AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링 전략: 개발자 가이드
신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 것은 보기보다 더 어렵습니다. 처음에는 강력하게 시작하는 경우가 많지만, 작업이 더 복잡해질수록 균열이 나타납니다. 에이전트는 이전 단계를 놓치거나, 자신의 추론과 모순되거나, 너무 많은 컨텍스트의 복잡성에 압도되는 경우가 많습니다.
이 과제는 업계 전반에서 활발한 논쟁을 불러일으켰습니다. 최근 Anthropic (Claude)과 Cognition (Devin)은 멀티 에이전트 협업과 단일 에이전트 설계 중 어느 쪽이 앞으로 더 나은 방향인지에 대해 맞붙었습니다. Anthropic은 멀티 에이전트 구성이 90.2% 더 높은 성공률을 달성했다는 실험을 제시한 반면, Cognition은 롱 컨텍스트 압축을 갖춘 단일 에이전트가 더 큰 안정성과 더 낮은 비용을 제공한다고 반박했습니다.
양측 모두 일리가 있으며, 사실상 같은 핵심 문제, 즉 에이전트 컨텍스트를 효과적으로 관리하는 방법을 논의하고 있습니다.
LLM을 CPU로, 그 컨텍스트 윈도우를 RAM으로 생각해 보세요. 하지만 여기에는 함정이 있습니다. 하드웨어에서는 언제든 RAM을 더 추가할 수 있습니다. LLM에서는 컨텍스트 길이가 설계상 제한되어 있으며, 이를 더 확장하려면 속도와 정확도 측면에서 큰 비용이 듭니다. 한편 에이전트는 다단계 워크플로우 중에 방대한 양의 정보를 생성하며, 이러한 한계에 빠르게 도달합니다. 이는 중요한 문제를 만들어냅니다:
정보 과부하: 컨텍스트가 용량을 초과 → 에이전트 충돌
비용 증가: 처리되는 토큰이 많아질수록 지출과 지연 시간 증가
성능 저하: 과도한 정보는 에이전트를 더 똑똑하게 만들지 않습니다—더 느리고 덜 정확하게 만듭니다
이것이 컨텍스트 엔지니어링이 차세대 에이전트의 핵심 설계 과제가 된 이유입니다. 업계 리더들은 이미 이 과제를 해결하기 위한 다양한 방법을 시도해 왔으며, 그중 많은 방법이 실제로 매우 잘 작동합니다.
이 블로그에서는 LangChain, Lossfunk, Manus가 서로 다른 관점에서 이 문제에 접근하는 방식을 살펴보며, 에이전트를 유능하면서도 비용 효율적으로 유지하기 위한 상호 보완적인 전략을 소개합니다.
에이전트 컨텍스트 과제를 해결하기 위한 LangChain의 4가지 전략
LangChain은 에이전트 컨텍스트의 과제를 네 가지 일반적인 실패 모드로 분류합니다:
컨텍스트 오염: 관련 없거나 잘못된 세부 정보가 끼어들어 무의미한 출력을 유발합니다.
컨텍스트 산만: 중요한 정보가 노이즈에 묻힙니다.
컨텍스트 혼란: 관련 없는 데이터가 너무 많아 에이전트가 초점을 잃습니다.
컨텍스트 충돌: 모순되는 입력이 일관성 없는 동작으로 이어집니다.
이러한 과제를 해결하기 위해 LangChain은 에이전트 컨텍스트 엔지니어링을 위한 네 가지 전략 프레임워크인 Write, Select, Compress, Isolate를 도입했습니다.
#1 컨텍스트 쓰기: 에이전트에 외부 메모리 제공
인간은 메모를 하고 지식을 이어가며 문제를 해결합니다. 에이전트도 같은 방법을 배우고 있습니다. 한 가지 일반적인 접근 방식은 중간 추론과 발견 사항을 컨텍스트 윈도우 밖에 저장하는 “스크래치패드”입니다. 예를 들어 코드 리뷰 중에 전체 코드베이스를 다시 스캔하는 대신, 에이전트는 파일별로 문제와 수정 사항을 기록할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이는 경험과 함께 성장하는 지속적이고 질의 가능한 메모리를 구축합니다.
