에이전트형 대규모 언어 모델(LLM) 시스템은 지침, 도구 상태, 중간 결정 및 미해결 종속성을 유지하기 위해 긴 상호작용 기록에 의존하지만, 무제한적인 컨텍스트 성장은 계산 비용을 증가시키고 효율성을 저하시킬 수 있다. 본 연구는 다단계 에이전트 워크플로우를 위한 신뢰성 제약 기반 접근 방식으로서 프로토콜 보존 컨텍스트 트리밍을 평가한다. 다섯 가지 트리밍 전략—최신성 기반(recency-based), 관련성 기반(relevance-based), 요약(summarization), 프로토콜 인식 트리밍(protocol-aware trimming), 그리고 적응형 예산 가드레일(adaptive budget guardrails)—을 과제 성공률, 프로토콜 준수율, 유효 도구 호출 수, 토큰 절감량, 지연 시간 감소, 연쇄 실패, 및 중요 컨텍스트 임계치를 사용하여 보유 컨텍스트 수준과 워크플로우 복잡도 클래스 전반에 걸쳐 비교했다. 기존 전략들은 평균 약 60%의 토큰 절감을 달성했지만, 과제 성공률(66.6-77.3%) 및 프로토콜 준수율(85.5-88.6%)은 더 낮았다. 프로토콜 인식 트리밍은 과제 성공률을 92.2%로 개선했으며, 적응형 가드레일은 96.0%의 과제 성공률, 96.3%의 프로토콜 준수율, 그리고 평균 56.0%의 토큰 절감량과 함께 1.0%의 연쇄 실패를 달성했다. 보유 컨텍스트 예산이 25% 이하일 경우, 50% 이상의 예산에 비해 실패 확률이 10.92배 증가했다(p < 0.001). 프로토콜 인식 트리밍은 공격적인 예산 하에서 기존 방식보다 성공 완료 확률을 5.24배 높였으며, 적응형 가드레일은 이를 다시 2.11배 더 높였다(p < 0.001). 중요 컨텍스트 임계치 역시 워크플로우 복잡도에 따라 증가했다. 이러한 발견들은 신뢰할 수 있는 컨텍스트 감소가 토큰 제거를 최대화하는 것보다 프로토콜적으로 중요한 상태를 보존하는 것에 더 의존하며, 적응형 가드레일이 장기 지평 에이전트 시스템의 효율성, 확장성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 시사한다.