프롬프트 엔지니어링은 일시적인 기술이다

Source: Dev.to

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처음엔 눈에 띄지 않는 문제

대부분의 개발자는 채팅 창을 통해 AI를 접한다.
무언가를 입력한다.

처음에는 힘이 나는 느낌이다. 프롬프트를 신중히 만들면 출력을 “형성” 할 수 있다. 충분히 반복하면 놀라울 정도로 좋은 결과를 얻을 수 있다. 많은 팀이 여기서 멈추고 “AI를 사용하는 방법” 을 배운 것으로 가정한다.

문제는 나중에 나타난다

• 프롬프트가 작성된 지 몇 주 혹은 몇 달 후에 누군가 재사용하려 한다.
• 출력이 미묘하게 변한다.
• 새로운 엣지 케이스가 나타난다.
• 팀원이 한 문제를 “수정”하기 위해 프롬프트 일부를 다시 쓰면서 다른 문제를 실수로 깨뜨린다.
• 프롬프트가 길어진다.
• 컨텍스트가 중복된다.

이제 어느 부분이 중요한지 완전히 확신할 수 없다.

결국 프롬프트는 취약한 산물이 된다—작동하다가 갑자기 안 된다.

이것은 도구 문제가 아니다. 시스템 문제이다.

실제 시스템에서 프롬프트 엔지니어링이 무너지는 이유

1. 무언가를 물어보세요
2. 응답을 관찰하세요
3. 문구를 다듬으세요
4. 반복하세요

이는 일회성 작업, 연구, 브레인스토밍 및 학습에 잘 맞습니다.

하지만 프로덕션 소프트웨어가 구축되는 방식과는 명확히 맞지 않습니다.

프로덕션 시스템은 예측 가능성, 재사용성, 소유권, 시간에 따른 변화라는 제약에 의해 정의됩니다. 채팅 창에 작성된 프롬프트는 기본적으로 이러한 속성을 전혀 갖추고 있지 않습니다.

핵심 불일치

프롬프트 엔지니어링은 지역적 성공에 최적화됩니다. 소프트웨어 엔지니어링은 장기적인 동작에 최적화됩니다. 이는 서로 다른 목표입니다.

프롬프트는 인터페이스가 아니다

소프트웨어에서 인터페이스는 의존하는 대상이며, 명확한 기대치를 가집니다:

• 입력은 무엇인지
• 출력은 무엇인지
• 어떤 일이 일어나지 않아야 하는지

프롬프트는 이러한 보장을 자연스럽게 인코딩하지 않습니다.

• 겉보기에 비슷한 두 프롬프트가 전혀 다른 동작을 할 수 있습니다.
• 작은 문구 변경만으로도 어조, 구조, 혹은 작업 해석 자체가 바뀔 수 있습니다.
• 모델은 뒤로 호환성(backwards compatibility) 개념을 갖고 있지 않습니다.
• 스키마 강제 적용은 직접 구축하지 않는 한 존재하지 않습니다.
• 유일한 “계약”은 “지난번에 작동했었다”는 것뿐입니다.

팀에서 흔히 발생하는 실패 유형

1. 한 개발자가 자신의 사용 사례에 맞는 프롬프트를 작성합니다.
2. 다른 개발자가 약간 다른 상황에 그대로 복사해 사용합니다.
3. 시간이 지나면서 변형된 버전들이 생겨납니다.
4. 버그가 발견되면 추가 지시문을 넣어 고칩니다.
5. 그 결과 프롬프트는 자연어로 작성된, 문서화되지 않은 작은 프로그램이 됩니다.

이 시점에서 팀은 유지보수를 위해 설계된 도구 없이 로직을 유지하고 있는 것입니다.

시스템이 커질수록 악화되는 이유

• 작은 시스템은 취약한 구성 요소를 감당할 수 있다.
• 큰 시스템은 그렇지 못하다.

AI가 사용자‑대면 기능, 백그라운드 작업, 내부 도구 등 여러 곳에서 사용되면 일관성 비용이 상승한다. 한 상황에서 “대체로 괜찮은” 응답이 다른 상황에서는 받아들일 수 없을 수도 있다.

팀은 프롬프트에 형식, 어조, 제외 항목, 대체 응답, 예시, 경고 등 더 많은 제약을 추가한다.

