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추론 스케일링의 한계와 컴팩션(Compaction)의 비밀

LLM의 컨텍스트 윈도우 한계를 극복하는 컴팩션 기법과 그 근본적인 제약사항 분석

#추론 스케일링#컨텍스트 윈도우#AI 에이전트#컴팩션

추론 스케일링의 성공과 한계

최근 LLM은 추론 스케일링을 통해 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 모델에게 더 많은 연산 시간을 주면(더 오래 생각하게 하고, 도구를 호출하고, 작업을 검증하게 하면) 성능이 향상됩니다.

하지만 한 가지 근본적인 문제가 있습니다. 컨텍스트 윈도우가 가득 차버린다는 것입니다.

현재 최첨단 모델들도 약 100만 토큰 정도의 컨텍스트 윈도우를 가지고 있습니다. 1억 토큰 윈도우를 가진 모델은 아직 없습니다. 그런데 요즘 AI 에이전트들은 100만 토큰으로는 불가능해 보이는 작업들을 정기적으로 수행합니다. 어떻게 가능할까요?

코딩 에이전트를 사용해본 분이라면 이미 답을 알고 계실 겁니다. 바로 컴팩션입니다.

컴팩션은 다음과 같이 작동합니다:

1.컨텍스트 윈도우가 거의 차면, 에이전트에게 요약을 작성하도록 요청

2.새로운 컨텍스트에서 작업을 이어감

3.다시 컨텍스트가 가득 차면 반복

4.작업이 완료될 때까지 계속

이 방법으로 며칠 또는 몇 주 동안 같은 에이전트 세션을 유지할 수 있습니다.

컴팩션이 무한한 컨텍스트를 제공하는 것처럼 보이지만, 실제로는 그렇지 않습니다.

컴팩션은 모델의 총 컨텍스트 용량을 높여주지만, 각 요약 단계마다 얼마나 많은 정보가 보존되어야 하는지에 따라 한계가 있습니다.

모든 컴팩션은 일종의 베팅입니다. 요약하는 에이전트는 *지금* 무엇이 *나중에* 중요할지 결정해야 합니다.

▸대부분의 경우 잘 작동하지만

▸일부 작업은 정보 손실에 더 민감합니다

▸잘못된 요약은 나중에 치명적인 오류로 이어질 수 있습니다

컴팩션은 강력한 기법이지만 만능은 아닙니다. 진정한 무한 컨텍스트가 아니라, 제한된 컨텍스트를 영리하게 확장하는 방법입니다. AI 에이전트를 설계할 때 이러한 근본적인 제약을 이해하는 것이 중요합니다.