컨텍스트 윈도우 확장

200K → 1M → 2M 토큰. "긴 상태 추적"의 물리적 한계를 넓히는 중

에이전트 시스템 (Agentic AI)

단일 AI 한계 → 여러 에이전트가 역할 분담. OpenAI·Anthropic·Google 모두 에이전트 프레임워크 투자 중

MCP + Skills 생태계

AI가 외부 도구/지식에 동적 접근. 도메인 지식 부족을 실시간 보완

Reasoning 모델 (o1, Opus, Gemini Deep Think)

단순 패턴매칭 → 추론 능력 강화. 복잡한 로직과 "왜"에 가까워지는 중

1. 역할/권한 — "너는 시니어 백엔드 개발자야"
2. 목표 — "사용자 인증 API를 만들어라"
3. 제약조건 — "Node.js, JWT, 외부 라이브러리 최소화"
4. 구체적 스펙 — "로그인, 회원가입, 토큰 갱신 엔드포인트"
5. 행동규칙 — "테스트 코드 포함, 에러 핸들링 필수"

예시 0개: "API 에러 메시지 만들어줘"

→ 들쭉날쭉한 형식, 일관성 없음

예시 2개:

예시 1) { "code": "AUTH_001", "msg": "토큰이 만료되었습니다" }
예시 2) { "code": "AUTH_002", "msg": "권한이 부족합니다" }

이제 "이메일 형식 오류"에 대한 에러를 같은 형식으로 만들어줘

→ 형식, 네이밍, 톤 완벽 일치

❌ 한 번에: "블로그 시스템 만들어줘. DB 설계하고, API 만들고, 프론트도 만들어줘"

✅ 단계별:

1. "블로그 DB 스키마를 설계해줘" → 확인
2. "이 스키마 기반으로 CRUD API 만들어줘" → 확인
3. "이 API를 호출하는 프론트 컴포넌트 만들어줘" → 확인

각 단계 결과를 확인한 후 다음으로 → 오류 누적 방지

1. 계획 (Plan) → 2. 이해 (Understand) → 3. 구현 (Implement) → 4. 검증 (Verify) → 5. 완료 (Complete)

✅ Good:
"src/EgFilletPlugin.cs의 StartAction에서 SelectFilter가 Curve만 허용하는데, Surface 엣지도 선택 가능하도록 수정해줘. samples/EgLengthPlugin의 SelectFilter 패턴을 참고해. 변경 후 dotnet build 통과 확인하고, 커밋은 하지 마."

📍 컨텍스트 파일 경로 + 함수명 | 🎯 작업 구체적 단위 | ✅ 검증 build 통과 | ⚠️ 부작용 커밋 금지 명시

AI가 한 번에 읽을 수 있는 텍스트의 총량

• GPT-4o: ~128K 토큰
• Claude Opus: ~200K → 1M 토큰
• Gemini: ~2M 토큰

1K 토큰 ≈ 한글 약 500자 / 영어 약 750단어

AI가 외부 도구/데이터에 접근하는 표준 프로토콜

• DB 조회, API 호출, 파일 시스템 접근
• AI가 "필요할 때" 직접 데이터를 가져옴
• 컨텍스트를 미리 다 넣는 대신 → 필요 시 동적 로딩

프로젝트 루트/
├── AGENTS.md      ← AI의 행동 규칙
├── SOUL.md        ← AI의 성격/원칙
├── docs/
│   ├── architecture.md  ← 전체 아키텍처
│   ├── api-spec.md      ← API 스펙
│   └── conventions.md   ← 코딩 규칙
├── skills/
│   ├── deploy/SKILL.md  ← 배포 방법
│   └── testing/SKILL.md ← 테스트 방법
└── memory/
    └── 2026-02-10.md    ← 오늘의 맥락

• 멀티 에이전트 — 여러 AI를 팀으로 구성
• 채널 연동 — 텔레그램, 디스코드, 슬랙 등
• 노드 시스템 — 원격 기기 제어 (Mac, 서버 등)
• 크론 작업 — 자동 스케줄링, 리마인더
• 스킬 생태계 — 커뮤니티 스킬 설치/공유
• 메모리 시스템 — 세션 간 기억 유지

👤 사람 (코치)
방향 설정, 의사결정

↓ 짧은 지시

🧠 CEO 에이전트 (Opus)
작업 분해, 프롬프트 설계, 품질 관리

↓ 상세 프롬프트          ↓ 상세 프롬프트

🔧 개발팀장 (Sonnet)      📢 마케팅팀장 (Sonnet)
코드 작성, 테스트          콘텐츠, 채널 관리

1. 요구사항 → 테스트 먼저 작성 (Red)
2. AI가 코드 생성 → 테스트 실행 (Green)
3. 코드 리뷰 → 리팩토링 (Refactor)
4. CEO 검수 → 배포 승인

1. 요구사항 정의 — 어떤 도구? 어떤 기능?
2. 5계층 프롬프트 작성 — 역할/목표/제약/스펙/규칙
3. AI에게 코드 생성 요청
4. 결과 테스트 & 수정 요청
5. 완성!

버그가 있는 코드를 제공 →

• AI에게 효과적으로 디버깅 시키는 프롬프트 작성
• 에러 메시지 + 관련 코드 + 기대 동작을 함께 제공
• "해커 관점에서 이 코드를 공격해봐" 활용

사례: BIM/건설

설계 데이터 보안(로컬), 오픈 표준(IFC), AI 자동화
→ 도메인 전문가만 풀 수 있는 문제