끝없는 스크립트 없이 늘어나는 AI 컨텍스트를 다루는 방법

Source: Dev.to

Acontext가 수일간의 수동 작업을 몇 시간으로 단축시키는 컨텍스트 엔지니어링을 어떻게 간소화하는지, 그리고 컨텍스트‑데이터 플랫폼이 프로덕션 에이전트에 왜 중요한지 알아보세요

AI 에이전트를 구축할 때 복잡성의 실제 원인은 모델 자체가 아니라는 경우가 거의 없습니다. 그것은 바로 컨텍스트입니다.

모델의 능력은 빠르게 향상되고 있지만, 프로덕션‑급 에이전트를 만든 사람이라면 누구나 다음과 같은 패턴을 알고 있습니다: 시스템이 오래 실행되거나, 도구를 다루거나, 여러 턴에 걸치게 되면, 어려운 작업이 프롬프트 작성에서 컨텍스트 엔지니어링으로 옮겨갑니다.

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왜 컨텍스트 엔지니어링이 실제 병목 현상이 되는가?

실제로 컨텍스트 엔지니어링은 추상적인 개념이 아니다. 매우 구체적인 엔지니어링 작업들의 집합이다:

• 텍스트, 이미지, 메모리, 아티팩트, 툴 호출 등을 저장하기
• 시간이 지남에 따라 무한히 커지는 세션 관리하기
• OpenAI, Anthropic, Gemini 등 서로 다른 메시지 포맷 간 전환하기
• 의미를 손상시키지 않으면서 컨텍스트를 잘라내거나 필터링하기
• “그 순간 LLM이 정확히 무엇을 보았는가?” 라는 질문에 답하기

이 작업들은 몇 가지 공통된 특징을 가진다:

• 거의 모든 프로덕션 에이전트가 겪는 문제이다;
• 일회성 작업이 아니라 지속적인 비용이다;
• 대개 임시 스크립트와 glue code 형태로 구현된다.

그 결과, 팀은 에이전트의 실제 추론이나 행동을 개선하기보다 컨텍스트 로직을 유지보수하는 데 더 많은 시간을 소비하게 된다.

더 간단한 패턴: 통합 레이어로서의 컨텍스트 데이터

문제는 컨텍스트 엔지니어링 자체가 복잡하다는 것이 아니라, 보통 잘못된 위치에 존재한다는 점입니다.

보다 영감을 주는 사고 모델은 컨텍스트를 프롬프트 로직이 아니라 시스템‑레벨 데이터 관점으로 다루는 것입니다.

이 모델은 세 가지 핵심 아이디어를 포함합니다:

1. 원시 메시지와 아티팩트는 그대로 보관됩니다 – 세션이 진행되는 동안 절대 재작성하거나 변형되지 않습니다.
2. 편집은 저장된 데이터를 변형하는 것이 아니라 읽는 시점에 수행됩니다 – 잘라내기, 필터링, 토큰 제어는 검색 과정에서 이루어지며, 원본 세션은 변하지 않습니다. 개발자는 명확한 컨텍스트‑윈도우 메트릭을 사용해 편집이 필요한지를 판단할 수 있습니다.
3. 선언적 규칙이 흩어진 스크립트를 대체합니다 – 비즈니스 로직 전반에 걸쳐 휴리스틱을 퍼뜨리는 대신, 개발자는 선언적 전략을 통해 컨텍스트가 어떻게 형성되어야 하는지를 기술합니다.

이러한 전환을 통해 컨텍스트 엔지니어링은 예측 가능하고 재사용 가능한 방식이 되며, 취약하고 맞춤형인 접근 방식에서 벗어날 수 있습니다.

Acontext는 두 개의 API로 컨텍스트 엔지니어링을 단순화합니다

이렇게 보면 “몇 줄의 코드”는 작업량이 줄어든다는 의미가 아닙니다. 시스템 레이어로 복잡성을 이동한다는 의미이며, 그곳에서 일관되게 처리될 수 있습니다.

Acontext는 두 개의 간단한 API를 제공합니다: store_message()와 get_messages().

