큰 컨텍스트 창을 신뢰하지 마라

100k 토큰의 스마트 구간 유지를 위한 Recursive Context 제어 전략

neo2026년 6월 16일14분intermediate

AI 요약

Context

LLM 벤더가 광고하는 거대 Context Window와 실제 모델이 지시사항을 정확히 수행하는 '스마트 구간' 사이의 괴리 발생. 100k 토큰 초과 시 주의력 저하 및 정보 소실로 인해 성능이 점진적으로 하락하는 Context Rot 현상이 병목으로 작용함.

Technical Solution

Recursive Call 구조 설계를 통한 Root 대화 스레드의 토큰 소모 최소화
Tool Call 수행 시 메인 세션이 아닌 재귀 호출 내부에서 처리하여 결과값만 반환하는 격리 구조 채택
Written Artifact 기반의 Breadcrumb 접근법을 통한 라이브 세션 외부로의 정보 영속화
자동 요약(Auto-compact)의 성능 저하 문제를 해결하기 위해 사람이 직접 작성한 명세(PRD) 기반의 세션 인계 방식 도입
고수준 조율(Orchestration)과 세부 실행(Execution)을 분리하여 메인 에이전트의 Context Window 내 노이즈 제거

실천 포인트

- LLM Context Window를 무제한 저장소가 아닌 제한된 예산(Budget)으로 간주할 것 - 100k 토큰 도달 전 세션을 재시작하고 핵심 정보만 Markdown 문서로 외부 저장하여 인계할 것 - 복잡한 작업은 하위 에이전트에게 위임하고 최종 요약본만 메인 스레드에 반영하는 계층 구조를 검토할 것 - 자동 요약 기능보다 정형화된 PRD나 계획서를 작성하여 컨텍스트를 명시적으로 제어할 것

태그

#Context Window #Context Rot #Written Artifact #Recursive Call #Token Budget

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