프롬프트 엔지니어링의 진화, 컨텍스트 엔지니어링이란?

지난 6월, 구글은 고도의 추론 능력이 필요한 코딩 작업 등에 특화된 Gemini-2.5-pro를 출시했습니다. 그뿐만 아니라 이번 달 오픈AI는 일명 ‘박사급 생성형 AI’로 평가되는 GPT-5를 공개하며 생성형 AI 모델의 진화로 다시 한번 세상을 놀라게 하고 있습니다. 이처럼 빠른 속도로 발전하고 있는 생성형 AI 모델을 활용하기 위해, LLM에 효과적으로 명령어를 전달하는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 기법은 시간이 갈수록 그 중요성이 더욱 강조되고 있습니다.

그런데, 파운데이션 모델이 진화를 거듭하고 있는 것처럼 프롬프트 엔지니어링 기법 역시 함께 발전하고 있다는 사실을 알고 계셨나요? 이제 프롬프트 엔지니어링은 단순히 LLM에게 명령을 내리는 것 이상의 의미를 가지게 되었습니다. 기존의 단순한 지시문 작성 수준을 넘어 LLM이 태스크 전반의 ‘맥락(Context)’을 이해하도록 돕는 정교한 기술, 즉 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)으로 진화한 것입니다.

이러한 변화가 익숙하지 않다면 컨텍스트 엔지니어링을 프롬프트 엔지니어링과는 전혀 다른 무언가 새로운 개념이라고 오해하기 쉽습니다. 하지만 컨텍스트 엔지니어링의 등장은 갑작스러운 변화라기보다는 LLM 기술의 발전에 따른 자연스러운 진화에 가깝습니다.

이번 글에서는 컨텍스트 엔지니어링이 무엇인지, 기존의 프롬프트 엔지니어링과 어떤 차이가 있는지, 그리고 왜 지금 이 기술이 주목받고 있는지를 실제 사례를 통해 자세히 알아보겠습니다.

프롬프트 엔지니어링 vs. 컨텍스트 엔지니어링, 무엇이 다를까?

기존의 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 LLM에 정확한 명령을 내리고 원하는 결과를 얻기 위해 ‘프롬프트’ 자체를 최적화하는 데 집중하는 기술입니다. 예를 들어 지시문(Instruction)을 명확히 하고, 제한사항(Restriction)을 추가하며, 몇 가지 예시(Few-shot Training)를 제시해 LLM이 특정 작업을 수행하도록 훈련시키는 방식이 대표적입니다. 다시 말해, 하나의 질문에 대한 가장 좋은 답변을 얻기 위해 질문 자체를 다듬는 과정이라고 할 수 있습니다.

반면 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)은 단순히 프롬프트를 잘 작성하는 수준을 넘어섭니다. 이는 LLM이 태스크를 수행하는 데 필요한 ‘정보 환경’과 ‘전체적인 시스템의 맥락’을 설계하는 종합적인 접근 방식입니다. 즉, LLM의 성능을 극대화하기 위해 다양한 외부 데이터와 도구를 통합하고 활용하는 것까지 포함하는, 훨씬 더 포괄적인 개념이라고 할 수 있습니다.

실제 AI 개발에서 컨텍스트 엔지니어링은 어떻게 적용될까?

특정 업무 도메인에서 더 정밀하게 상황에 맞는 답변을 제공하는 AI 에이전트를 설계하고자 한다면, 단순히 잘 구성된 프롬프트만으로는 한계가 있습니다. 이때는 외부 문서 정보를 담고 있는 벡터 DB, 사용자 이력, MCP 기반 시간 정보 API, 업무 절차서 등 다양한 맥락 정보를 사전에 수집하고, 이를 적절한 형식으로 LLM에 주입할 수 있는 구조를 설계하는 과정이 필요합니다.

