AI 소프트웨어 개발, '느낌대로' 코딩에서 '맥락 엔지니어링'으로 진화하는 2025년¶
원제목: From vibe coding to context engineering: 2025 in software development
핵심 요약
- AI 소프트웨어 개발 방식이 '느낌대로 코딩(vibe coding)'에서 '맥락 엔지니어링'으로 전환되고 있음은.
- AI 모델의 신뢰성 확보와 생산성 향상을 위해 정확하고 풍부한 맥락 제공이 필수적임은.
- 에이전트 시스템의 발전은 맥락 관리의 중요성을 더욱 증대시키고 있음을.
상세 내용¶
2025년 소프트웨어 개발 분야에서 AI의 활용 방식에 큰 변화가 일어나고 있습니다. 과거에는 다소 느슨하고 직관적인 '느낌대로 코딩(vibe coding)' 방식이 주를 이루었다면, 이제는 AI 시스템이 맥락을 처리하는 방식을 체계적으로 관리하는 '맥락 엔지니어링'으로 패러다임이 전환되고 있습니다.
올해 기술 업계는 AI의 소프트웨어 엔지니어링 역량을 인간 기술자들과 비교하며 실시간 실험을 진행해왔습니다. 2025년 초 AI가 강력한 모습을 보이는 듯했으나, '느낌대로 코딩'에서 '맥락 엔지니어링'으로의 전환은 인간 개발자의 역할이 진화하고 있으며 여전히 매우 중요함을 시사합니다.
이러한 변화는 Thoughtworks의 최신 'Technology Radar' 보고서에서도 잘 나타나 있습니다. 이 보고서는 LLM 및 AI 에이전트와 작업할 때 맥락을 효과적으로 관리하기 위한 새로운 기술과 도구의 등장을 보여줍니다. 이는 소프트웨어 엔지니어링뿐만 아니라 AI 전반의 발전 방향에 대한 분명한 신호입니다. AI 발전은 단순히 규모와 속도에 관한 것이 아니라, 맥락을 효과적으로 처리하는 능력이 더욱 중요해지고 있음을 보여주고 있습니다.
안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 2025년 2월에 coined한 '느낌대로 코딩'이라는 용어는 업계에 큰 파장을 일으켰습니다. 이러한 직관적인 코딩 방식의 모호함으로 인해 부작용이 확산되었으며, AI 생성 코드에 대한 안일함, 모델의 실제 처리 능력에 대한 과신 등이 드러났습니다. 사용자들의 요구사항이 커지고 프롬프트가 길어지면서 모델의 신뢰성이 떨어지는 문제도 발생했습니다.
이러한 문제점들은 맥락 엔지니어링에 대한 관심을 증대시키는 주요 요인이 되었습니다. Claude Code, Augment Code와 같은 코딩 지원 도구들을 사용하면서 필요한 맥락, 즉 '지식 프라이밍'을 제공하는 것이 결과의 일관성과 신뢰성을 높여 궁극적으로 더 나은 소프트웨어를 개발하고 수정 작업을 줄여 생산성을 향상시킬 수 있음을 확인했습니다. 특히, 적절한 맥락을 제공하면 레거시 코드베이스를 이해하는 데 생성 AI를 효과적으로 활용할 수 있으며, 소스 코드 전체에 접근할 수 없을 때도 도움이 될 수 있습니다.
하지만 맥락은 단순히 더 많은 데이터와 세부 정보를 의미하는 것이 아닙니다. 오히려 포워드 엔지니어링에 생성 AI를 사용할 때, AI가 시스템의 세부 사항으로부터 더 멀리 추상화될 때 더 효과적인 경우도 발견했습니다. 이는 해결 공간을 넓혀 AI 모델의 생성적이고 창의적인 능력을 더욱 잘 활용할 수 있게 하기 때문입니다.
이러한 변화의 배경에는 에이전트 및 에이전트 시스템의 성장이 있습니다. 조직들이 개발하고자 하는 제품뿐만 아니라 활용하고자 하는 기술로서 에이전트의 중요성이 커지고 있으며, 이는 업계가 맥락 기반 접근 방식에서 벗어나 맥락을 제대로 인식하도록 강요하고 있습니다. 단순히 프로그래밍된 작업을 수행하는 것을 넘어, 에이전트는 복잡하고 동적인 맥락에 대응할 수 있도록 상당한 인간의 개입이 필요합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 agents.md, Cont 등과 같은 맥락 관련 기술들이 등장하고 있습니다.
편집자 노트¶
이번 기사는 AI가 소프트웨어 개발 분야에서 어떻게 진화하고 있는지를 매우 명확하게 보여줍니다. 특히 '느낌대로 코딩'에서 '맥락 엔지니어링'으로의 전환은 매우 흥미로운 지점입니다. 과거에는 AI를 활용할 때 개발자들의 직관이나 경험에 의존하는 경향이 강했지만, 이제는 AI가 복잡한 문제를 해결하거나 효율적인 코드를 생성하기 위해서는 그 '맥락'을 얼마나 잘 이해하고 활용하느냐가 결정적인 요소가 되고 있다는 것입니다.
이는 일반 사용자들에게도 중요한 의미를 갖습니다. 우리가 매일 사용하는 스마트폰 앱, PC 프로그램 등 모든 소프트웨어는 개발 과정에서 AI의 도움을 받을 가능성이 높아지고 있습니다. '맥락 엔지니어링'이라는 새로운 접근 방식은 AI가 개발자의 의도를 더 정확하게 파악하고, 사용자의 요구사항을 더 잘 이해하며, 결과적으로 더 안정적이고 사용하기 편리한 소프트웨어를 만드는 데 기여할 것입니다. 마치 우리가 어떤 질문에 답할 때, 단순히 단어만 보는 것이 아니라 질문의 배경과 전체적인 의미를 파악해야 제대로 된 답을 할 수 있듯이, AI도 마찬가지라는 것입니다.
앞으로 AI는 단순한 코드 생성을 넘어, 복잡한 시스템을 이해하고, 새로운 기능을 설계하며, 버그를 탐지하고 수정하는 등 더욱 고도화된 개발 업무에 참여하게 될 것입니다. 이 과정에서 '맥락 엔지니어링'은 AI가 인간 개발자와 더욱 긴밀하게 협력하고, 소프트웨어 개발의 효율성과 품질을 한 단계 끌어올리는 핵심적인 기술이 될 것입니다. 이는 곧 우리가 사용하는 소프트웨어의 미래를 더욱 밝게 만들 잠재력을 가지고 있다고 볼 수 있습니다.