#2 컨텍스트 선택: 관련성 기준 필터링
모든 정보가 주목받을 가치가 있는 것은 아닙니다. Windsurf 팀은 대규모 코드베이스를 탐색하려면 구문 분석과 지식 그래프 검색을 결합해야 하며, 이를 통해 에이전트가 관련 없는 코드 줄에 파묻히는 대신 관련 스니펫만 표면화하도록 보장할 수 있음을 보여주었습니다.
#3 컨텍스트 압축: 필요할 때 요약하기
Claude Code는 “auto-compact” 기능으로 이 접근 방식을 잘 보여줍니다. 대화가 컨텍스트 한도에 가까워지면, 시스템은 수백 번의 턴을 간결한 요약으로 압축하여 작업에 중요한 세부 정보를 보존하면서 새로운 추론을 위한 공간을 확보합니다.
#4 컨텍스트 격리: 모듈식 컨텍스트 관리
LangGraph는 멀티 에이전트 아키텍처를 통해 이 원칙을 적용합니다. 복잡한 작업은 모듈로 나뉘며, 각 서브 에이전트는 자체 컨텍스트 공간 내에서 작동합니다. 이러한 분리는 간섭을 방지합니다. 한 에이전트는 다른 에이전트의 추론 경로를 오염시키지 않고 대안을 탐색할 수 있습니다.
자세한 내용은 컨텍스트 엔지니어링에 관한 LangChain의 블로그를 참조하세요.
컨텍스트 엔지니어링에 대한 Lossfunk의 6가지 실용적 팁
또 다른 관점은 Lossfunk에서 나옵니다. Lossfunk는 컨텍스트 관리를 실제 배포에 기반한 엔지니어링 분야로 다룹니다. 이들의 접근 방식은 모든 프로덕션 팀이 직면하는 세 가지 제약, 즉 성능, 신뢰성, 비용의 균형을 강조합니다. Lossfunk의 창립자인 Paras Chopra는 컨텍스트를 활용해 효과적인 LLM 에이전트를 구축하기 위한 여섯 가지 실용적 팁을 제시했습니다.
#1 더 작은 작업, 더 높은 성공률
복잡한 작업은 인간에게 그렇듯 에이전트에게도 부담이 될 수 있습니다. METR의 연구에 따르면 LLM은 작업 범위가 10~15분 분량으로 설정될 때 약 90%로 가장 높은 성공률을 달성합니다. 에이전트에게 한 번에 전체 애플리케이션을 리팩터링하라고 요청하는 대신, 프로젝트를 더 작고 원자적인 단계로 나누세요. 인증 모듈을 분석하고, 잠재적인 보안 문제를 식별한 다음, 목표에 맞는 수정안을 제안하는 식입니다. 이는 숙련된 개발자가 일하는 방식과 같습니다. 한 번에 하나의 집중된 단계씩 수행하며 점진적으로 진전을 쌓아갑니다.
출처: Measuring AI Ability to Complete Long Tasks
#2 전체 파일 > 조각난 검색
필터링과 압축을 강조하는 LangChain의 접근 방식과 달리, Paras는 대개 더 많은 컨텍스트가 더 낫다고 주장합니다. 그의 견해는 RAG 시스템이 정보를 작고 불완전한 청크로 자주 쪼개며, 이로 인해 에이전트가 혼란스럽거나 불확실해질 수 있다는 것입니다. 대신 그는 전체 파일이나 데이터셋을 컨텍스트 창에 직접 로드하여 모델에 전체 그림을 제공할 것을 제안합니다.
Lossfunk는 벤치마크 근거로 이 관점을 뒷받침합니다. SWE-bench-Verified에서 전체 파일 컨텍스트를 사용한 접근 방식은 약 95%의 정확도를 달성한 반면, 조각난 검색은 약 80%에 그쳤습니다. 차이는 일관성에서 비롯됩니다. 전체 파일을 사용할 때 모델은 서로 단절된 조각들을 이어 붙이는 대신 문서 전체에 걸친 관계를 볼 수 있습니다.
물론 여기에는 트레이드오프가 따릅니다. LLM 에이전트에 더 많은 컨텍스트를 제공하면 비용과 지연 시간이 모두 증가합니다. 팀은 완전성이 주는 이점과 더 긴 프롬프트에 드는 비용을 저울질해야 합니다. 이는 작업과 프로덕션 제약 조건에 따라 달라지는 균형입니다.
