서론

2025년 후반부터 2026년 전반에 걸쳐, AI 활용을 논하는 용어는 크게 변화했습니다. 그동안 중심에 있었던 「프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)」이라는 용어가 물러나고, 「컨텍스트 엔지니어링 (Context Engineering)」이라는 용어가 전면에 나서게 되었습니다.

일반적으로 이러한 변화는 "최근의 LLM은 단발적인 프롬프트만으로 작동하는 것이 아니라, 대화 이력, RAG, 외부 문서, 도구 실행 결과, 기억 등을 사용하게 되었기 때문에, 이것들을 잘 다루는 기술이 필요해졌다"라고 설명됩니다. 이 설명은 틀린 것이 아닙니다. 실무적인 설명으로는 충분히 성립합니다.

하지만 이 설명만으로는 왜 2025년부터 2026년경에 이 용어가 갑자기 중요해졌는지를 충분히 설명할 수 없습니다. RAG도 대화 이력도 도구 호출(Tool Calling)도 그 이전부터 존재했습니다. 그럼에도 불구하고 이 시기에 「프롬프트」가 아닌 「컨텍스트」가 주역이 된 이유를 생각하려면, 모델 측의 추론 능력(Reasoning) 개선을 살펴보아야 합니다.

본고에서는 프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링으로의 이행을 단순한 기술 범위의 확대로 보는 것이 아니라, 인간 측의 업무 역량이 보이는 방식이 변한 현상으로 파악합니다. 결론부터 말씀드리자면, 프롬프트 엔지니어링이란 AI 활용 능력 중 외부에서 보기 쉽고, 설명하기 쉽고, 상품화하기 쉬웠던 일부분에 이름을 붙인 것이었습니다. 컨텍스트 엔지니어링이란 그 배후에 있었던, 더 크고 더 보이지 않는 정보 설계 능력이 전면에 드러난 것입니다.

프롬프트 엔지니어링이 보여주었던 것

프롬프트 엔지니어링은 2023년부터 2024년경에 걸쳐 크게 주목받았습니다. 당시의 LLM은 현재보다 다루기 어려웠으며, 같은 내용을 물어도 질문의 작성 방식에 따라 결과가 크게 달라졌습니다. 역할을 부여하기, 단계적으로 생각하게 하기, 출력 형식 지정하기, 예시 제시하기, 제약 조건 명시하기와 같은 기법들이 실무상 상당히 유효했습니다.

이 시기의 AI 이용에서는 "어떻게 묻는가"가 성과와 직결되었습니다. 단순히 "설명해줘"라고 묻는 사람과, "전제를 정리하고, 반론을 상정하며, 표 형식으로 비교하고, 마지막에 판단 기준을 제시해줘"라고 묻는 사람 사이에는 얻을 수 있는 답변에 큰 차이가 있었습니다. 그 때문에 프롬프트 엔지니어링은 인간 측의 AI 활용 능력을 나타내는 상징적인 용어가 되었습니다.

하지만 여기서 주의해야 할 점이 있습니다. 프롬프트 엔지니어링이 정말로 보여주었던 것은 AI 활용 능력 전체가 아니었습니다. 오히려 AI 활용 능력 중 외부에서 관측하기 쉬운 일부분이었습니다.

정말로 차이를 만들었던 것은 "당신은 전문가입니다"라고 쓸 수 있는지 여부가 아니었습니다. 어떤 전제를 두어야 할지, 무엇을 논점으로 삼아야 할지, 어떤 정보를 의심해야 할지, 어느 정도의 입도(Granularity)로 답을 구해야 할지, 어떤 출력물이라면 검증할 수 있을지, 라는 판단이 본체였습니다. 그런데 그 부분은 보이지 않고, 가르치기 어려우며, 템플릿화하기 어려운 것이었습니다.

즉, 프롬프트 엔지니어링은 AI 활용 능력 그 자체가 아니라, AI 활용력이 표면에 나타난 한 형태였습니다. 좋은 프롬프트를 쓸 줄 아는 사람이 강했던 것은 주문(Spell)을 알고 있었기 때문이 아닙니다. 문제를 분해하고, 전제를 정리하고, 출력의 용도를 생각하며, 검증 가능한 형태로 떨어뜨릴 수 있었기 때문입니다. 프롬프트 문구는 그 능력이 우연히 보이는 형태로 나타난 것에 불과했습니다.

추론 능력의 향상

이 구도가 바뀐 가장 큰 이유는 2025년부터 2026년에 걸쳐 LLM의 추론 능력, 장문맥 처리(Long Context Processing), 코드 이해, 도구 이용 능력이 크게 개선되었기 때문입니다.

