프롬프트 엔지니어링 vs 컨텍스트 엔지니어링 완벽 정리: AI 멀티 에이전트 성공의 열쇠가 될 기술은?
왜 지금 컨텍스트 엔지니어링인가?
인공지능을 활용해본 사람이라면 누구나 “프롬프트 엔지니어링”이라는 단어를 들어봤을 것이다.
잘 짜인 프롬프트는 AI가 훨씬 더 똑똑하게 답변하도록 이끌어 주며, 지난 몇 년간 개발자와 기획자들이 집중적으로 연구해온 분야였다.
그러나 이제는 단순히 “질문을 잘 던지는 기술”을 넘어, AI가 실제로 유용한 시스템을 만들 수 있도록 전체 맥락을 설계하는 기술,
즉 컨텍스트 엔지니어링이 새로운 키워드로 떠오르고 있다.
특히 안드레이 카파시(OpenAI 창립 멤버, 전 테슬라 AI 총괄)와 해리슨 체이스(LangChain 창립자) 같은 글로벌 AI 리더들 역시 이 흐름에 주목하고 있다.
그들은 “멀티 에이전트 성공의 핵심은 컨텍스트 설계”라고 강조하며, 단순히 프롬프트만 다루는 시대는 지났음을 분명히 한다.
[출처] 모두의 연구소
AI가 단순 답변 생성기를 넘어 복잡한 업무를 수행하는 멀티 에이전트로 진화하려면, 결국 모델이 ‘무엇을 보고, 어떤 맥락에서 추론할지’를 설계하는 일이 핵심 과제가 된다.
본 아티클에서는 프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링의 차이, 그리고 이를 실제로 어떻게 활용할 수 있는지 구체적인 사례와 함께 살펴본다.
* 본 글은 해당 영상을 기반으로 재구성하여 작성되었음. [출처] IBM Technology
1. 프롬프트 엔지니어링 & 컨텍스트 엔지니어링 개념
■ 프롬프트 엔지니어링이란?
[출처] 프롬프트해커 대니
프롬프트 엔지니어링은 말 그대로 대규모 언어 모델(LLM)에 입력하는 텍스트를 설계하는 과정이다.
지시사항, 예시, 출력 형식을 포함한 여러 요소를 조합해 모델의 동작과 출력을 조종한다.
본질: 좋은 질문을 만드는 기술
역할: 모델이 원하는 방향으로 답변을 내도록 steer(조향)
한계: 질문만으로는 복잡한 상황을 해결하기 어렵다.
즉, 프롬프트 엔지니어링은 “어떻게 물어볼 것인가”에 집중하는 기술이라 할 수 있다.
■ 컨텍스트 엔지니어링이란?
[출처] apidog
컨텍스트 엔지니어링은 프롬프트보다 훨씬 넓은 개념이다. 모델이 추론 과정에서 접하게 되는 모든 정보를 조립하는 시스템적 설계 방식이라고 할 수 있다.
단순한 프롬프트뿐만 아니라 검색된 문서, 메모리, 상태, 외부 도구까지 아우른다.
본질: LLM이 올바른 결정을 내릴 수 있도록 환경 전체를 설계
범위: 프롬프트 + 메모리 + RAG + 상태 관리 + 도구 활용
목적: 단순한 답변 생성이 아니라 실제로 유용하고 신뢰할 수 있는 시스템 구축
즉, 컨텍스트 엔지니어링은 “어떻게 전체 상황을 제공할 것인가”를 다루는 상위 개념이다.
2. 두 기술의 개념 차이: Agent Graeme 사례
이를 보여주는 사례가 바로 ‘Agent Graeme’이다.
‘Agent Graeme’는 여행 예약 시나리오를 통해 두 개념의 차이를 직관적으로 보여주기 위해 고안된 가상의 에이전트 캐릭터다.
[출처] 아하랩스
첫 번째 시도
프롬프트: “다음 달 DevOps 컨퍼런스를 위해 파리에 호텔을 예약해 줘.”
Graeme의 응답: 켄터키주 파리의 호텔 예약
문제: 위치 불일치
원인:
프롬프트 엔지니어링 관점: 위치를 구체적으로 명시하지 않아 실패
컨텍스트 엔지니어링 관점: 캘린더 확인, 컨퍼런스 검색 같은 도구 활용 부재
두 번째 시도
프롬프트: “내 컨퍼런스는 프랑스 파리야. 리츠 호텔 예약해.”
Graeme의 응답: 1박 900유로 리츠 호텔 예약
문제: 회사 출장비 규정 위반
원인: 프롬프트에는 문제가 없었지만, 회사 정책(최대 허용 요금)이 컨텍스트로 주어지지 않음
👉 결론: 프롬프트 엔지니어링은 문구를 만드는 기술이고, 컨텍스트 엔지니어링은 모델이 성공적으로 작업을 수행하도록 시스템을 구성하는 기술이다.
3. 질문의 기법과 시스템의 장치: 어떻게 다른가?
프롬프트와 컨텍스트는 각각 대응되는 방식이 있다. 프롬프트는 주로 문구 설계에 집중하고, 컨텍스트는 시스템 구성 요소를 다룬다.
