컨텍스트 엔지니어링으로 완성하는 AI 에이전트

엉뚱한 답변, 반복되는 실수… AI에게 필요한 건 더 많은 데이터가 아니다
AI를 제대로 쓰려면, 정확한 컨텍스트가 필요하다

2022년 챗GPT의 등장 이후, 우리는 더 좋은 답을 얻기 위한 '질문(prompt)'에만 집착해왔습니다. 하지만 화려한 프롬프트로도 해결되지 않는 갈증이 있었습니다. AI는 여전히 우리 기업의 내부 데이터를 몰랐고 어제의 대화를 망각했으며, 때로는 당당하게 거짓(환각)을 말하곤 했습니다.
이 책은 질문의 기술을 넘어 AI가 올바른 판단을 내릴 수 있도록 배경지식을 설계하는 '컨텍스트 엔지니어링(context engineering)'에 주목합니다. 모델이 아무리 똑똑해져도 무엇을(what) 근거로 생각해야 할지 결정하는 것은 결국 인간의 몫입니다. 이 책에서는 특정 모델의 사용법을 넘어, AI의 지능을 비즈니스 현장에 실질적으로 이식하는 '불변의 설계 원칙'을 제시합니다. 1부에서는 개념과 핵심 도구를, 2부에서는 개발·고객지원·전문직 등 실제 비즈니스 현장의 문제 해결 사례, 3부에서는 컨텍스트 자동화와 나만의 AI 에이전트 구축 방법을 제시하여 독자가 실무에 바로 적용할 수 있는 완결형 로드맵을 제공합니다. 이제 선택은 여러분의 몫입니다. AI가 주는 답변에 감탄하는 관찰자에 머무시겠습니까, 아니면 AI의 지능을 주도적으로 설계하는 설계자가 되시겠습니까?

이 책의 대상 독자
● 챗GPT와 같은 AI를 단순히 활용하는 수준을 넘어, 조직의 내부 시스템에 실제로 도입하는 방안을 고민하는 시니어 개발자
● RAG와 에이전트를 활용해 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 구축하려는 AI/ML 엔지니어
● 자동화 워크플로를 설계하고자 하는 기술 기획자

먼저 읽은 베타리더들의 한 마디
● 프롬프트 너머, '왜 컨텍스트인가'에 대한 명쾌한 해답을 제공하는 도서입니다. 환각의 원인부터 RAG 임베딩, 에이전트 설계까지 컨텍스트의 핵심 원리와 수명 주기를 실무 관점에서 짚어줍니다. _남상균 님
● AI와 일하는 방식을 재정의하는 '컨텍스트 엔지니어링'의 정석입니다. 단순한 작성을 넘어 AI가 스스로 확장하고 학습하게 만드는 구조적 사고와 실천 지침을 담은 완벽한 길잡이입니다. _이기용 님
● 설계부터 보안까지, 실무 에이전트 구축을 위한 최강의 파이프라인입니다. 컨텍스트 번들링, LangSmith 기반 평가, 보안 거버넌스까지 아우르며 이론과 코드를 균형 있게 담아낸 실전 가이드입니다. _전영식 님

[PART 1 AI 활용의 패러다임을 바꾸는 컨텍스트 엔지니어링]
CHAPTER 01 프롬프트 이후의 시대: 컨텍스트 엔지니어링
_1.1 AI의 단기 기억 상실과 환각 현상
_1.2 AI의 작업 기억에 핵심 정보를 각인시키는 기술
_1.3 동일한 질문, 다른 컨텍스트: 결과물이 어떻게 달라지는가
_1.4 마치며

CHAPTER 02 컨텍스트 엔지니어링의 핵심 도구 상자
_2.1 모든 것의 시작: AI의 기억력 한계
_2.2 코드 없이 당장 시작하는 컨텍스트 엔지니어링
_2.3 외부 지식의 자동 공급: 검색 증강 생성(RAG)
_2.4 AI의 추론 능력 극대화: CoT 활용법
_2.5 대화의 연속성 부여: 단기 및 장기 메모리 구축 전략
_2.6 현실적인 고려 사항: 컨텍스트의 비용과 토큰 최적화
_2.7 마치며

[PART 2 AI 에이전트를 위한 4가지 기초 컨텍스트 패턴]
CHAPTER 03 소프트웨어 개발: 코드를 완벽히 이해하는 AI 페어 프로그래머
_3.1 [상황] 사용자 스타일을 무시하고 엉뚱한 코드를 제안하는 AI
_3.2 [해결] 컨텍스트로 AI에게 우리 팀의 규칙 알려주기

CHAPTER 04 고객 지원: 모든 고객을 VIP처럼 응대하는 AI 챗봇
_4.1 [상황] 과거 상담 내용을 기억 못 하고 같은 질문만 반복하는 챗봇
_4.2 [해결] 챗봇에 기억, 지식, 공감 능력을 부여하기
_4.3 최종: 기억, 지식, 공감을 모두 갖춘 챗봇

CHAPTER 05 법률 및 의료: 신뢰할 수 있는 AI 전문 어시스턴트
_5.1 [상황] 최신 판례나 논문을 반영하지 못하고 일반적인 정보만 제공하는 AI
_5.2 [해결] 검증되고 신뢰할 수 있는 자료만으로 답안을 작성하는 제한적 오픈북 시험