모델이 약했던 시대에는 인간이 세세하게 유도해야만 했습니다. 어떤 순서로 생각해야 하는지, 어떤 관점을 비교해야 하는지, 어떤 형식으로 출력해야 하는지를 인간이 프롬프트 안에서 상당히 정중하게 지정할 필요가 있었습니다. 이 단계에서는 프롬프트 문구의 숙련도가 성과 차이로 눈에 띄었습니다.

하지만 Claude 4.5 계열이나 GPT-5.4 계열로 대표되는 강력한 추론 모델에서는 상황이 달라집니다. 모델은 모호한 의뢰로부터 논점을 보완하고, 복잡한 문맥을 읽어내며, 긴 작업을 분해하고, 도구나 외부 정보를 사용하면서 답을 구성하게 됩니다. 그렇게 되면 인간이 프롬프트 문구로 세세하게 생각하는 법을 가르칠 필요가 상대적으로 줄어듭니다.

"단계별로 생각하세요(Step-by-step)", "표로 만들어주세요", "전문가로서 답해주세요"와 같은 지시는 약한 모델 시대에는 큰 효과가 있었습니다. 하지만 모델이 강해질수록 그 정도의 보조는 모델 측이 스스로 흡수합니다. 평범하게 물어도 상당히 제대로 된 답이 돌아오게 됩니다.

여기서 일어난 것은 인간 측의 업무 능력의 소멸이 아닙니다. 사라진 것은 프롬프트 문구로서 보였던 표층적인 차이입니다. 오히려 남은 것은 더욱 본질적인 차이였습니다. 어떤 정보를 전달할 것인가, 어떤 정보를 전달하지 않을 것인가, 어떤 과거 경위를 유지할 것인가, 어떤 검색 결과를 신뢰할 것인가, 어떤 도구 (Tool)를 사용하게 할 것인가, 어떤 상태를 다음 단계로 인계할 것인가. 이러한 판단이야말로 강력한 AI 시대에 남은 인간 측의 업무 능력입니다.

모델의 추론 (Reasoning) 능력이 올라갈수록, 좋은 컨텍스트 (Context)의 가치는 올라갑니다. 약한 모델은 좋은 자료를 전달해도 이를 다 활용하지 못합니다. 강력한 모델은 좋은 자료를 전달받으면 그로부터 관계를 찾아내고, 추론하며, 작업을 진행할 수 있습니다. 그렇기에 AI 활용의 주전장은 "어떻게 말하는가"에서 "무엇을 보여주는가"로 옮겨간 것입니다.

컨텍스트 엔지니어링 (Context Engineering)의 실체

컨텍스트 엔지니어링이란 단순히 RAG (Retrieval-Augmented Generation)나 대화 이력을 활용하는 기술이 아닙니다. 그것들은 구현 수단입니다. 본체는 AI에게 전달할 세계를 잘라내는 방식을 설계하는 것입니다.

LLM (Large Language Model)은 주어진 문맥의 외곽을 직접 볼 수 없습니다. 아무리 추론 능력이 높더라도 필요한 사양서가 전달되지 않았다면 사양을 충족할 수 없습니다. 아무리 코드 생성 능력이 뛰어나더라도 기존 코드의 설계 의도가 보이지 않는다면, 국소적으로는 동작하지만 전체 설계를 망가뜨리는 수정을 하게 됩니다. 아무리 문장 생성을 잘하더라도 독자, 목적, 제약, 과거의 논의가 전달되지 않는다면 일반론에 치우친 답변이 됩니다.

따라서 강력한 LLM을 사용하는 데 있어 중요해지는 것은 명령문의 숙련도만이 아닙니다. 오히려 모델이 판단에 사용할 재료를 어떻게 구성하느냐입니다. 이는 인간의 업무로 비유하자면, 유능한 담당자에게 업무를 의뢰할 때 구두로 멋지게 지시를 내리는 것이 아니라, 필요한 자료, 과거의 경위, 판단 기준, 권한, 제약, 기한, 검증 방법을 갖추어 전달하는 것에 가깝습니다.

컨텍스트 엔지니어링에는 정보를 저장하고, 선택하고, 압축하고, 분리한다는 발상이 있습니다. 이는 모델에 정보를 대량으로 던져 넣는 것이 아닙니다. 필요한 정보를 저장하고, 필요한 순간에 선택하며, 너무 긴 정보는 압축하고, 섞이면 위험한 정보는 분리한다는 설계입니다.

여기서 프롬프트 (Prompt)는 사라지지 않습니다. 프롬프트는 컨텍스트의 일부가 됩니다. 기존에는 프롬프트가 AI 조작의 주인공처럼 보였습니다. 하지만 에이전트 (Agent), RAG, 긴 문맥 (Long Context), 기억, 도구 활용이 결합되면, 프롬프트는 시스템 지시 (System Instruction), 대화 이력, 취득 문서, 파일, 로그, 도구 정의, 도구 결과, 작업 메모, 검증 결과 등과 나란히 놓이는 하나의 요소가 됩니다.