#3 각 작업 후 검증 단계 추가
오류는 긴 추론 체인을 거치며 누적되는 경향이 있습니다. 이러한 위험을 줄이기 위해 Lossfunk는 각 단계를 명시적인 성공/실패 확인이 있는 무상태 함수로 설계할 것을 제안합니다. 모든 도구 호출이나 추론 작업 후, 에이전트는 작업이 성공했는지 확인하고 다음 단계를 명확히 밝혀야 합니다.
이 패턴은 소프트웨어 개발의 단위 테스트와 유사합니다. 작은 오류가 더 큰 실패로 이어지기 전에 조기에 잡아내는 것입니다. 검증을 내장함으로써 개발자는 프로덕션 워크플로에서 에이전트를 더 탄력적으로 만드는 자연스러운 복구 지점을 만들 수 있습니다.
#4 모델에 자주 상기시키기
모델은 긴 대화에서 초기 지시를 자주 잊기 때문에, 작업 목표와 현재 상태를 지속적으로 강화하는 것이 필수적입니다. 프롬프트에 작업 요약과 현재 목표를 정기적으로 주입하세요. 모델이 50번의 대화 전 자신이 무엇을 해야 했는지 기억한다고 가정하지 마세요. 이것은 한계가 아니라, 단순히 인간의 인지가 작동하는 방식입니다. 우리는 복잡한 작업 중에 방향을 유지하기 위해 메모와 리마인더 같은 외부 기억 보조 도구를 활용합니다.
#5 필요할 때 컨텍스트를 구축할 수 있도록 에이전트에 읽기/쓰기 도구 제공하기
모든 정보를 컨텍스트 창에 밀어 넣으면 빠르게 과부하로 이어집니다. 더 나은 접근법은 에이전트에 읽기/쓰기 도구를 제공하여 필요할 때 정보를 가져오거나 기록할 수 있게 하는 것입니다. 전체 문서 세트를 미리 로드하는 대신, 에이전트에 파일 리더나 데이터베이스 커넥터를 장착하고 필요할 때 관련 세부 정보를 가져오도록 하세요.
이는 경험 많은 개발자가 일하는 방식과 유사합니다. 그들은 전체 코드베이스를 암기하지 않지만, 필요할 때 적절한 함수나 파일을 찾는 방법을 알고 있습니다. 외부 소스를 쿼리하고 업데이트할 수 있는 능력으로 에이전트를 확장함으로써, 개발자는 컨텍스트를 간결하게 유지하면서도 에이전트가 필요한 지식에 접근할 수 있도록 보장할 수 있습니다.
#6 KV Cache를 활용하기 위해 컨텍스트를 불변으로 유지하기
크게 변하는 컨텍스트가 포함된 각 대화 턴은 매우 비용이 많이 들 수 있으며, 때로는 응답당 $100를 초과하기도 합니다. KV cache 최적화를 활용하려면 가능한 한 많은 컨텍스트를 불변으로 유지하세요. 매 단계에서 컨텍스트를 교체하는 대신, 새로운 정보를 추가하고 상호작용 전반에 걸쳐 일관되고 구조화된 형식을 유지하세요.
겉보기에는 작은 기술적 조정이지만, 비용을 한 자릿수 규모로 줄이는 동시에 응답 시간을 개선하는 등 매우 큰 이점을 제공할 수 있습니다. 프로덕션 배포의 경우, 개발자가 적용할 수 있는 가장 영향력 있는 저수준 최적화 중 하나입니다.
자세한 내용은 Paras의 이 블로그를 확인하세요.
Manus: 에이전트 구축에서 얻은 7가지 교훈
Manus는 연구부터 프로젝트 관리까지, 최소한의 인간 지도로 복잡한 작업을 처리하도록 설계된 완전 자율형 멀티 에이전트 AI 시스템입니다. Manus 팀은 작업의 일환으로, 프로덕션에서 시스템을 운영하며 얻은 컨텍스트 엔지니어링에 대한 실용적인 교훈을 공유했습니다.
#1 비용 효율성을 위해 KV-Cache 중심으로 설계하기
프로덕션급 에이전트에서 가장 중요한 성능 지표 중 하나는 KV-cache hit rate이며, 이는 비용과 응답 시간 모두에 직접적인 영향을 미칩니다. 최신 에이전트의 입력은 방대한 컨텍스트와 상세한 도구 호출 기록으로 점점 길어지고 있는 반면, 출력은 간결하게 유지되며 종종 함수 호출과 유사합니다. 이러한 불일치는 prefill 비용을 불균형적으로 높입니다.