<출처: A Survey of Context Engineering for Large Language Models>

이 과정에서는 단순히 ‘무엇을 물어볼 것인가’가 아닌 ‘LLM이 어떤 정보와 환경 속에서 그 질문을 받아들이도록 할 것인가’를 설계해야 합니다. 따라서 훨씬 더 복합적인 기술 역량과 도메인 이해가 요구됩니다. 또한 컨텍스트 엔지니어링은 단순한 정적 정보의 주입을 넘어, 동적인 상황에 맞게 문맥을 실시간으로 구성하고 조정하는 범위까지 포함합니다. 예를 들어 사용자의 입력에 따라 적절한 백엔드 데이터에 접근해 최신 정보를 제공하거나, 이전 대화 이력에 따라 LLM의 반응을 조정하는 작업이 이에 해당합니다.

이처럼 컨텍스트 엔지니어링은 프롬프트를 ‘어떻게 구성할 것인가’에서 나아가 ‘어떤 정보 환경을 조성할 것인가’에 초점을 둡니다. 따라서 컨텍스트 엔지니어링 환경을 구축하기 위해서는 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation), 도구 호출(Function Calling), MCP, LLM 오케스트레이션(LLM Orchestration) 등 다양한 기술에 대한 이해와 적용이 필요합니다.

실무 컨텍스트 엔지니어링 예시: CS 담당 AI 에이전트 개발

그렇다면 실제 AI 서비스 개발에서는 컨텍스트 엔지니어링을 어떻게 적용할 수 있을까요? 예를 들어, 회사의 고객 문의를 처리하는 CS 담당 AI 에이전트를 개발한다고 가정해 보겠습니다.

프롬프트 엔지니어링만 적용한 경우

“고객이 상품 배송 관련 문의를 하면, 배송 조회 방법을 알려줘.”와 같은 지시문을 작성하면, 단순 응대는 할 수 있습니다. 그러나 고객이 “내 주문 번호가 ABC1234인데, 지금 어디까지 왔나요?”라는 예외 질문을 던지면 LLM은 정확한 답을 줄 수 없습니다. 외부 데이터에 접근할 수 있는 기능 자체가 없기 때문입니다.

컨텍스트 엔지니어링을 적용한 경우

단순히 프롬프트를 작성하는 것을 넘어 다음과 같은 정보 환경을 함께 설계하고 구축합니다.

외부 데이터 연동: 고객 주문 데이터베이스와 배송 시스템 API를 LLM과 연결합니다.
워크플로우 설계: 고객이 주문 번호를 입력하면 LLM이 이를 인식하고 배송 시스템 API를 호출하도록 설계합니다.
동적 맥락 구성: API를 통해 얻은 실시간 배송 상태 정보(배송 중, 배송 완료 등)를 프롬프트에 동적으로 삽입해 LLM이 답변을 생성하도록 합니다.

이 예시처럼, 컨텍스트 엔지니어링은 단순히 ‘무엇을 물어볼 것인가’를 고민하기보다 ‘LLM이 어떤 정보와 환경 속에서 질문을 받아들이고 처리하게 할 것인가’를 설계하는 훨씬 더 복합적인 접근 방식입니다.

컨텍스트 엔지니어링은 바이브 코딩의 미래가 될 수 있을까?

컨텍스트 엔지니어링은 AI 코딩 에이전트를 활용한 바이브 코딩(Vibe Coding)과도 밀접한 연관성을 가지고 있습니다.

실제로 바이브 코딩을 경험해 본 분들이라면 느끼는 것이 있습니다. 자연어로 된 ‘감성적인’ 프롬프트만으로 코드를 생성하는 기존 방식은 초기에는 빠르고 재밌지만, 복잡한 프로젝트에서는 실패 확률이 높다는 점입니다. 컨텍스트 엔지니어링은 이처럼 늘 2% 부족하다는 평가를 받아온 기존 바이브 코딩의 문제점을 보완해 줄 수 있는, 실용적이며 바로 적용할 수 있는 기법입니다.

바이브 코딩과 컨텍스트 엔지니어링 예시: 로그인 기능 개발하기

“사용자 로그인 기능을 만들어 줘”라고 AI에게 요청했다고 하겠습니다. AI는 바로 기본적인 코드 스니펫을 생성할 수 있습니다. 그러나 보안 정책, 데이터베이스 구조, API 연동 방식 등 프로젝트의 고유 맥락을 알지 못하기 때문에 실제 동작하는 시스템을 완성할 수 없을뿐더러 유의미한 결과물도 만들기 어렵습니다.

