Context Window 최적화를 위한 Lossy Compression 기반 Compaction 전략

Teach Your Agent to Forget (On Purpose)

Athreya aka Maneshwar2026년 6월 13일10분intermediate

AI 요약

Context

Long-running Agent 운영 시 Context Window가 RAM처럼 작동하여 데이터가 누적됨에 따른 성능 저하 발생. 단순한 Token 제한이나 요약 방식은 중요 제약 사항의 소실 및 환각(Hallucination)으로 인한 Behavioral Discontinuity 유발.

Technical Solution

단순 요약을 넘어선 Meaning 중심의 Lossy Compression 설계로 불필요한 중간 과정 제거
Clearing(전체 삭제)과 Trimming(기계적 삭제)의 한계를 극복한 모델 기반의 선택적 정보 유지 구조
'결과(Decision)와 상태(State)는 유지하고, 도출 과정(Process)은 폐기'하는 정보 추출 로직 적용
반복적 Compaction으로 인한 Cumulative Erosion 방지를 위한 의도적 정보 삭제 주기 설계
대규모 JSON 출력물 등 일시적 데이터는 가치 추출 후 즉시 삭제하여 Token 점유율 최적화
External Memory 및 Retrieval 구조와 병행하여 Finite Desk(Context Window)의 효율성 극대화

실천 포인트

1. 단순 Summarization 대신 'Decision vs Process' 구분 기준을 적용하여 컨텍스트를 정리하고 있는가?

2. 반복적인 요약 과정에서 핵심 제약 사항(Constraint)이 희석되는 Cumulative Erosion 가능성을 검토했는가?

3. LLM의 Tool Output 중 최종 결과값 외의 중간 데이터(Raw JSON 등)를 즉시 폐기하는 로직이 구현되었는가?

4. Context Window를 저장소가 아닌 Working Memory로 정의하고 데이터 생명주기를 관리하고 있는가?

태그

#Context Window #Lossy Compression #Context Engineering #Token Optimization #LLM-Agent

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