권장되는 접근법은 프롬프트 접두사를 안정적으로 유지하고, 매 요청마다 변경되는 타임스탬프처럼 캐시를 방해하는 요소를 피하는 것입니다. 기존 콘텐츠를 다시 작성하는 대신 append-only 컨텍스트 전략을 사용하고, JSON 직렬화에 대해 결정론적 순서를 적용하세요. 일부 모델 프레임워크는 KV-cache 재사용을 극대화하기 위해 캐시 중단점을 명시적으로 표시해야 하기도 합니다. 이러한 관행을 따르면 프로덕션 비용 효율성에 상당한 차이를 만들 수 있습니다.
#2 동적 로딩 대신 Tool Masking 사용하기
도구의 수가 사용자 정의 도구를 포함해 수백 개로 늘어나면, 모델은 도구 선택 과정에서 오류를 내거나 멈춰 버릴 가능성이 더 커집니다. 동적으로 도구를 삽입하거나 제거하면 KV cache가 무효화되고 정의되지 않은 도구에 대한 참조 오류가 발생하기 때문에 문제가 더욱 복잡해집니다.
도구를 삭제하는 대신 masking을 사용하세요. Token masking 기법을 사용하면 cache를 깨뜨리지 않고 호출 가능한 도구 집합을 동적으로 조정할 수 있습니다. browser_,와 같은 통합 prefix를 사용해 쉽게 그룹화하고 제한하며, Hermes format 또는 API가 지원하는 function-calling prefill을 활용해 선택 공간을 제어하세요.
#3 File System을 Context로 사용하기
128K context는 충분해 보이지만, 대형 웹 페이지, PDF 및 기타 비정형 데이터를 만나면 빠듯해집니다. 정보를 일찍 버리는 일반적인 압축 접근 방식은 이후 단계에서 중요한 context를 잃게 만들 수 있습니다.
Manus의 접근 방식은 agent가 file system read/write 작업을 사용해 데이터를 외부화할 수 있게 합니다. 웹 페이지 content는 삭제하되 URL은 유지하고, 문서는 비우되 file path는 보존하여 정보가 복구 가능하게 유지되도록 합니다. 이는 "long-term memory" 시스템을 구현하는 동시에 SSM과 같은 미래의 더 가벼운 아키텍처를 위한 기반을 마련합니다.
#4 Recitation을 통해 Attention 조작하기
Manus는 todo.md를 지속적으로 업데이트하며, context의 끝에서 미완료 목표를 되뇌입니다. 이 기법은 "lost-in-the-middle" 문제를 피하고 긴 프로세스 동안 목표 일관성을 유지하는 모델의 능력을 향상시킵니다. 자연어 "self-reminding"은 attention을 포착하고 유지하는 데 가장 효과적인 방법 중 하나로 입증되었습니다.
#5 학습을 위해 Failure Trace 보존하기
언어 모델은 필연적으로 hallucination, environment crash, call failure를 경험합니다. 대부분의 시스템은 습관적으로 failure trace를 지우거나, 재시도하거나, reset하지만, 이는 학습이 일어나는 것을 막습니다. 올바른 접근 방식은 stack trace와 observation result를 포함한 failure record를 보존하여, 모델이 자신의 믿음을 조정하고 동일한 실수를 반복하지 않도록 돕는 것입니다. Error recovery 능력은 agent intelligence의 정확한 척도를 나타냅니다.
#6 Few-Shot Trap 피하기
Few-shot prompting은 LLM output을 개선하는 잘 알려진 기법이지만, Manus는 agent system에서는 이것이 미묘한 문제를 일으킬 수 있다고 경고합니다. 모델은 자연스럽게 context pattern을 모방하기 때문에, 반복적인 few-shot example을 너무 많이 로드하면 모델이 경직된 행동에 고정될 수 있습니다. 예를 들어 Manus가 이력서를 검토하기 위해 batch prompting을 사용했을 때, 모델은 각 사례의 구체적 특성에 맞게 적응하는 대신 동일한 행동을 기계적으로 반복하기 시작했습니다.
