ADK 컨텍스트 엔지니어링으로 AI 에이전트 비용 40% 절감!
LY Corporation의 Orchestration Development Workshop에서 AI 에이전트 비용 절감을 위한 컨텍스트 엔지니어링 실습을 진행
ADK(Agent Development Kit)를 활용하여, 토큰 소비량 감소 및 정확도 향상을 위한 세 가지 핵심 기법 소개
ADK, Claude Code, Codex 등 다양한 AI 에이전트 도구에서 컨텍스트 엔지니어링 원칙의 보편적 적용 가능성을 강조
실습 결과, ADK 기반 AI 에이전트에서 토큰 소비량 40% 절감 및 컨텍스트 윈도 사용률 77.7% 감소 효과를 확인
컨텍스트 엔지니어링의 핵심 원리
본문에서는 컨텍스트 엔지니어링의 핵심 원칙으로 '토큰은 유한한 자원'과 '너무 많지도 적지도 않게, 딱 적절하게'를 제시한다. 이는 Anthropic의 기사를 참고한 것으로, AI 에이전트의 효율적인 운영을 위한 기본 전제이다.
최소한의 고품질 토큰 집합(Find the smallest set of high-signal tokens)을 통해 컨텍스트 윈도(Context Window)의 한계를 극복하고 비용을 절감
과도한 추상화(Abstraction)는 정확도 저하를, 과도한 상세함은 토큰 낭비를 유발하므로, 작업에 필요한 정보만 적절하게 제공하는 것이 중요
이러한 원칙은 ADK, Claude Code, Codex 등 모든 AI 에이전트 도구에 적용 가능하며, AI 에이전트 개발의 핵심 가이드라인으로 작용한다.
ADK를 활용한 컨텍스트 엔지니어링 기법
ADK(Agent Development Kit)를 활용한 컨텍스트 엔지니어링 실습에서는 세 가지 핵심 기법을 통해 토큰 소비량과 정확도를 개선했다.
Structuring Data: LLM 입출력을 특정 JSON 형식으로 강제하여 데이터 구조화(Data Structuring)를 수행
AgentTool: 다른 AI 에이전트를 도구(함수) 형태로 활용하여 중간 데이터 축적 방지(Preventing Intermediate Data Accumulation)
MCP Toolset: 필요한 도구만 필터링하여 제공함으로써 불필요한 도구 정의 제거(Removing Unnecessary Tool Definitions)
이러한 기법들을 조합하여, v1 대비 v2에서 컨텍스트 윈도 사용률 77.7% 감소, 총 토큰 소비량 40.7% 절감이라는 괄목할 만한 성과를 달성했다.
Claude Code 및 Codex에서의 컨텍스트 엔지니어링
ADK에서 제시된 컨텍스트 엔지니어링 원칙은 Claude Code와 Codex에도 동일하게 적용된다. 각 도구는 자체적인 기능을 통해 컨텍스트 관리를 지원한다.
Claude Code: MCP 도구 검색, 자동 컨텍스트 관리 기능을 통해 토큰 소비량 감소(Token Consumption Reduction)를 자동화
Codex: Reasoning Effort, Text Verbosity, CoT Passing, Prompt Caching 등 다양한 기능을 통해 입력, 추론, 출력 단계에서의 최적화(Optimization)를 지원
Prompt Caching: 입력 토큰 비용을 최대 90% 절감하고 지연 시간을 최대 80%까지 줄이는 효과
결과적으로, 컨텍스트 엔지니어링은 특정 도구에 국한되지 않고, AI 에이전트의 효율적인 운영을 위한 보편적인 접근 방식임을 강조한다.
실제 적용을 위한 단계
본문에서는 컨텍스트 엔지니어링을 업무에 적용하기 위한 구체적인 단계를 제시한다.
현재 상태 파악(Current State Assessment): 현재 AI 에이전트의 토큰 소비량 측정
불필요한 컨텍스트 식별(Identifying Unnecessary Context): 도구 정의, 대화 이력, 출력 구조 등 개선점 파악
기법 적용(Applying Techniques): tool_filter, 에이전트 분리, 입출력 구조화 등 효과적인 기법 적용
효과 측정 및 공유(Measuring and Sharing Results): 개선 전후 토큰 소비량 및 비용 비교
이러한 단계를 통해 조직 단위에서 컨텍스트 엔지니어링을 실천하고, AI 에이전트의 성능 향상과 비용 절감을 동시에 달성할 수 있다.