■ 역할 설정 vs 메모리 관리
프롬프트: 모델에게 “너는 보안 전문가다”와 같은 역할을 지정 → 응답의 어휘·관점이 달라짐
컨텍스트: 단기 대화 이력 + 장기 사용자 기록을 기억해 맥락 유지 → 고객센터 챗봇이 환불 요청을 자연스럽게 이어감
■ Few-shot 예시 vs 검색 증강 생성(RAG)
프롬프트: 2~3개의 예시를 보여주어 모델이 원하는 포맷을 따라가도록 유도
컨텍스트: 방대한 문서 중 필요한 부분만 추출해 제공 → 출장비 정책에서 “호텔 1박 200달러 제한”만 반영
■ Chain of Thought vs 상태 관리
프롬프트: “단계별로 생각해보자”라는 지시로 추론 과정을 드러냄
컨텍스트: 다단계 업무 진행 상태를 추적해 맥락 단절 방지 → 항공권 예약 후 호텔·교통 예약까지 일관성 있게 처리
■ 제약 조건 설정 vs 도구 활용
프롬프트: 답변을 100단어 이내로 제한 → 간결한 요약 제공
컨텍스트: 외부 API·데이터베이스 연결을 통해 실시간 데이터를 가져옴 → 주식 가격 조회, 인프라 배포 등 실행 가능
4. 비슷한 듯 다른 이 두 개념, 어떻게 만나는가?
프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링은 별개처럼 보이지만 사실 긴밀하게 연결되어 있다.
[출처] 티스토리 <All I Need Is Data.>
프롬프트는 컨텍스트 엔지니어링 안에 포함될 수 있다.
기본 프롬프트(“보안 로그 분석해라”)에 런타임 정보(최근 경고, 과거 기록 등)를 자동으로 주입 → 최종 입력은 80% 동적 정보 + 20% 정적 지시.
프롬프트가 질문의 질을 보장한다면, 컨텍스트는 전체 환경의 질을 보장한다.
👉 즉, 프롬프트는 좋은 질문을, 컨텍스트는 좋은 시스템을 만든다.
두 기술이 결합될 때 AI는 단순 대화 도구를 넘어 엔터프라이즈급 업무까지 수행할 수 있다.
결론: 질문을 넘어, 시스템을 설계하는 자가 미래를 연다
프롬프트 엔지니어링은 AI 활용의 출발점이었다. 좋은 질문을 던지는 것만으로도 놀라운 답변을 얻을 수 있었지만, 이제는 그것만으로는 부족하다.
현실 세계의 문제는 단순한 문답으로 풀리지 않는다. 데이터는 넘쳐나고, 업무는 복잡하며, 시스템은 유기적으로 연결되어 있다.
컨텍스트 엔지니어링은 바로 이 지점에서 빛을 발한다.
AI가 무엇을 보고, 어떤 정보를 우선순위로 삼고, 어떤 도구를 통해 실행할지를 설계하는 것. 이것이야말로 엔터프라이즈급 AI 시스템을 완성하는 진짜 열쇠다.
앞으로는 “질문을 잘하는 사람”이 아니라, “시스템 전체를 설계할 줄 아는 사람”이 AI 시대의 진짜 인재가 될 것이다.
더 나은 질문은 더 나은 답변을 낳지만, 더 나은 시스템은 더 나은 세상을 만든다. 그리고 그 출발점이 바로 컨텍스트 엔지니어링이다.
🔥컨텍스트 엔지니어링 직접 배워 멀티 에이전트 구축하고 싶다면?
만약 이 글을 읽고 “이제 나도 단순한 프롬프트 실험을 넘어서 진짜 시스템 설계 역량을 갖추고 싶다”는 생각이 들었다면, 지금이 가장 좋은 기회다.
단순 이론이 아닌, 실제 기업 프로젝트 경험을 기반으로 컨텍스트 엔지니어링을 체계화한
「맥락을 설계하는 기술, 컨텍스트 엔지니어링으로 완성하는 실전형 Multi-Agent」 강의가 바로 해답이다.
📌 주요 학습 포인트
■ 메모리·상태 관리·RAG·도구 활용까지 아우르는 5가지 컨텍스트 엔지니어링 기술
■ 4가지 Multi-Agent 패턴(Project별 실습: Plan & Execute, Router, Self-Correction, 전문가 팀)
■ 실제 서비스 수준의 엔터프라이즈급 멀티 에이전트 구축 프로젝트 수행
■ LangGraph 최신 업데이트 1.0 버전 기반 프레임워크 실습
이 강의는 단순히 “프롬프트 잘 쓰는 법”을 알려주는 데서 끝나지 않는다.
컨텍스트를 어떻게 쌓고, 어떤 아키텍처로 멀티 에이전트를 설계해야 하는지를 실전 프로젝트로 직접 경험하게 한다.
프롬프트 엔지니어링이 질문을 다듬는 기술이라면, 컨텍스트 엔지니어링은 AI를 현실의 문제 해결자로 만드는 기술이다.
그리고 이 강의는 바로 그 전환점을 가장 빠르고 실전적으로 경험할 수 있는 기회다.
▼ 질문만 잘하는 프롬프팅팅에서 끝나지 말고, AI 시대의 시스템 설계자로 성장하기 ▼
