LLM에 컨텍스트 보내기 전에 압축한다? Context Gateway 살펴보기

에이전트 시대의 새로운 병목: 컨텍스트 크기

AI 에이전트가 복잡한 작업을 수행할수록 LLM에 전달되는 컨텍스트는 기하급수적으로 늘어납니다. Context Gateway는 에이전트가 LLM을 호출하기 전에 컨텍스트를 자동으로 압축해주는 오픈소스 프록시 레이어입니다.

핵심 아이디어

에이전트 아키텍처에서 LLM 호출 비용과 레이턴시의 상당 부분은 입력 토큰에서 발생합니다. Context Gateway는 LLM 앞단에 위치하여 다음과 같은 역할을 합니다:

• 불필요한 반복 정보 제거: 대화 히스토리나 문서에서 중복되는 내용을 압축
• 의미 기반 필터링: 현재 질의와 관련성이 낮은 컨텍스트를 선별적으로 축소
• 토큰 비용 절감: 입력 토큰 수를 줄여 API 비용과 응답 시간을 동시에 개선

왜 주목할 만한가

최근 AI 에이전트 프레임워크(LangChain, CrewAI 등)가 폭발적으로 늘면서, 멀티스텝 에이전트의 컨텍스트 관리는 실질적인 엔지니어링 과제가 되었습니다. RAG 파이프라인에서도 검색된 청크가 많아지면 오히려 성능이 떨어지는 "lost in the middle" 문제가 잘 알려져 있죠. Context Gateway 같은 미들웨어 접근은 애플리케이션 코드를 수정하지 않고도 이 문제를 완화할 수 있다는 점에서 실용적입니다.

아직 초기 프로젝트(HN 스코어 35)이지만, 컨텍스트 엔지니어링이라는 영역 자체가 점점 중요해지고 있어 방향성은 주목할 만합니다.

여러분은 에이전트 개발 시 컨텍스트 크기 관리를 어떻게 하고 계신가요?