#컨텍스트 엔지니어링
4개의 포스트
긴 맥락이 독이 된다: 'Context Rot'와 컨텍스트 엔지니어링의 시대
100만 토큰 맥락 창의 시대, 우리는 'AI에게 정보를 많이 줄수록 똑똑해진다'고 믿었다. 그런데 Chroma가 18개 모델로 실험한 결과는 정반대였다 — 입력이 길어질수록, 심지어 사소한 작업에서도 성능이 무너진다. 이름하여 'Context Rot(맥락 부패)'. 왜 큰 창이 문제를 해결하지 못하는지, Anthropic·Manus·Claude Code가 실전에서 쓰는 '컨텍스트 엔지니어링' 전략(압축·오프로드·격리)은 무엇인지, 개발자가 내일 바로 쓸 수 있는 형태로 정리한다.
하니스(Harness) — AI가 스스로 일하는 방식을 설계하다
모델은 같은데 왜 어떤 AI는 50개 작업 중 20개에서 멈추고, 어떤 AI는 6일 만에 Bun을 통째로 다시 쓸까? 답은 '하니스(harness)'에 있습니다. ReAct에서 동적 워크플로우까지 — 모델을 둘러싼 골격이 어떻게 진화해 왔는지, 왜 지금 화제인지를 논문과 사례로 쉽게 풀어드립니다.
Cold-Start Interview 완전 해부: AI를 '우리 회사 직원'으로 만드는 15분
Anthropic의 Claude for Legal 저장소에서 발견된 작지만 결정적인 메커니즘 — Cold-Start Interview. 신입 변호사를 면접하듯 AI를 면접해, 회사의 플레이북·승인 매트릭스·예외 규칙·시드 문서를 10~15분 만에 흡수시키고, plugin 업데이트와 무관하게 살아남는 Practice Profile로 박제한다. 법률만의 이야기가 아니다 — 의료·회계·컨설팅·디자인·교육·고객 지원까지, 모든 전문직 AI 도입의 새 표준이 되고 있는 이 패턴을 완전 해부한다.
컨텍스트 엔지니어링 완전 정복: 프롬프트의 시대는 끝났다
프롬프트 한 줄로 AI를 다루던 시대가 저물고 있다. 2026년, AI 에이전트 시대의 핵심 역량은 '컨텍스트 엔지니어링'이다. 역사적 배경부터 핵심 개념, 실전 사례까지 — Anthropic의 가이드를 바탕으로 완전 해부한다.