Claude Developer Platform에서의 컨텍스트 관리

오늘 Claude Developer Platform에서 에이전트의 컨텍스트를 관리할 수 있는 새로운 기능인 컨텍스트 편집 및 메모리 도구를 소개합니다.

최신 모델 Claude Sonnet 4.5에서 개발자는 이러한 기능을 통해 컨텍스트 한도에 도달하거나 중요한 정보가 손실되지 않으면서도, 장시간 실행되는 작업을 더 높은 성능으로 처리하는 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.

컨텍스트 창에는 한계가 있지만, 실제 작업에는 제한이 없습니다

프로덕션 에이전트가 더 복잡한 작업을 처리하고 더 많은 도구 결과를 생성하게 되면서, 유효한 컨텍스트 창을 소모하는 경우가 자주 발생합니다. 그 결과 개발자는 에이전트 트랜스크립트를 잘라내거나 성능을 희생해야 하는 선택에 직면하게 됩니다. 컨텍스트 관리는 개발자가 컨텍스트에 관련 데이터만 남기고, 세션 전반에 걸쳐 중요한 인사이트를 유지할 수 있도록 돕는 두 가지 방법으로 이 문제를 해결합니다.

토큰 한도에 도달하면 컨텍스트 편집은 컨텍스트 창 내에서 오래된 도구 호출과 결과를 자동으로 지웁니다. 에이전트가 작업을 실행하고 도구 결과를 누적하는 동안, 컨텍스트 편집은 대화 흐름을 유지하면서 오래된 콘텐츠를 삭제합니다. 따라서 수동으로 개입하지 않아도 에이전트가 실행될 수 있는 시간을 효과적으로 연장합니다. 또한 Claude가 관련 컨텍스트에만 집중하므로 모델의 실질적인 성능도 향상됩니다.

메모리 도구를 사용하면 Claude가 파일 기반 시스템을 통해 컨텍스트 창 외부에서 정보를 저장하고 참조할 수 있습니다. Claude는 사용자의 인프라에 저장되어 대화 간에도 유지되는 전용 메모리 디렉터리에서 파일을 생성, 읽기, 업데이트, 삭제할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 시간이 지남에 따라 지식 기반을 구축하고, 세션 전반에서 프로젝트 상태를 유지하며, 모든 정보를 컨텍스트에 보관하지 않아도 이전 학습 내용을 참조할 수 있습니다.

메모리 도구는 도구 호출을 통해 전적으로 클라이언트측에서 작동합니다. 개발자가 스토리지 백엔드를 관리하며, 데이터가 저장되는 위치와 유지되는 방식을 완벽하게 제어할 수 있습니다.

Claude Sonnet 4.5는 내장된 컨텍스트 인식 기능을 통해 두 가지 기능을 모두 강화하며, 대화 전반에 걸쳐 사용 가능한 토큰을 추적해 컨텍스트를 보다 효과적으로 관리합니다.

이러한 업데이트는 함께 작동해 에이전트 성능을 개선하는 시스템으로 구성됩니다.

• 오래된 도구 결과를 컨텍스트에서 자동으로 제거하여 더 긴 대화 가능
• 중요한 정보를 메모리에 저장하여 정확성을 높이고, 이를 통해 학습한 내용을 지속적으로 에이전트 세션에 활용

장시간 실행되는 에이전트 구축

Claude Sonnet 4.5는 에이전트 구축을 위한 세계 최고 수준의 모델입니다. 이러한 기능은 전체 코드베이스 처리, 수백 개의 문서 분석, 광범위한 도구 상호 작용 내역 유지 등 장시간 실행되는 에이전트에게 새로운 가능성을 열어줍니다. 컨텍스트 관리는 이러한 토대를 기반으로 하여, 에이전트가 고정된 한계를 넘어서는 워크플로우를 계속 처리하면서도 확장된 용량을 효율적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 코딩: 컨텍스트 편집은 오래된 파일 읽기 및 테스트 결과를 지우며, 메모리는 디버깅 인사이트와 아키텍처 결정을 유지합니다. 따라서 에이전트가 진행 상황을 그대로 유지하면서 대규모 코드베이스에서 작업할 수 있습니다.
• 리서치: 메모리에는 주요 검색 결과가 저장되며, 컨텍스트 편집으로 오래된 검색 결과가 삭제됩니다. 이에 따라 지식 기반을 구축하면 시간이 지나면서 성능이 향상됩니다.
• 데이터 처리: 에이전트는 중간 결과를 메모리에 저장하고, 컨텍스트 편집 과정에서 원시 데이터를 지웁니다. 그렇지 않으면 토큰 한도를 초과할 수 있는 워크플로우를 처리합니다.

컨텍스트 관리를 통한 성능 향상

에이전트 검색을 위한 내부 평가 세트에서 컨텍스트 관리가 복잡한 다단계 작업에서 에이전트 성능을 어떻게 향상시키는지 테스트했습니다. 결과는 의미있는 성과를 보여줍니다. 메모리 도구와 컨텍스트 편집을 결합한 경우, 기준 성능 대비 39% 향상을 기록했으며, 컨텍스트 편집만으로도 29%의 성능 개선이 확인되었습니다.

100턴 웹 검색 평가에서 에이전트가 컨텍스트 편집을 통해 컨텍스트 소진으로 인해 실패했을 워크플로우를 완료할 수 있었으며, 토큰 사용량은 84% 줄었습니다.

시작하기

이러한 기능은 현재 Claude Developer Platform의 공개 베타 버전을 통해 사용할 수 있으며, Amazon Bedrock과 Google Cloud의 Vertex AI에서도 사용 가능합니다. 컨텍스트 편집 및 메모리 도구 관련 문서를 살펴보거나, 쿡북을 참조해 자세히 알아보세요.

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