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 "한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

한빛미디어에서 운영중인 리뷰어 프로그램을 통해 읽게된 책이다. 평소 AI를 업무에 활용하고 있고, 이와 관련된 코드를 직접 작성해서 사용하기도 한다. 사용하면서 큰 불만은 없었지만, 한편으로는 '프롬프트 엔지니어링', '컨텍스트 엔지니어링' 같은 용어들이 계속 등장하는 것이 마음에 걸렸다. 본질적으로 무엇이 다른 것인지, 또 하나의 마케팅용 유행어인지가 궁금했다. 그 의문에서 이 책을 펼쳤다.

이 책에서 프롬프트 엔지니어링은 AI에게 질문을 잘하는 법이고, 컨텍스트 엔지니어링은 AI에게 풍부한 자료를 쥐여주는 법이라 설명한다. 나는 컨텍스트 엔지니어링이란 특별한 기술이라기 보다는 AI를 이용하여 원하는 결과를 얻어내기 위한 접근 방식으로 진일보한 것으로 이해하게 되었다. 이전에는 컨텍스트를 정보를 검색하기 위한 참고 자료처럼 생각했는데, 책을 읽은 이후에는 검색, 메모리, 도구 호출, 상태 관리 등 LLM 모델이 활용할 수 있는 맥락 전체를 기술적인 이해를 바탕으로 설계하는 접근 방식으로 바라보게 되었다.

이 관점에서 보면  컨텍스트 엔지니어링은 나의 업무 데이터를 완벽히 이해하는 전문가 동료, 즉 에이전트를 만들기 위한 구조로 이어진다. 에이전트가 단발성 응답을 넘어 자율적으로 동작하려면 지속적으로 상태를 유지하고, 외부 데이터를 검색하고, 필요하면 도구도 호출하고, 그 결과를 응축해서 다시 정리하는 흐름이 필요하다. 책은 AI를 단순한 LLM 호출, 즉 상태없는 함수로 사용할 것이 아니라 상태를 가진 객체를 사용하는 것으로 진화시켜야 한다고 이야기한다. 

최근 나오는 LLM 모델들의 컨텍스트 윈도우가 함께 확장되었지만, 단순히 많은 정보를 넣는다고 해서 결과가 좋아지지는 않는다.  책에서는 컨텍스트 윈도우가 여전히 한정된 자원임을 분명히 한다. 불필요한 정보가 섞이면 오히려 판단이 흐려지면서 비용과 응답 지연도 발생한다. 결국 중요한 것은 양적 확장이 아니라 질을 높이는 설계다. 결국 컨텍스트 엔지니어링은 정보를 쥐여주는 것이 아니라 적절한 정보를 선택하고 이를 압축하여 알맹이만 전달하는 기술이어야 한다는 생각이 들었다.

이 책은 크게  4부로 구성된다.

1부: 컨텍스트의 개념과 컨텍스트 엔지니어링의 핵심 요소

2부: 기본 에이전트 구현

3부: 더 발전된 에이전트의 구조와 설계

4부: 에이전트 디버깅 및 평가, 지속적인 개선방법

2부와 3부에서는 LangChain을 기반으로 실제 에이전트를 파이썬으로 구현한다. 코드 자체는 읽기 수월한 편이다. LangChain 프레임워크가 워낙 워크 플로와 객체를 잘 추상화해두었기 때문에 책 내용을 코드로 이해하는데 어렵지 않다.다만 혹시나 LangChain이 익숙하지 않다면 부록B를 먼저 읽고 본 내용을 보는 것이 이해에 도움이 될 것이다.

특히 재미있게 읽은 부분은 9장에서 설명하는 컨텍스트 합성기이다. 어떤 맥락을 어떻게 조합하여 모델에 전달하는 구조를 만들 것인지를 다룬다. 이 부분을 읽으면서 최근 등장한 여러 에이전트간 상호 작용 개념(A2A 등)이 왜 필요해졌는지 자연스럽게 연결되어 이해되었다.

디버깅을 다룬 4부의 내용도 실무적으로 유용하다. 에이전트가 오작동할 때 막연히 LLM의 문제라고 보기보다는 판단(LLM)의 문제인지, 감지(검색/RAG)의 문제인지, 기억(memory)의 문제인지를 구분하여 접근한다. 이 프레임이 현업에서도 도움이 될 것 같다. 다만 책이 컨텍스트 엔지니어링을 다루는 책이므로 LangSmith 도구와 관련 컬럼만 소개할 뿐 자세히 다루지는 않는다. 이 부분은 따로 살펴봐야겠다.

이 책은 에이전트를 처음 만들어 보려는 개발자 뿐만 아니라 이미 구축된 RAG 시스템이나 내부 업무용 AI 도구를 개발한 사람들에게 도움이 있다. 단순 구현을 넘어 어떤 식으로 개선할 것인지를 다루고 있다. 개발업무에 적용하는 에어전트, CRM/CS업무에 활용할 수 있는 에이전트, 학습을 돕거나 학습하는 에이전트(법률/의료/교육/창작)를 만들고 이를 개선시키는 과정 속에서 저자가 고민해 온 에이전트의 설계 구조와 개선 방향을 엿볼 수 있었다. 나도 지금 만들고 있는 에이전트가 하나 있었는데, 여기에 책에서 언급된 고민들을 적용해 볼 생각이다.

1독 완료.

AI 프로젝트를 기획하거나 수행하는 PO/PM이라면 큰 도움을 받을 수 있는, 잘 쓰인 책이다.

무엇보다 인상적인 점은 저자가 실제 현장을 경험한 사람이라는 사실이다. AI 업계에는 과장된 이력이나 피상적인 지식으로 이야기하는 경우도 적지 않은데, 이 책은 다르다. 실제 프로젝트를 수행해 본 사람만이 경험을 바탕으로 풀어낼 수 있는 내용이라는 점이 곳곳에서 느껴진다.

프로젝트의 시작부터 종료까지, 이른바 E2E 전 과정을 단계별로 다루고 있어 전체 흐름을 조망하기에 좋다. 특히 각 단계를 따라가다 보니 내가 부족한 부분이 무엇인지 자연스럽게 드러났다는 점이 의미 있었다. 개인적으로는 AI 프로젝트 산출물의 평가를 다룬 13~15장을 읽으며, 내 이해와 고민이 부족한 부분이 예전보다 분명해졌다.

풍부한 참고 자료와 친절한 개념 설명 역시 이 책의 강점이다. 단계별로 알아두어야 할 용어와 개념을 정리해 주고, 관련 링크도 주석으로 제공한다. 다만 출판사에서 해당 링크를 별도의 마크다운 파일 등으로 함께 제공해 준다면 활용도가 더욱 높아질 것 같다. 이 책은 본문만 읽고 끝내기보다는, 소개된 참고 자료까지 함께 살펴볼 때 비로소 가치가 완성되는 유형의 책이다.

전체적으로 이 책은 ‘체크리스트’라는 단순한 형식을 통해 AI 프로젝트를 1만 피트 상공에서 조망하게 해 주는 안내서에 가깝다. 막연함 속에서 방향을 잡고자 할 때, 나침반처럼 활용하기에 충분히 괜찮은 책이다. 현 시점에서 AI 관련 프로젝트 수행중이거나 앞두고 있을 때 이번 설 명절에 읽어볼 좋은 책이다.