즉, 프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링으로의 이행이란 프롬프트가 불필요해졌다는 의미가 아닙니다. 프롬프트가 중심에서 부품으로 옮겨갔다는 의미입니다.

일반적 정의의 한계

일반적인 컨텍스트 엔지니어링에 대한 설명은 실무상으로는 유효합니다. 최근의 LLM은 프롬프트뿐만 아니라 RAG, 대화 이력, 외부 문서, 도구 실행 결과를 사용하기 때문에 이것들을 잘 다룰 필요가 있다는 설명은 틀리지 않았습니다.

하지만 이 설명만으로는 부족합니다. 왜냐하면 RAG나 대화 이력의 이용은 2025년 후반에 갑자기 생겨난 것이 아니기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 왜 이 시기에 컨텍스트 엔지니어링이라는 용어가 주인공이 되었는가. 그 이유를 설명하려면 모델의 능력 향상과 인간 측의 차이가 보이는 방식의 변화를 포함해야 합니다.

약한 모델의 시대에는 좋은 컨텍스트를 전달해도 이를 충분히 활용할 수 없었습니다. 그래서 인간은 프롬프트로 사고방식을 세세하게 지정하여 모델의 움직임을 유도해야 했습니다. 이 단계에서는 프롬프트 문구가 성과 차이로서 눈에 띕니다.

반면, 강력한 모델의 시대에는 좋은 컨텍스트를 전달하면 모델이 스스로 관계를 찾아내고 추론하며 작업을 진행할 수 있습니다. 그러면 인간의 업무는 모델에게 사고방식을 일일이 가르치는 것이 아니라, 모델이 생각하기 위한 재료를 올바르게 배치하는 것이 됩니다.

이런 의미에서 컨텍스트 엔지니어링은 RAG 활용술이 아닙니다. RAG는 중요한 부품이지만 그 자체가 본체는 아닙니다. 검색 결과를 몇 건 넣을 것인가, 어떤 문서를 믿을 것인가, 오래된 정보를 어떻게 다룰 것인가, 요약해서 전달할 것인가 원문으로 전달할 것인가, 어느 시점에서 재검색할 것인가, 대화 이력을 어디까지 남길 것인가, 도구 결과를 어떤 형식으로 반환할 것인가와 같은 판단이 더욱 본질적입니다.

이 판단에는 기술뿐만 아니라 업무 이해가 필요합니다. 업무의 목적을 모르면 중요한 문맥과 불필요한 문맥을 구분할 수 없습니다. 설계 의도를 모르면 코드의 어느 부분을 읽게 해야 할지 알 수 없습니다. 이용자의 입장을 모르면 어떤 제약을 우선해야 할지 판단할 수 없습니다.

따라서 컨텍스트 엔지니어링 (Context Engineering)이란, AI에게 정보를 전달하는 기술인 동시에 인간이 업무를 어떻게 이해하고 있는지를 드러내는 기술입니다.

업무 설계로서의 컨텍스트 엔지니어링

컨텍스트 엔지니어링은 기술 용어처럼 보이지만, 실제로는 업무 설계 (Business Design)에 상당히 가까운 개념입니다. 왜냐하면 무엇을 컨텍스트 (Context)에 포함할 것인가는 해당 업무에서 무엇이 중요한지를 판단하는 일이기 때문입니다.

예를 들어, 코드 수정을 AI에게 맡길 경우 단순히 대상 파일만 전달하면 되는 것은 아닙니다. 관련 테스트, 설계 방침, 의존 관계, 과거의 결함, 성능 제약, 명명 규칙, 릴리스 조건 등이 필요할 수 있습니다. 반대로, 관계가 적은 거대한 설계 자료를 모두 전달하는 것도 정답이 아닙니다. 필요한 정보가 파묻혀 버리기 때문입니다.

고객 대응에서도 마찬가지입니다. 문의 내용만으로는 불충분할 때가 있습니다. 계약 내용, 과거 대응 이력, 현재 장애 정보, 고객의 이용 환경, 사내 규칙, 법적 제약 등이 필요합니다. 하지만 불필요한 개인정보나 오래된 대응 이력까지 섞게 되면, 잘못된 판단이나 정보 유출로 이어질 수 있습니다.

이처럼 컨텍스트 엔지니어링은 단순히 정보를 추가하는 작업이 아닙니다. 정보를 선택하고, 깎아내고, 배열하고, 격리하고, 업데이트하며, 검증 가능하게 만드는 작업입니다. 이는 업무를 이해하지 못하는 사람은 할 수 없습니다.