해결책은 example에 변화와 다양성을 도입하는 것입니다. format, ordering, wording을 변경하여 action–observation template을 약간 조정하세요. 구조화된 “noise”를 추가하면 agent가 취약해지는 것을 방지하고 적응력을 유지하는 데 도움이 됩니다. 이는 모델에 유용한 guidance를 제공하면서도 유연성을 유지합니다.
#7 Fine-Tuning보다 Context Engineering을 우선하기
BERT와 같은 모델을 사용한 초기 작업에서 Manus는 fine-tuning에 크게 의존했습니다 — 이 과정은 종종 수 주간의 반복을 필요로 했고 빠르게 비효율적이고 비용이 많이 들게 되었습니다. 그 경험을 바탕으로 팀은 end-to-end training에서 벗어나 성능 개선의 주요 수단으로 context engineering에 집중하게 되었습니다.
그 영향은 상당했습니다: 제품 업데이트 주기는 몇 주에서 몇 시간으로 줄어들었습니다. 모델 업그레이드는 retraining이나 readaptation 없이 원활하게 통합될 수 있었습니다. Manus는 그 차이를 해저에 박혀 변화하는 조건에 따라 움직일 수 없는 기둥이 아니라, 항로를 변경할 수 있는 배처럼 제품을 만드는 것에 비유합니다. Context engineering은 역량을 희생하지 않으면서도 유연성을 제공했습니다.
자세한 내용은 이 Manus blog를 확인하세요.
벡터 데이터베이스가 컨텍스트 엔지니어링을 지원하는 방식
AI 에이전트에게 가장 어려운 과제 중 하나는 컨텍스트가 고갈되는 것입니다. 에이전트가 방대한 외부 지식 베이스, 긴 대화 기록 또는 멀티모달 데이터를 처리해야 할 때, 정보를 동적으로 저장, 검색, 재사용하는 능력은 신뢰성을 위해 필수적입니다.
벡터 데이터베이스는 실용적인 해결책을 제공합니다. 예를 들어 Milvus는 텍스트, 이미지, 비디오 등 수십억 규모의 멀티모달 데이터를 처리하도록 구축된 오픈 소스 고성능 시스템입니다. 이 정보를 벡터로 표현함으로써 Milvus는 에이전트가 가장 관련성 높은 지식 조각과 과거 상호작용을 추론 프로세스로 즉시 가져올 수 있게 합니다. LangChain 또는 LlamaIndex와 같은 프레임워크와 통합된 Milvus는 에이전트의 지식 베이스를 확장하고 추론 정확도를 향상하는 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구동합니다. 관리형 서비스인 Zilliz Cloud는 자연어 쿼리, 엔터프라이즈급 신뢰성 및 보안, AWS, GCP, Azure 전반의 글로벌 가용성과 같은 더욱 고급 기능과 더 높은 성능을 제공합니다.
개발자 경험도 그만큼 중요합니다. Milvus는 잘 문서화된 Python SDK를 제공하여 단 몇 줄의 코드만으로 벡터를 쉽게 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 이는 기술적 장벽을 낮추고 팀이 컨텍스트 관리를 위한 폐쇄 루프를 빠르게 구축하여, 강력한 메모리 기능을 에이전트에 직접 내장할 수 있게 합니다.
from pymilvus import MilvusClient
# Create local Milvus instance
client = MilvusClient("demo.db")
# Create vector collection
client.create_collection(collection_name="knowledge_base", dimension=768)
# Batch insert vectorized data into knowledge base
client.insert(collection_name="knowledge_base", data=embedding_vectors)
# Retrieve most relevant context information
query_vector = embedding_fn.encode_queries(["What is Context Engineering?"])
results = client.search(
collection_name="knowledge_base",
data=query_vector,
limit=3,
output_fields=["text", "source"]
)
자세한 정보는 다음 리소스를 확인하세요:
Milvus + Loon: AI 에이전트를 위해 목적에 맞게 구축된 인프라
벡터 데이터베이스는 컨텍스트 엔지니어링의 핵심이지만, 스택의 한 부분일 뿐입니다. 에이전트는 또한 업스트림에서 복잡한 멀티모달 데이터를 처리한 다음 런타임 중에 이를 고속으로 검색할 방법이 필요합니다. 이것이 우리가 Milvus와 Loon이 함께 작동하도록 설계한 이유입니다. 하나는 검색을 처리하고, 다른 하나는 대규모로 데이터를 준비합니다.