CHAPTER 06 창작 및 교육: 맞춤형 AI 튜터와 세계관을 지키는 AI 스토리텔러
_6.1 [상황] 스토리가 진행될수록 설정이 붕괴되거나 모든 학생에게 똑같은 문제를 내는 AI
_6.2 [해결] 지속적으로 유지되어야 할 핵심 컨텍스트를 부여하는 법

[PART 3 나만의 AI 에이전트 구축]
CHAPTER 07 AI 에이전트의 탄생
_7.1 대화형 AI에서 행동하는 AI로: 패러다임의 진화
_7.2 에이전트의 4대 구성 요소와 컨텍스트의 역할
_7.3 컨텍스트 중심 에이전트 아키텍처 설계도
_7.4 [실습] 나의 첫 컨텍스트 에이전트 만들기
_7.5 마치며

CHAPTER 08 AI 주니어 개발자 에이전트: 리팩터링과 강화형 컨텍스트 학습
_8.1 개발 보조형 AI 에이전트의 역할
_8.2 코드 이해형 LLM의 한계와 컨텍스트의 필요성
_8.3 코덱스를 활용한 코드 컨텍스트 모델링
_8.4 컨텍스트 주입형 코드 수정 파이프라인 설계
_8.5 [실습] 코덱스 기반 코드 리팩터링 에이전트 만들기
_8.6 학습형 에이전트로 진화하기: 강화형 컨텍스트 학습
_8.7 해결책의 수준을 결정하는 컨텍스트
_8.8 마치며

CHAPTER 09 AI 고객센터 에이전트: 다중 컨텍스트 융합
_9.1 고객센터 에이전트의 역할과 한계
_9.2 다중 컨텍스트 융합 엔지니어링
_9.3 고객 상담원을 위한 도구 만들기
_9.4 [실습] 다중 컨텍스트 융합 에이전트 만들기
_9.5 실행 결과 분석: 에이전트의 판단
_9.6 AI 고객센터 에이전트의 다음 단계
_9.7 마치며

CHAPTER 10 AI 의료 연구원 에이전트: 컨텍스트 수명 주기 관리
_10.1 AI 연구원의 미션: 지식 노화 문제 해결
_10.2 [핵심] 컨텍스트 수명 주기 엔지니어링
_10.3 지식 큐레이터를 위한 도구 만들기
_10.4 [실습] 스스로 학습하는 지식 베이스 구축하기
_10.5 실행 결과 분석: 지식 베이스가 스스로 성장하는 과정 확인하기
_10.6 지식 큐레이터 에이전트의 다음 단계
_10.7 마치며

[PART 4 컨텍스트의 확장: 평가, 윤리, 미래]
CHAPTER 11 AI 품질 관리: 디버깅과 평가
_11.1 디버깅: 무엇이 잘못되었는가?
_11.2 평가: 얼마나 잘 작동하는가?
_11.3 마치며

CHAPTER 12 책임 있는 AI: 윤리와 공정성
_12.1 책임 소재: 누구의 잘못인가?
_12.2 편향과 공정성: 컨텍스트가 만드는 판단의 왜곡
_12.3 투명성과 설명 가능성: 왜 그렇게 판단했는가?
_12.4 일자리 문제와 인간-AI 협업

CHAPTER 13 AI 에이전트 보안: 해킹과 방어
_13.1 프롬프트 인젝션
_13.2 데이터 유출
_13.3 데이터 중독
_13.4 안전하지 않은 도구 사용
_13.5 컨텍스트 내 개인정보 보호
_13.6 마치며

CHAPTER 14 컨텍스트 엔지니어링의 미래
_14.1 AI에게 눈과 귀를 달아주기
_14.2 컨텍스트 엔지니어의 새로운 역할
_14.3 컨텍스트 엔지니어의 다음 단계
_14.4 마치며

[APPENDIX 실무 적용 노트]
APPENDIX A 10분 만에 끝내는 환경 설정
_A.1 가상 환경 설정
_A.2 필수 라이브러리 일괄 설치
_A.3 API 키 설정(오픈AI, 앤트로픽, 구글)

APPENDIX B 챗GPT vs 클로드 vs 제미나이
_B.1 기본 설정: 클라이언트 및 모델 초기화
_B.2 챗 대화 생성
_B.3 임베딩
_B.4 JSON 출력 강제
_B.5 에이전트의 핵심: 도구 사용

APPENDIX C 실전 디버깅
_C.1 API 및 환경 설정 오류
_C.2 라이브러리 설치 오류
_C.3 RAG 파이프라인 오류
_C.4 AI 에이전트 행동 오류

박경민 제1금융권에서 디지털 선행기술을 연구하며, 견고한 AI 금융 아키텍처와 유연한 MSA 시스템을 만드는 실무 전문가로 일하고 있습니다. '기술은 단순히 기능하는 것을 넘어 신뢰할 수 있어야 한다'는 철학을 바탕으로 'Context Lab'(contextlab.kr)을 설립했습니다. 현재 AI의 의사결정 과정을 투명하게 보여주는 설명 가능성 기술과 감사 추적 서비스를 오픈 소스로 만들어 개발자들과 나누고 있습니다.