아이러니하게도 이것을 종종 **“더 나은 프롬프트 엔지니어링”**이라고 부른다.

실제로 일어나고 있는 일은 프롬프트가 그들이 잘하는 범위를 넘어서는 상황이며, 설계의 대체물로 사용되고 있다는 것이다.

규모가 커지면 세 가지 예측 가능한 문제가 발생한다

1. 인지 부하
2. 숨겨진 결합
3. 변경 마비

이것은 AI 문제가 아니다. 고전적인 소프트웨어‑유지보수 문제이다.

더 나은 사고 모델: 프롬프트에서 사용 사례로

도움이 되는 변화는 새로운 모델이나 더 나은 문구 기법이 아닙니다. AI 활용을 개념화하는 방식의 변화입니다.

프롬프트 대신 호출 가능한 작업(Callable Tasks)으로 생각하기

호출 가능한 작업은 구현과 무관하게 이름을 붙일 수 있는 목적을 가집니다. 다음과 같은 질문에 답합니다:

“이 AI 구성 요소가 시스템에서 수행하는 작업은 무엇인가요?”

예시 사용 사례

• “Google 검색 광고용 고의도 헤드라인 생성.”
• “지원 티켓을 고객용 설명으로 요약.”
• “기술 문서를 온보딩 친화적인 언어로 재작성.”

이것들은 프롬프트가 아닙니다. 사용 사례입니다.

작업에 이름을 붙이면, 다른 시스템 구성 요소를 다루듯이 동일하게 사고할 수 있습니다.

AI를 인프라로, 대화가 아니라

프로덕션 시스템에서 AI는 협업자보다는 인프라처럼 동작해야 합니다.

• 인프라는 설계상 지루함을 갖습니다.
• 예측 가능합니다.
• 한 가지 일만 수행합니다.
• 호출 가능합니다.

사용할 때마다 협상할 필요가 없습니다.

• 데이터베이스 쿼리는 누군가 문장을 다르게 표현했다고 해서 동작이 바뀌지 않습니다.
• 결제 API는 의도를 재해석하지 않습니다.

인터페이스가 허용되는 범위를 정의합니다.

AI 구성 요소가 완벽히 결정적일 필요는 없지만 제한된 동작은 필요합니다. 목표는 동일한 출력이 아니라 일관된 의도입니다.

이것이 프롬프트가 부족한 지점입니다. 프롬프트는 모델의 원시 동작에 너무 가깝고 호출자에게 너무 많은 표면적을 노출합니다.

AI 로직을 안정적인 작업 경계 뒤에 감싸면 그 표면적을 줄일 수 있습니다.

AI 래퍼가 실제로 무엇인가

개념적으로 AI 래퍼는 시스템과 모델 사이에 위치하는 이름이 지정된, 재사용 가능한 작업 정의입니다. 이는 다음을 인코딩합니다:

• AI가 수행하도록 기대되는 작업
• AI가 작동하는 제약 조건
• 출력의 구조
• 시스템의 나머지 부분이 안전하게 가정할 수 있는 전제

중요한 부분은 문구 자체가 아니라 추상화라는 점입니다.

이는 수십 년 전 소프트웨어 엔지니어링이 진행한 변화를 반영합니다:

• 인라인 로직 → 함수
• 스크립트 → 서비스

구체적인 예시: 프롬프트에서 호출 가능한 태스크로

프롬프트 기반 접근법

“다중 고전환 구글 광고 헤드라인을 생성하세요. 의도에 집중하고, 일반적인 문구는 피하세요. 문자 제한을 준수하세요.”

이 프롬프트는 복사·조정·즉석에서 재사용됩니다.

태스크 기반 접근법

태스크: GenerateGoogleRSAHighIntentHeadlines

• 한 번 정의하고, 명확한 계약(입력 스키마, 출력 형식, 제약 조건)을 가집니다.
• 코드베이스 전반에서 재사용 가능합니다.
• 중앙에서 개선할 수 있으며, 시스템의 나머지는 태스크 이름에 의존하고, 불안정한 프롬프트 문자열에 의존하지 않습니다.

