[리뷰] 컨텍스트 엔지니어링으로 구축하는 AI 에이전트

[전자책] 컨텍스트 엔지니어링으로 구축하는 AI 에이전트 - 랭체인, RAG, CoT, ReAct, LLMOps로 구현하는 AI 서비스 실전 가이드
박경민 / 한빛미디어 / 2025년 12월

컨텍스트 엔지니어링을 중심으로 사용자가 만족할 수 있는 AI 에이전트 개발에 도움이 될만한 다양한 팁과 기법들이 소개된 책.

기존 책들이 프롬프트 엔지니어링 중심으로 기술한 한계를 넘어, RAG,메모리,에이전트 아키텍처를 아우르는 컨텍스트 엔지니어링에 초점을 맞춘 책이다.

책에 등장하는 법률 어시스턴트나 고객 상담 챗봇 등을 구현하다보면 저자가 강조하는 컨텍스트 엔지니어링에 대한 감을 잡을 수 있고 유사 패턴을 반복하여 익힐 수 있게 구성되어 있다.

다양한 예제로 설명되어있지만 그 중에서도 가장 대표적으로 저자의 컨텍스트 엔지니어링 아이디어를 잘 전달하는 페이지는 9장의 다중 컨텍스트 처리 흐름을 도식화한 그림이 아닐까 한다.

고객의 입력을 받아 병렬 컨텍스트 수집을 통해 합성을 진행하는 그림 상단부분이 가장 중요한 부분인데 그 중에서도 병렬 컨텍스트 수집 박스 안의 세가지 요소가 중요하다.

CRM 데이터의 경우 DB 연동을 통해 고객의 정보를 연결하는 부분이다. 다양한 챗봇이 등장하고 있음에도 여전히 고객이 챗봇에 대해 불편을 느끼는 문제 중 하나는 자신의 상황과 동떨어진 대답을 하는데서 비롯된다.

고객이 직접 주문한 물품이 배송상황이나 구입 후 활용하는 방법에 문제가 있어 질의를 하게 되는 것이 대부분인데 고객의 상황을 고려하지 않고 엉뚱하고 뻔한 대답을 늘어놓는 것은 고객으로 하여금 시간낭비를 일으키거나 답답한 감정을 불러일으키는 요소가 된다.

다음으로 RAG를 활용하여 전문 지식을 확보한다. 전문지식의 경우 고객이 구매한 제품의 매뉴얼이 될 수도 있고, 법률 분야의 최신 판례 혹은 연구 분야의 최신 정보가 이에 해당한다.

사용자가 현재 관심을 두고 있는 영역에 대한 자세하고 정확한 지식을 사전에 학습해 둠으로써 사용자가 원하는 답변을 효율적으로 보다 정확하게 전달할 수 있다.

마지막 의도분석 영역은 보다 소통을 원활하게 해준다. AI는 전용의 페르소나를 가짐으로써, 기본적으로 행동지침, 말투, 목표 등의 특징을 설정받는다. 이 책의 예시 중 하나인 스토리 텔러 챗봇의 경우 세계관의 헌법을 지정함으로써 맥락과 엉뚱한 방향의 스토리 진행을 제어할 수도 있다.

이를 통해 사용자 입장에서의 만족도 확보는 물론, 정확도를 향상시킬 수 있고, 경험 기반 최적화 및 경험 DB 확보 등 여러 장점을 얻을 수 있게 된다.

이 책의 또 하나의 장점은 컨텍스트 엔지니어링을 에이전트화하여 결합하여 활용할 수 있는 가이드라인을 제시하는데 있다. 7장의 컨텍스트 흐름 다이어그램이 컨텍스트간의 흐름을 자동화하여 구성할 수 있음을 보여주는 좋은 도식이다.

그 외에도 몇가지 인상적인 내용들이 있다. 복잡한 강화학습 알고리즘 없이도 컨텍스트를 통해 행동의 가중치를 업데이트하는 효과를 얻을 수 있는 기법이나 접근 권한별로 RAG를 접근 제어하는 방식 등은 큰 노력을 들이지 않아도 깔끔하게 실무에서 운영중인 에이전트를 손쉽게 손볼 수 있는 아이디어를 주기에 만족스러웠다.

전반적으로 예제들이 프로덕션을 지향하는 로드맵을 제시해준다는 점도 마음에 드는 부분이다. 대부분의 예제는 저자가 실무에서 활용중인 코드를 가져온 것이 아닐까 싶을 정도로 완성도가 높으며 이를 코어로 살을 붙여나간다면 독자가 현업에 빠르게 적용할 수 있을거라는 생각이 든다.

컨텍스트 엔지니어링 사고를 중심으로 보다 사용자가 만족할 수 있는 AI 에이전트를 구현하고 싶은 독자라면 이 책을 일독할 것을 권하고 싶다.