ADK 컨텍스트 엔지니어링으로 AI 에이전트 비용 40% 절감!

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)

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

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