프롬프트 작성을 멈추세요. AI 시스템 엔지니어링을 시작하세요.

Source: Dev.to

Status: 초안

1. 진정한 업그레이드: 프롬프트에서 엔지니어링 루프로

클래식 소프트웨어에서는 결정론적 코드를 작성합니다.
AI 시스템에서는 행동이 확률적이며, 논리를 하드코딩하지 않고 형성합니다.

어려운 문제는 텍스트를 생성하는 것이 아니라 수천 번의 상호작용에 걸쳐 행동을 제어하는 것입니다.
제어는 루프를 엔지니어링함으로써 얻어집니다.

AI 엔지니어링 루프

+------------------+
|       GOAL       |
+------------------+
          ↓
+------------------+
| SUCCESS CRITERIA |
+------------------+
          ↓
+------------------+
|    TEST CASES    |
+------------------+
          ↓
+------------------+
| PROMPT + CONTEXT |
|     VERSION      |
+------------------+
          ↓
+------------------+
|   MEASUREMENT    |
+------------------+
          ↓
+------------------+
|    ITERATION     |
+------------------+
          ↺

• 프롬프트를 작성하기 전에 성공을 정의하지 않으면, 엔지니어링을 하고 있는 것이 아닙니다.
• 구조화된 사례에 대해 행동을 테스트하지 않으면, 엔지니어링을 하고 있는 것이 아닙니다.
• 버전을 비교하고 개선을 측정할 수 없으면, 엔지니어링을 하고 있는 것이 아닙니다.

그렇지 않다면 단순히 실험하고 있는 것입니다.

2. Prompt Engineering Is Table Stakes

A predictable prompt contains structure:

This increases reliability, but prompt structure is like a function signature – necessary, not sufficient.

When you start asking:

• 20턴 이후에 무슨 일이 일어날까?
• 1,000명의 사용자에 걸쳐 무슨 일이 일어날까?
• 적대적인 입력이 주어졌을 때 무슨 일이 일어날까?
• 도구가 실제 행동을 실행할 때 무슨 일이 일어날까?

you are no longer designing prompts; you are designing systems.

3. Context Engineering: The Discipline Most Teams Miss

• Prompt engineering = 당신이 말하는 것
• Context engineering = 모델이 보는 것

운영 환경에서 모델의 컨텍스트 윈도우에는 다음이 포함됩니다:

1. 시스템 지시문
2. 대화 기록
3. 검색된 문서
4. 도구 출력
5. 메모리 요약
6. 통합 상태

모두 유한 토큰이라는 한정된 자원을 놓고 경쟁합니다.

• 컨텍스트가 너무 많음 → 주의가 희석됩니다.
• 관련 없는 컨텍스트 → 추론이 붕괴됩니다.
• 지시문을 신뢰할 수 없는 데이터와 혼합 → 행동이 예측 불가능하게 변합니다.

이는 버그가 아니라 물리법칙입니다.

Context Window Architecture

+------------------------------------------------------+
|                CONTEXT WINDOW                        |
+------------------------------------------------------+
| [SYSTEM INSTRUCTIONS]                                 |
|   - Role                                              |
|   - Rules                                             |
|   - Constraints                                       |
+------------------------------------------------------+
| [RETRIEVED DOCUMENTS]                                 |
|   - High‑signal chunks only                           |
+------------------------------------------------------+
| [TOOL RESULTS]                                        |
|   - DB queries                                        |
|   - Code output                                       |
+------------------------------------------------------+
| [CONVERSATION MEMORY]                                 |
|   - Summarized prior turns                            |
+------------------------------------------------------+

• 모든 것을 컨텍스트에 넣으면 품질이 저하됩니다.
• 적극적으로 선별하면 안정성이 향상됩니다.

RAG (Retrieval‑Augmented Generation)는 기능이 아니라 메모리 아키텍처입니다. 외부 지식은 다음과 같이 해야 합니다:

• 인덱싱
• 올바른 청크화
• 랭킹
• 규율 있게 주입

부실한 검색은 생성 품질을 파괴합니다.

4. 도구 사용: 텍스트가 행동이 될 때

When your model can call tools, you no longer have a chatbot – you have an agent.
모델이 도구를 호출할 수 있게 되면, 더 이상 챗봇이 아니라 에이전트가 됩니다.

