AI 요약관련 정보

• AI 에이전트의 자율적인 도구 호출로 인한 컨텍스트 폭발과 성능 저하 문제를 해결하기 위해 컨텍스트 엔지니어링이 부상했습니다. 💥
• 컨텍스트 엔지니어링은 에이전트의 효율적인 의사결정을 위해 컨텍스트 창에 필요한 최소한의 정보만을 채우는 기술입니다. 🗓️
• 컨텍스트 오프로딩은 토큰 소모가 큰 정보를 외부 저장소로 옮기고, 최소한의 참조만 남겨 필요시 검색하는 전략입니다. 📤
• 컨텍스트 축소는 도구 출력 요약, 오래된 메시지 제거, 전체 기록 압축 등을 통해 정보를 간결하게 만드는 기법입니다. ✂️
• Manis는 재구성 가능한 정보를 제거하는 '압축'(가역성 중시)과 일반적인 '요약'으로 컨텍스트 축소를 구분합니다. 🔄
• 컨텍스트 검색은 오프로드된 정보를 인덱싱/시맨틱 검색 또는 파일 시스템 도구를 통해 필요시 다시 가져오는 과정입니다. 🔍
• 컨텍스트 격리는 서브 에이전트를 통해 각기 독립적인 컨텍스트 창을 부여하여 관심사를 분리하고 효율적으로 관리합니다. 🏘️
• 컨텍스트 캐싱은 Manis에서 자주 필요한 컨텍스트를 저장하고 재사용하여 효율성을 높이는 기법입니다. 💾
• 컨텍스트 엔지니어링은 스타트업이 조기 모델 특화 대신 일반 모델을 활용하며, 애플리케이션과 모델 간의 실용적인 경계를 설정하는 데 전략적으로 중요합니다. 🚧
• AI 분야의 빠른 변화로 인해, 조기 모델 특화(미세 조정/훈련)는 제품 디자인을 고정시키고 빠르게 구식이 될 위험이 있어 지양해야 합니다. 🚫