Milvus: Milvus는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 전반의 수십억 규모 워크로드에 최적화된 가장 널리 채택된 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 검색을 위해 처음부터 구축되어, 대규모 환경에서도 10ms 미만의 검색을 제공합니다. 에이전트에게 이는 곧 응답성으로 직결됩니다. 에이전트가 즉각적이고 신뢰할 수 있게 느껴질지, 느리고 오류가 잦게 느껴질지는 검색 속도에 달려 있습니다.
Loon (Coming Soon): Loon은 멀티모달 전처리를 위해 설계된 곧 출시될 클라우드 네이티브 멀티모달 데이터 레이크 서비스입니다. 실제 데이터셋은 중복되고, 일관성이 없으며, 여러 형식에 흩어져 있는 등 복잡합니다. Loon은 Ray 및 Daft와 같은 분산 프레임워크를 사용하여 데이터를 Milvus로 스트리밍하기 전에 정리, 중복 제거, 클러스터링합니다. 그 결과 에이전트는 노이즈에 사이클을 낭비하지 않고, 첫날부터 구조화된 고품질 컨텍스트를 소비합니다.
클라우드 네이티브 탄력성: 두 시스템 모두 스토리지와 컴퓨팅을 독립적으로 확장하여, 워크로드가 기가바이트에서 페타바이트로 증가함에 따라 팀이 실시간 서빙과 오프라인 분석의 균형을 맞출 수 있게 합니다. 과도한 프로비저닝도, 병목 현상도 없습니다 — 현대 AI 파이프라인이 요구하는 탄력성만 있을 뿐입니다.
미래 대비 기반: 오늘의 우선순위는 시맨틱 검색과 RAG 파이프라인이며, 내일의 우선순위는 멀티모달 추론과 에이전트 주도 워크플로가 될 것입니다. Milvus와 Loon을 사용하면 동일한 스택이 둘 다 지원합니다. 인프라를 뜯어고치지 않고도 진화할 수 있는 유연성을 확보하여 비용, 위험, 복잡성을 낮출 수 있습니다.
컨텍스트는 AI 에이전트의 진정한 최전선입니다
단일 에이전트와 다중 에이전트 설계에 대한 논쟁에서 볼 수 있듯이, 오늘날 AI 에이전트의 진짜 병목은 창의성만이 아니라 컨텍스트입니다. LangChain의 네 가지 기둥 프레임워크, Lossfunk의 프로덕션 중심 플레이북, 완전 자율 시스템을 구축하며 Manus가 어렵게 얻은 교훈이든, 업계는 같은 통찰로 수렴하고 있습니다: 에이전트의 성공과 실패는 컨텍스트를 얼마나 잘 엔지니어링하느냐에 달려 있습니다.
전략은 서로 다릅니다 — 어떤 전략은 작성과 필터링을 강조하고, 다른 전략은 전체 파일 컨텍스트나 캐시 인식 설계를 지지합니다 — 하지만 목표는 동일하며, 특히 제품 수준의 에이전트에서는 더욱 그렇습니다: 에이전트를 유능하면서도 비용 효율적으로 유지하는 것. 그리고 어떤 단일 기법도 모든 것을 해결하지는 못하지만, 이들은 함께 개발자가 자신의 시스템에 맞게 적용할 수 있는 점점 더 풍부해지는 실천 지식의 집합을 형성합니다.
Zilliz에서는 Milvus와 같은 벡터 데이터베이스를 이 툴킷의 핵심 요소로 봅니다. 에이전트에게 컨텍스트 창을 넘어서는 확장 가능하고 더 정확한 메모리를 제공함으로써, 개발자는 컨텍스트 엔지니어링을 실용적이고 유연하며 프로덕션에 적합하게 만들 수 있습니다. AI 에이전트의 미래는 더 큰 모델만으로 정의되지 않고, 컨텍스트를 엔지니어링하는 더 스마트한 방식으로 정의될 것입니다 — 그리고 바로 그곳에서 진정한 돌파구가 일어날 것입니다.
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If unstructured data is the context of AI, then the ceiling of AI applications will be set not just by models, but by how mature the infrastructure for unstructured data becomes.
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