• 원시 컨텍스트는 한 번만 저장됩니다.
• 컨텍스트 편집은 메시지를 가져올 때만 발생합니다.
• 편집 동작은 명시적인 전략을 통해 정의됩니다.
• 동일한 규칙이 에이전트와 세션 전반에 적용됩니다.

코드 실전: 실시간 컨텍스트 편집

아래 예시는 컨텍스트 편집이 애플리케이션 로직에서 선언형 읽기 단계로 이동하는 방식을 보여줍니다. 메시지를 가져오고, 토큰을 세고, 히스토리를 다듬고, 모델 입력을 재구성하는 코드를 작성하는 대신, 애플리케이션은 편집 규칙을 한 번 정의하고 이를 get_messages에 전달합니다. Acontext는 해당 규칙을 일관되게 적용하여 세션의 편집된 뷰를 반환합니다.

편집이 읽기 시점에 발생하기 때문에 컨텍스트 동작을 변경할 때 저장 로직을 다시 작성하거나 과거 데이터를 재처리할 필요가 없습니다. 전략을 조정하고, 다양한 뷰를 비교하며, 코드를 중복하지 않고 에이전트 간에 동일한 규칙을 재사용할 수 있습니다.

바로 사용할 수 있는 편집 전략

from acontext import AcontextClient

client = AcontextClient(
    base_url="http://localhost:8029/api/v1",
    api_key="sk-ac-your-root-api-bearer-token"
)

# 편집 전략이 적용된 세션 가져오기
edited_session = client.sessions.get_messages(
    session_id="session-uuid",
    edit_strategies=[
        {"type": "token_limit", "params": {"limit_tokens": 20_000}},
        {"type": "remove_tool_result", "params": {"keep_recent_n_tool_result": 3}},
        # ... 필요에 따라 더 많은 전략을 추가 ...
    ],
)

# 원본(편집되지 않은) 세션 가져오기
original_session = client.sessions.get_messages(
    session_id="session-uuid"
)

실제로 이것은 개발자가 유지해야 하는 접착 코드 양을 줄이고, 컨텍스트 동작을 튜닝할 때 반복 주기를 단축시키며, 컨텍스트 엔지니어링을 예측 가능하고, 재사용 가능하며, 플랫폼에 구애받지 않게 만들어 줍니다.

왜 프로덕션 에이전트를 위한 컨텍스트 데이터 플랫폼이 중요한가

이 통합 데이터 레이어 추상화는 AI 에이전트를 데모에서 더 멋지게 보이게 하기 위한 것이 아닙니다. 컨텍스트가 증가하고, 도구가 반복적으로 실행되며, 실패 비용이 큰 실제 프로덕션 환경에서 신뢰성 있게 동작하도록 만드는 것이 목적입니다.

실제로 팀들은 명확하고 구체적인 개선을 경험하기 시작합니다:

• 장기 실행 작업이 컨텍스트 증가를 안전하고 일관되게 처리함으로써 실패 빈도가 감소합니다.
• 에이전트 행동이 실행, 환경, 모델 업그레이드 전반에 걸쳐 예측 가능하고 재현 가능해집니다.
• 디버깅이 모델이 특정 시점에 무엇을 보았는지 추측하는 것에 의존하지 않게 됩니다.
• 컨텍스트 엔지니어링은 애플리케이션 로직이 아니라 인프라로 취급되어 배경으로 물러납니다.

앞으로 나아갈 길

컨텍스트 엔지니어링은 며칠에 걸친 수작업이 필요하지 않을 수 있습니다.

Acontext를 사용하면 한때 맞춤형 연결에 며칠이 걸리던 작업을 몇 시간 안에 수행할 수 있습니다—안전하고 일관되게, 동일한 글루 코드를 다시 작성할 필요 없이.

이는 실제로 컨텍스트 엔지니어링 단순화가 의미하는 바입니다.

이 방식이 에이전트를 구축하는 방법과 일치한다면 실제 워크플로우에서 Acontext를 사용해 보세요:

• 작동하는 부분, 문제가 발생하는 부분, 그리고 필요하다고 생각하는 기능을 공유해 주세요.
• 커뮤니티에 참여하고 피드백을 제공하여 에이전트 제작자들이 오픈소스 로드맵을 형성하도록 도와 주세요.

링크

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