Salesforce의 Agentforce Vibes 2.0, 숨겨진 실패를 겨냥한다: AI 에이전트의 컨텍스트 과부하
Source: VentureBeat
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Overview
스타트업 펀딩 플랫폼인 VentureCrowd가 AI 코딩 에이전트를 도입했을 때, 다른 기업들과 마찬가지로 동일한 성과를 거두었습니다: 일부 프로젝트에서는 프런트‑엔드 개발 주기를 90 % 단축했습니다.
하지만 이는 쉽지 않았으며 많은 시행착오를 겪었습니다.
VentureCrowd의 첫 번째 과제는 데이터와 컨텍스트 품질에 관한 것이었습니다. VentureCrowd의 최고 제품 책임자 Diego Mogollón은 VentureBeat와의 인터뷰에서 “에이전트는 런타임에 접근할 수 있는 모든 데이터를 기반으로 추론한다”며, 제공된 컨텍스트만을 근거로 하기 때문에 틀릴 가능성이 높다고 말했습니다.
“문제는 코딩 에이전트 자체에 있는 경우는 드물고, 그 주변에 있는 모든 것에 있습니다. 이는 AI 문제로 위장한 컨텍스트 문제이며, 제가 에이전트 구현에서 가장 많이 보는 실패 원인 1위입니다.” – Diego Mogollón
그들의 또 다른 장애물은 많은 기업과 마찬가지로 지저분한 데이터와 불명확한 프로세스였습니다. 컨텍스트와 마찬가지로, Mogollón은 코딩 에이전트가 나쁜 데이터를 증폭시킬 수 있다고 말했으며, 따라서 회사는 먼저 잘 구조화된 코드베이스를 구축해야 했습니다.
VentureCrowd의 경험은 AI‑에이전트 개발에서 더 넓은 문제를 보여줍니다: 모델이 에이전트를 실패하게 하는 것이 아니라, 한 번에 너무 많은 컨텍스트와 도구에 압도되는 것입니다.
너무 많은 컨텍스트
이 현상은 컨텍스트 팽창이라고 불리는 현상에서 비롯됩니다. AI 시스템이 더 많은 데이터, 도구, 혹은 지시를 축적하면 워크플로우가 복잡해집니다. 문제는 에이전트가 더 잘 작동하려면 컨텍스트가 필요하지만, 과도한 컨텍스트는 잡음을 만든다는 점입니다. 컨텍스트가 많을수록 토큰 수가 늘고, 성능이 느려지며, 비용이 증가합니다.
컨텍스트 팽창을 억제하는 한 가지 방법은 컨텍스트 엔지니어링입니다. 이는 에이전트가 코드 변경이나 풀 리퀘스트를 이해하고 자신의 작업에 맞추도록 돕습니다. 그러나 컨텍스트 엔지니어링은 종종 외부 작업으로 남아 있어, 기업이 에이전트를 구축하는 코딩 플랫폼에 내장되지 않은 경우가 많습니다.
코딩 에이전트 제공업체의 대응
VentureCrowd는 컨텍스트 팽창 문제를 해결하기 위해 Salesforce의 Agentforce Vibes를 활용했습니다. Agentforce Vibes는 Salesforce 내에 존재하는 코딩 플랫폼으로, 무료 티어를 시작으로 모든 플랜에서 이용할 수 있습니다.
Salesforce는 최근 Agentforce Vibes를 버전 2.0으로 업데이트했으며, 이를 통해 ReAct와 같은 서드‑파티 프레임워크 지원을 확대했습니다. VentureCrowd와 같은 기업에 가장 중요한 점은 이번 업데이트에 Abilities와 Skills가 추가되어 에이전트 행동을 직접 지정할 수 있게 되었다는 것입니다.
“참고로, 우리 플랫폼 전체—프론트‑엔드와 백‑엔드 모두—가 Salesforce 생태계 위에서 운영됩니다. 그래서 Agentforce Vibes가 출시됐을 때, 이미 잘 알고 있던 환경에 자연스럽게 맞아떨어졌습니다.” – Diego Mogollón
Salesforce의 접근 방식은 에이전트가 사용하는 컨텍스트를 최소화하는 것이 아니라, 기업이 컨텍스트가 데이터 모델이나 코드베이스 안에 머물도록 보장하도록 돕는 것입니다. Abilities는 에이전트가 달성하고자 하는 목표를 정의하고, Skills는 그 목표를 달성하기 위해 사용할 도구를 의미합니다.
다른 코딩 에이전트 플랫폼은 컨텍스트를 다르게 관리합니다. 예를 들어:
- Claude Code와 OpenAI’s Codex는 자율 실행에 초점을 맞추어 파일을 지속적으로 읽고, 명령을 실행하며, 작업이 진행됨에 따라 컨텍스트를 확장합니다.
- Claude Code는 컨텍스트가 너무 커지면 압축해 주는 context indicator를 포함하고 있습니다.
이러한 접근 방식들 사이에서 일관된 패턴은 대부분의 시스템이 에이전트의 컨텍스트를 제한하기보다는 증가하는 컨텍스트를 관리한다는 점입니다. 워크플로우가 복잡해질수록 비용, 지연 시간, 신뢰성을 제어하는 것이 점점 더 어려워집니다.
Mogollón은 자사의 데이터가 이미 Salesforce에 많이 존재해 통합이 용이했을 뿐만 아니라, 에이전트에 제공하는 컨텍스트를 더 많이 제어할 수 있기 때문에 Agentforce Vibes를 선택했다고 말했습니다.
빌더가 알아야 할 사항
컨텍스트 과부하를 해결하는 단일한 방법은 없지만, 패턴은 명확합니다: 더 많은 컨텍스트가 항상 더 좋은 결과를 의미하는 것은 아닙니다.
기업은 다음을 수행해야 합니다:
- 에이전트가 받는 정보를 구조화하고 우선순위를 정하기 위해 context engineering에 투자합니다.
- 포함할 내용과, 특히 제외할 내용을 결정하는 context‑constraint strategies를 자신들의 편안함 수준에 맞게 실험합니다.
컨텍스트를 신중하게 관리함으로써 조직은 과부하를 완화하고 비용을 절감하며 AI 코딩 에이전트의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.