Minimal Agent Loop

User Request
      ↓
Model decides: Tool needed?
      ↓
[tool_use call]
      ↓
External Tool Executes
      ↓
[tool_result returned]
      ↓
Model continues reasoning
      ↓
Final Output

This loop powers:
이 루프는 다음을 구동합니다:

• AI‑assisted coding systems → AI 지원 코딩 시스템
• Database‑backed assistants → 데이터베이스 기반 어시스턴트
• Autonomous workflows → 자율 워크플로
• CI‑integrated agents → CI 통합 에이전트

Tools increase leverage and risk simultaneously. Validate:
도구는 레버리지를 높이는 동시에 위험도 증가시킵니다. 검증 항목:

• Tool inputs → 도구 입력
• Tool outputs → 도구 출력
• Execution boundaries → 실행 경계
• Failure states → 실패 상태

Otherwise the system will act incorrectly with confidence.
그렇지 않으면 시스템이 확신을 가지고 잘못된 행동을 하게 됩니다.

5. 보안은 구조적이다

대형 언어 모델은 명령과 데이터 사이의 경계를 흐릿하게 만든다.
만약 신뢰할 수 없는 콘텐츠가 시스템 규칙과 동일한 컨텍스트 공간에 들어가면, 동작이 조작될 수 있다.

이는 구조적인 문제이며, 단순한 예외 상황이 아니다. 보안은 루프에 내재되어야 한다:

1. 시스템 규칙을 사용자 콘텐츠와 분리한다.
2. 검색된 문서를 정제한다.
3. 툴 호출을 검증한다.
4. 적대적 테스트 케이스를 포함한다.
5. 레드팀 시나리오를 실행한다.

에이전트가 행동할 수 있다면, 악용될 수 있다. 이에 맞게 설계하라.

6. AI 제품 시스템 스택

AI‑네이티브 제품은 모델 + 프롬프트가 아닙니다. 계층형 시스템입니다.

+--------------------------------------------------+
|                AI PRODUCT SYSTEM                 |
+--------------------------------------------------+
| 1. Prompt Specification (versioned)             |
| 2. Context Architecture Map                     |
| 3. Retrieval Layer (memory + chunking strategy) |
| 4. Tool Layer (controlled action surface)       |
| 5. Evaluation Suite (automated + human review)  |
| 6. Security Layer (injection defenses)          |
| 7. Iteration Loop (continuous improvement)       |
+--------------------------------------------------+

이러한 계층이 없으면 데모일 뿐이며, 제품이 아닙니다.

7. 시각 체크리스트: AI 제품 빌더 키트

이것을 창업자 체크리스트로 사용하세요.

Day 1 — Define Success

• 사용자 페르소나
• 핵심 워크플로우 (5–7 단계)
• 명시적 성공 지표
• 정의된 실패 사례
• 위험 목록

Artifact: LLM Success Spec

Day 2 — Prompt Library

• 역할 기반 시스템 프롬프트
• 소수 샷 예시
• 반례

Samples

---

Output contracts

Artifact: Promptbook v1

---

Day 3 — Context Map

• 시스템에 무엇이 포함되는가?
• 무엇이 검색되는가?
• 메모리는 무엇인가?
• 동적 상태는 무엇인가?

Chunking strategy

Artifact: Context Architecture Diagram

---

Day 4 — Tool Loop

• 의미 있는 도구 2–3개 구현
• 입력 검증
• 사용 로그 기록
• 실패 테스트

Artifact: Tooling Spec + Working Tool

---

Day 5 — Evaluation Suite

• 30–60개의 테스트 케이스
  • 정상 케이스
  • 엣지 케이스
  • 적대적 케이스
• 자동 채점

Artifact: Eval Suite v1

---

Day 6 — Prototype

• AI 지원 구현
• 통합 테스트 하네스
• 최소 배포 가능한 시스템

Artifact: Working Prototype

---

Day 7 — Ship Discipline

• 전체 평가 실행
• 컨텍스트 정리
• 보안 검토
• 버전 문서화

Artifact: AI Product Builder Kit v1

최종 생각

• 모델 접근이 상품화되고 있다.
• 프롬프트 요령도 상품이다.
• API 통합도 상품이다.

상품이 아닌 것:

• 평가 규율
• 컨텍스트 아키텍처
• 보안 도구 통합
• 반복 속도

방어벽은 최고의 모델을 가진 사람이 아니다.
모델 주위에 최고의 시스템을 구축하는 사람이다.

그것이 엔지니어링이다.
그리고 그것이 AI‑네이티브 기업이 승리하는 방식이다.