemini: 멀티모달 작업에 강점.
- OpenAI: 복잡한 수학/추론 작업에 적합.
🛡️ 가드레일 및 평가
- 가드레일: 샌드박스 내 데이터 유출 방지, 사용자 확인 절차 강화.
- 평가 방법:
- 사용자 평점(1~5점) 수집.
- 자동화된 테스트(검증 가능한 결과).
- 인턴을 통한 시각적/주관적 평가.
🤖 강화 학습 vs 도구 호출
- RL의 한계: MCP 지원 시 고정된 액션 스페이스 필요 → 모델 자체 개발 수준으로 복잡도 증가.
- 대안: 사용자 피드백을 기반으로 한 파라미터 프리 온라인 학습 탐구.
결론
컨텍스트 엔지니어링은 성능과 복잡성의 균형을 요구하는 예술과 과학입니다. Manis는 다음과 같은 전략으로 성공을 거두었습니다:
- 구조화된 데이터 관리: 스키마 기반 압축 및 요약.
- 모델 신뢰 강화: 과도한 엔지니어링 회피.
- 확장성: 계층적 도구 공간과 서브 에이전트 활용.
이 접근법은 AI 에이전트가 장기적으로 안정적이고 유연하게 작동할 수 있는 기반을 제공합니다. 🚀
요약 완료: 2025. 11. 13. 오전 6:58:50
출처:원본 보기