핵심 정리

1. AI 구성 요소를 인프라스트럭처처럼 다루기—안정적이고 호출 가능하며 경계가 명확함.
2. 원시 프롬프트를 흩뿌리는 대신 재사용 가능한 작업 정의하기.
3. 프롬프트를 래퍼 뒤에 캡슐화하여 계약, 스키마, 버전 관리를 강제하기.
4. 다른 서비스와 동일한 엔지니어링 규율 적용하기: 테스트, 모니터링, 문서화, 진화.

“프롬프트 엔지니어링”에서 작업 엔지니어링으로 전환함으로써 AI를 불안정하고 실험적인 산물이 아닌, 신뢰할 수 있고 유지 관리 가능한 생산 시스템의 일부로 만들 수 있습니다.

Prompt Engineering vs. Wrapped Tasks

프롬프트‑중심 개발의 문제점

• 불안정성: 모델이 변경될 수 있고 내부 지시가 진화할 수 있지만, 작업 경계는 그대로 유지됩니다.
• 인지 부하: 프롬프트가 코드나 설정에 직접 삽입될 때, 모든 호출 지점은 무엇을 호출하고 어떻게 모델에 요청할지를 모두 이해해야 합니다.

래핑된 작업의 장점

래핑된 작업 접근 방식에서는 책임이 작업 정의 자체로 이동하므로, 개발자는 더 높은 수준에서 사고할 수 있습니다:

“이 컴포넌트는 광고 헤드라인이 필요합니다.”
“이 서비스는 광고 헤드라인을 제공합니다.”

개발자는 이제 각 호출마다 톤, 제외 항목, 형식 등을 생각할 필요가 없습니다—그러한 고민은 한 번만, 한 곳에서 처리됩니다. 이것이 성숙한 시스템이 확장되는 방식이며, 복잡성을 잘 정의된 경계로 옮기는 것입니다.

프롬프트 엔지니어링이 여전히 적용되는 경우

프롬프트 엔지니어링이 쓸모없는 것은 아니며, 최종 아키텍처로 간주될 때 잘못 적용된 것입니다.

• 탐색 도구:
  • 모델이 무엇을 할 수 있는지 탐색합니다.
  • 엣지 케이스를 이해합니다.
  • 동작을 프로토타이핑합니다.

이는 정식 API를 정의하기 전에 탐색 스크립트를 작성하는 것과 유사합니다. 실수는 탐색 단계 자체를 프로덕션 솔루션으로 착각하는 데 있습니다.

장기적인 기술 vs. 프롬프트 트릭

1. 안정적인 사용 사례 식별하기.
2. 명확한 작업 경계 정의하기.
3. 시스템이 의존할 수 있는 출력 설계하기.
4. 호출자를 깨뜨리지 않으면서 행동을 진화시키기.

이것들은 시스템 설계 기술이며, 프롬프트 작성 트릭이 아닙니다.

Zywrap 소개 (간략히)

래퍼 기반 모델을 채택하면 다음 질문은 구현입니다.

• Zywrap은 AI 사용 사례를 재사용 가능하고 호출 가능한 래퍼로 형식화하는 인프라 계층입니다.
• 이는 즉석 프롬프트가 아니라 안정적인 시스템 구성 요소로 실제 작업을 포착합니다.
• Zywrap은 채팅 기반 AI의 대안이 아니라; 다른 사고 모델을 구현합니다: 생산 인프라스트럭처로서의 AI.

이러한 계층을 직접 구축하든 기존 것을 채택하든, 아키텍처 전환이 핵심입니다.

미래: 프롬프트는 줄이고 시스템은 늘리기

AI가 소프트웨어에 더 깊게 통합됨에 따라, 업계는 프롬프트를 작업의 기본 단위로 보는 방식을 떠날 것입니다.

• Prompt engineering 은 탐색, 교육, 실험에 여전히 가치가 있습니다.
• 하지만 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 정의하는 기술은 아닙니다.

오래 지속되는 시스템은 abstractions 위에 구축되며, 영리한 문구가 아니라 abstractions 위에 구축됩니다.

AI와 장기적으로 성공하는 팀은 “우리는 어떻게 하면 더 좋은 프롬프트를 작성할 수 있을까?” 라는 질문을 멈추고, “우리 시스템이 의존하는 안정적인 작업은 무엇인가?” 라는 질문을 시작할 것입니다.

그 질문은 maintainable design 으로 이어지며, 이는 결코 사라지지 않는 기술입니다.