https://blog.watchstep.site/categories/anthropic/Recent content in Anthropic on Watchstep BlogHugoen© 2025 watchstepFri, 07 Nov 2025 13:55:35 +0900https://blog.watchstep.site/posts/introspection/Fri, 07 Nov 2025 13:55:35 +0900https://blog.watchstep.site/posts/introspection/Studying on self-awareness in LLMhttps://blog.watchstep.site/posts/effective_context_engineering_anthropic/Mon, 13 Oct 2025 12:06:53 +0900https://blog.watchstep.site/posts/effective_context_engineering_anthropic/<h1 id="ai-에이전트의-성능을-극대화하기-위한-효과적인-컨텍스트-엔지니어링-전략">AI 에이전트의 성능을 극대화하기 위한 효과적인 컨텍스트 엔지니어링 전략</h1> <p><strong><a href="https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents">Effective context engineering for AI agents (Anthropic, 2025-09-29)</a></strong></p> <h1 id="0-context란">0/ Context란?</h1> <p>Context는 LLM에서 샘플링(sampling)할 때 포함되는 토큰(token) 집합 전체를 의미한다. 여기에는 system prompt, message history, examples, tool outputs, 외부 데이터까지 포함된다. Context engineering(컨텍스트 엔지니어링)은 원하는 결과를 일관되게 얻기 위해 이러한 전체 토큰의 유용성을 최적화하는 것이다.</p>