프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)이 주목받던 시대에도 이러한 능력은 필요했습니다. 다만 당시에는 그 능력이 프롬프트 문구로서 겉으로 드러나기 쉬웠을 뿐입니다. 문제를 정리할 수 있는 사람은 좋은 프롬프트를 쓸 수 있었습니다. 전제를 꿰뚫어 보는 사람은 좋은 질문을 만들 수 있었습니다. 검증을 중시하는 사람은 AI의 출력을 그대로 믿지 않고, 확인하기 쉬운 형태로 답을 요구했습니다.

모델이 강력해질수록 문구상의 기교는 AI 측에 흡수됩니다. 그 결과 인간 측에 남는 것은 더욱 수수하고, 설명하기 어려운 능력입니다. 어떤 정보를 전달해야 할지 판단하는 능력. 정보의 신선도를 파악하는 능력. 사양과 구현, 그리고 운용의 관계를 이해하는 능력. AI가 실수할 부분을 예측하고, 검증 가능한 작업 단위로 나누는 능력입니다.

이런 의미에서 2025년부터 2026년에 걸쳐 일어난 변화는, AI 활용이 '채팅하는 법'에서 '업무의 정보 설계'로 옮겨갔다고 할 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 단발적인 대화에 적합한 용어였습니다. 컨텍스트 엔지니어링은 지속적인 작업, 기업 도입, 에이전트 (Agent) 운용, 장기 태스크에 적합한 용어입니다.

컨텍스트 엔지니어링은 AI만을 위한 특수 기술이 아닙니다. 오히려 기존부터 일을 잘하는 사람들이 수행해 온 자료 정리, 전제 확인, 관계자 조정, 사양 이해, 리스크 관리, 검증 설계를 AI 시대의 언어로 다시 표현한 것입니다. AI가 강력해짐에 따라 그 능력이 더욱 직접적으로 성과에 반영되게 되었습니다.

요약

2025년부터 2026년경에 프롬프트 엔지니어링이 컨텍스트 엔지니어링으로 넘어간 이유는, 단순히 RAG (Retrieval-Augmented Generation)나 대화 이력, 도구 활용이 보급되었기 때문만은 아닙니다. 그것들은 중요한 요소이지만, 표면적인 설명에 불과합니다.

본질은 Claude 4.5 계열이나 GPT-5.4 계열로 대표되듯이, 모델의 추론력 (Reasoning), 긴 문맥 처리 (Long Context Processing), 코드 이해, 도구 활용, 에이전트 능력이 크게 개선된 것입니다. 모델이 똑똑해질수록 인간이 프롬프트 문구로 세세하게 유도할 필요는 줄어듭니다. 반면, 모델에게 무엇을 보여줄 것인가, 무엇을 보여주지 않을 것인가, 어떤 정보를 어떤 입도 (Granularity)로 전달할 것인가, 어떤 상태를 유지할 것인가라는 문제가 중요해집니다.

과거에 프롬프트 엔지니어링으로 불리던 것이 AI 활용 능력의 전부는 아니었습니다. 그것은 AI 활용 능력 중 외부에서 보기 쉽고, 설명하기 쉽고, 상품화하기 쉬웠던 일부분이었습니다. 실제 차이는 전제 정리, 문제 분해, 업무 이해, 정보 선택, 검증 설계라는 더욱 보이지 않는 부분에 있었습니다.

모델의 진화에 따라 표층적인 프롬프트 기술의 가치는 낮아졌습니다. 그 결과, 이전부터 존재했던 보이지 않는 차이를 이야기할 필요가 생겼습니다. 그 이름이 바로 컨텍스트 엔지니어링입니다.

따라서 컨텍스트 엔지니어링이란 RAG나 이력을 사용하는 기술이 아니라, 강력한 추론 모델이 업무를 틀리지 않도록 AI에게 전달할 세계의 단면을 설계하는 기술입니다. 프롬프트는 그 일부입니다. 주인공은 문구가 아니라 정보 환경입니다.

프롬프트 엔지니어링의 시대에는 'AI에게 어떻게 말할 것인가'가 주목받았습니다. 컨텍스트 엔지니어링의 시대에는 'AI에게 무엇을 보여줄 것인가'가 질문됩니다. 그리고 그 질문에 답하기 위해서는 단순한 AI 지식만으로는 부족합니다. 업무를 이해하고, 정보를 구조화하며, 검증 가능한 형태로 작업 환경을 설계하는 능력이 필요합니다.

이러한 변화는 AI 활용이 단순한 기술적 문장 작성 기술에서, 본질적인 업무 역량을 묻는 단계로 진입했음을 보여줍니다.

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