1주일 만에 전 세계에서 확립된 AI 에이전트 개발의 6가지 원칙

2026년이 시작되자마자 전 세계에서 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이 큰 화제를 모았습니다.

결론은 명확합니다. AI 에이전트 개발을 하면서 이 내용을 모르면 2026년에 뒤처집니다. 1주일 간 전 세계에서 논의된 내용을 정리해 보았습니다.

컨텍스트는 정적이 아닌 동적 방식으로 운영하라

정적 컨텍스트(Static Context)의 시대는 끝났습니다.

• Manus: 파일 시스템을 외부화된 메모리로 활용, URL과 경로만 남기고 필요시 복원. KV-Cache 적중률이 핵심 지표
• Cursor: 동적 컨텍스트 발견(Dynamic Context Discovery) 패턴 도입, MCP 도구 설명을 폴더에 동기화해 토큰 46.9% 절감
• Context7: 서버 측 리랭킹(Reranking)으로 컨텍스트 토큰 65% 감소, 지연시간 38% 단축, 품질은 오히려 향상

컨텍스트를 필요에 따라 로드하고 언로드하는 살아있는 시스템으로 만들면, 쓸데없는 토큰 비용을 줄이고 모델이 중요한 것에 집중하게 됩니다.

계획(Planning)이 개발의 전부다

모호한 지시를 받자마자 실행하는 에이전트는 실패합니다.

• Claude Code의 AskUserQuestionTool: 사용자에게 인터뷰하듯 질문하며 요구사항을 최대한 구체화
• Plan Mode: 마크다운 파일에 계획 작성 후 실행, 계획 단계에서 결과의 80%가 결정

최고의 AI 코딩 결과는 더 나은 프롬프트가 아니라 더 나은 계획에서 나옵니다.

도구(Tool) 설계는 Bash와 코드 생성 중심으로

커스텀 도구를 만들기 전에 Bash와 Codegen을 먼저 고려하세요.

• Bash: 조합 가능(Composable), 적은 양의 컨텍스트 사용, ffmpeg·jq·grep 등 기존 소프트웨어 즉시 활용
• Codegen: API 조합이 본질. 날씨를 물으면 Weather API 호출 스크립트를 직접 작성

트레이드오프: 커스텀 Tool(안정적, 많은 양의 컨텍스트) vs. Bash(다양하게 조합 가능, 발견 시간 필요) vs. Codegen(유연함, 실행 시간 김).

루프를 많이 돌려라

한 번에 완벽한 결과를 기대하지 마세요.

• Claude Code의 Ralph Wiggum 스킬과 Recursive Language Models(RLM): 자기 수정 루프를 최대한 반복하는 것이 품질의 핵심
• 검증 가능한 태스크일수록 적합. 출력을 검증할 수 있다면 반복 개선 가능

단발성 프롬프팅은 함정입니다. AI 에이전트의 진짜 힘은 시도하고, 실패하고, 평가하고, 다시 시도할 수 있을 때 나타납니다.

멀티 모델 전략을 취하라

단일 모델로 모든 것을 해결하려는 접근은 비효율적입니다.

• Claude Opus 4.5: 전체 플래닝 및 복잡한 개발
• Gemini 3 Pro: 프론트엔드 구현, 대규모 문서 처리
• GPT-5.2: 디버깅 및 추상적 추론
• 서브 에이전트 구성 시 태스크별 최적 모델 라우팅으로 속도와 전문성 동시 확보

모든 것을 잘하는 단일 모델은 없습니다. 승리 전략은 각 태스크에 가장 적합한 모델을 매칭하는 모델 라우팅입니다.

계층화된 메모리로 상태를 관리하라

태스크 진행 상황과 에러를 체계적으로 관리해야 합니다.

• Manus의 todo.md: 목표를 컨텍스트 끝에 반복 삽입해 ‘lost-in-the-middle’ 문제 해결
• 메모리 분리 운영: 단기(작업 컨텍스트), 중기(세션 히스토리), 장기(파일 시스템)
• 실패한 액션과 스택 트레이스를 남겨두면 모델이 같은 실수를 반복하지 않음

구조화된 메모리 없이 에이전트는 표류합니다. 메모리가 있으면 세션을 넘어 지식이 축적됩니다.

정리

2026년, 단순 답변이나 업무 자동화를 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전트의 시대가 열렸습니다.

위 6가지 원칙은 이미 Manus, Cursor, Claude Code에서 검증된 방법론입니다. 지금 적용하지 않으면, 경쟁자가 먼저 적용합니다.