컨텍스트 엔지니어링은 바로 이 지점에서 결정적인 역할을 합니다. 바이브 코딩이 “로그인 기능 만들어 줘”라는 짧은 프롬프트에 의존한다면, 컨텍스트 엔지니어링은 다음과 같이 구체적인 맥락을 제공하며 AI를 이끌어갑니다.

1단계: 컨텍스트 작성과 제공

코드 베이스 문서: 프로젝트의 기존 코드 구조, 함수 명명 규칙, 사용 중인 프레임워크와 라이브러리 목록을 제공합니다.
API 명세서: 로그인 기능에 필요한 인증 서버 API의 엔드포인트, 요청 및 응답 형식을 문서화합니다.
보안 규칙: “모든 비밀번호는 해시 처리하고, 2단계 인증을 필수로 적용해야 한다”와 같은 정책을 명시합니다.
테스트 케이스: “유효하지 않은 이메일 형식 입력 시 에러 메시지를 반환해야 한다”와 같은 구체적인 시나리오를 제공합니다.

2단계: 컨텍스트 관리와 반복

AI가 생성한 초안 코드를 보안 규칙이나 테스트 케이스에 맞춰 검토하도록 지시합니다.
API 연동 과정에서 발생할 수 있는 오류 처리 로직을 추가하도록 요청합니다.

이처럼 컨텍스트 엔지니어링은 LLM에게 ‘어떤 코드를 만들어야 하는가’뿐만 아니라 ‘어떤 환경과 제약 조건 속에서 코드를 작성해야 하는가’를 명확히 제시합니다. 이는 완성도 높은 코딩을 가능하게 합니다. 즉, 바이브 코딩이 즉흥적인 코드 작성을 의미한다면, 컨텍스트 엔지니어링은 시스템 전체를 설계하고 지휘하는 역할로서 개발자의 역량을 확장시킬 가능성까지 품고 있습니다.

마치며: 컨텍스트 엔지니어링으로의 진화가 의미하는 것은?

프롬프트 엔지니어링이 컨텍스트 엔지니어링으로 진화한 배경에는 AI 기술의 발전이 있습니다. LLM이 점점 더 똑똑해져 추론(reasoning) 능력을 갖추면서, 활용 범위가 단순한 텍스트 생성이 아닌 복잡한 에이전트 시스템과 비즈니스 자동화 영역으로 확장되고 있기 때문입니다.

게다가 최근 나온 GPT-5, Gemini-2.5-Pro 같은 SoTA LLM들은 외부 API 호출, 멀티모달 데이터의 이해, 실시간 상태 추적까지 가능해졌습니다. 이러한 발전은 단순히 문장을 잘 만드는 기술만으로는 실제 활용에 한계가 있음을 보여줍니다. 즉, 이제는 AI가 더 정밀한 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는 정보 환경을 어떻게 구성할 것인지가 AI 활용의 핵심 역량이 된 것입니다.

컨텍스트 엔지니어링은 RAG, MCP와 도구 호출 등 다양한 기술을 통합적으로 활용해 LLM의 성능을 극대화합니다. 이는 단순히 언어를 다루는 차원을 넘어, 데이터와 시스템, 그리고 사용자의 상호작용을 총체적으로 아우르는 종합적인 설계 기술이라고 할 수 있습니다.

따라서 컨텍스트 엔지니어링은 단순한 유행어에 그치지 않습니다. AI 시스템 설계와 개발의 중심 역할을 담당할 새로운 개념을 품은 단어입니다. 요즘처럼 AI 활용 기술이 점점 더 복잡하고 정교해질수록, LLM이 필요한 정보를 적시에 제공받고 상황에 맞게 능동적으로 행동하도록 만드는 기술의 중요성은 계속 커질 수밖에 없습니다.

결국 컨텍스트 엔지니어링은 LLM의 능력을 최대한 끌어내기 위한 실질적이고 전략적인 접근 방식입니다. 프롬프트 엔지니어링이 AI와 소통하는 언어의 기술이었다면, 컨텍스트 엔지니어링은 그 소통의 질을 극적으로 향상시키는 시스템과 설계의 기술이라고 할 수 있습니다.