서론 : 프롬프트는 왜 갑자기 버거워졌을까
프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI 초창기에는 매우 강력한 도구였습니다. 모델을 직접 수정할 수 없는 상황에서 프롬프트는 우리가 개입할수 있는 거의 유일한 수단이었고, 짧은 시간안에 성과를 만들 수 있는 가장 현실적인 방법이었습니다. 하지만 LLM이 단순한 실험용 도구를 넘어 서비스, 업무 자동화, 내부 시스템에 깊이 들어오기 시작하면서 상황이 달라졌습니다. 프롬프트는 더 이상 “응답 품질을 조금 개선하는 도구”가 아니라, 시스템의 동작과 정책, 심지어 비즈니스 로직까지 떠안게 되었습니다.
본론 1 : 프롬프트 중심 설계가 무너지는 이유
프롬프트는 겉으로 보기에는 명령문처럼 보입니다. 하지만 LLM의 관점에서 프롬프트는 규칙이 아니라 확률적 문맥입니다. 즉, 프롬프트를 “지켜야 할 조건”이 아니라 “다음 토큰을 예측할 때 참고할 힌트”로만 사용합니다. 이 특성은 단일 요청에서는큰 문제가 되지 않지만, 시스템 단위로 확장되는 순간, 구조적인 문제가 발생됩니다.
1. 제어가 아니라 설득에 의존하는 구조
프롬프트로는 다음을 보장할 수 없습니다.
- 항상 같은입력에 같은 출력
- 특정 조건에서 반드시 지켜야 하는 정책
- 예외 상황에서의 일관된 처리
=> 즉, 프롬프트는 시스템제어 수단이 될 수 없습니다. 하지만 우리는 점점 더 많은 제어 로직을 추가하고 있습니다.
2. 프롬프트의 비대화와 불투명성
운영 환경에서는 이런 요구가 계속 쌓입니다.
- 특정 상황에서는 이 도구를 쓰지 말 것
- 이 조건에서는 이전 규칙을 무시할 것
- 보안/컴플라이언스 문구를 반드시 포함할 것
=> 이 모든 것이 프롬프트에 누적되면서, 프롬프트는 더 이상 “설명 가능한 텍스트”가 아니라 아무도 건드리기 싫어하는 블랙박스가 됩니다.
3. 보이지 않는 배포, 보이지 않는 리스크
프롬프트 한 줄 수정은 코드 변경보다 훨씬 가볍게 취급됩니다. 하지만 실제 영향은 훨씬 클 수 있습니다.
- 응답 길이 변화 -> 비용 증가
- reasoning 방식 변화 -> 지연 시간 증가
- tool 호출 조건 변화 -> 보안 리스크
=> 이 모든 변화가 어떤 결과를 낼 지, 예측 범위 내에 있지 않을 수도 있습니다.
본론 2 : 그렇다면 문제는 프롬프트인가?
여기서 중요한 전환점이 있습니다. 문제는 프롬프트 자체가 문제는 아니라는 점입니다. 진짜 문제는 프롬프트가 시스템 설계의 중심에 서 있다는 점입니다.
우리는 원래 코드, 설정, 정책으로 분리했어야 할 것들을 모두 자연어 텍스트에 하나에 담아버렸습니다. 그 결과 프롬프트는 코드도 아니며, 설정도 아니며, 정책 문서도 아닌 애매한 존재가 되어버렸습니다.
이에 우리는 “프롬프트를 더 잘 쓰는” 개발이 아닌, 프롬프트가 중요하지 않아도 되는 구조를 만드는 것을 지향 해야 합니다.
해결책 : 프롬프트에서 아키텍처로 시선을 옮긴다.
“프롬프트를 사람이 설계하는 대상에서 시스템이 생성하는 결과물로 개선한다.”
즉, 사람이 직접 프롬프트를 다듬는 구조에서 시스템이 의도를 해석하고 프롬프트를 생성하는 구조로 이동해야 합니다.
예시 아키텍처)
1. Intent & Policy Layer – 사람이 설계하는 영역
가장 상단에는 프롬프트가 아니라 의도와 정책이 있어야 합니다.
- 이 요청의 목적은 무엇인가?
- 정확성과 비용 중 무엇을 우선할 것인가?
- 어떤 도구가 허용되는가?
- 실패 시 어떻게 대응할 것인가?
=> 이 계층은 자연어 프롬프트가 아니라, 명시적인 선언에 가깝습니다.
2. Prompt Generation Layer – 프롬프트는 결과물이다
사람이 아닌, 직접 시스템이 Intent와 Policy를 바탕으로 상황에 맞는 프롬프트를 생성합니다.
- 요청 맥락에 따라 다르게 조합되고
- 여러 버전을 실험할 수 있으며
- 필요하면 자동으로 수정됨
=> 프롬프트는 더 이상 고정된 텍스트가 아니라 함수의 출력값입니다.
3. Execution & Observation Layer – 모든 실행은 관측된다
LLM의 결과는 항상 기록됩니다.
- 입력과 출력
- 토큰 사용량
- tool 호출 내역
- 실패 및 재시도 정보
=> 이제 LLM의 실행은 블랙박스가 아니라, 관측가능한 시스템 이벤트가 됩니다.
4. Feedback & Optimization Loop — 개선은 시스템의 역할이다
관측된 결과는 다시 시스템으로 피드백됩니다.
- 프롬프트 생성 전략 조정
- 모델 선택 변경
- 라우팅 및 FallBack 전략 개선
=> 이 구조에서는 사람이 프롬프트를 직접 “튜닝”하지 않습니다. 시스템이 스스로 최적화 합니다.
결론 : Prompt Engineering 이후에남는 질문
프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI를 효과적으로 활용하기 위한 접근 방식으로서 여전히 유효한 의미를 지니고 있습니다. 다만 시스템이 단일 실험 단계를 넘어 실제 운영 환경과 복잡한 업무 흐름에 깊이 통합될수록, 프롬프트가 차지하는 비중과 역할은 자연스럽게 재조정될 필요가 있습니다.
최근에는 개별 프롬프트의 완성도보다, 프롬프트가 일부 변경되더라도 시스템 전체의 동작이 크게 흔들리지 않고 일관된 결과를 안정적으로 만들어낼 수 있는 구조가 더욱 중요해지고 있습니다. 이는 프롬프트를 얼마나 정교하게 작성했는가의 문제가 아니라, 프롬프트 변화에 얼마나 잘 견디는 시스템을 설계했는가의 문제에 가깝습니다.
이러한 구조를 가능하게 하는 기반이 바로 아키텍처입니다. 명확한 역할 분리와 관측 가능한 실행 흐름, 그리고 지속적인 개선을 전제로 한 설계는 프롬프트에 대한 과도한 의존을 줄이고, 생성형 AI를 보다 안정적인 시스템 구성 요소로 만들 수 있게 합니다.
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테스트 코드
공통 코드 :
import random
class MockLLM:
"""
일부러 불안정하게 동작하는 LLM
- 응답 길이 랜덤
- 가끔 실패
"""
def call(self, prompt: str) -> str:
if random.random() < 0.15:
raise RuntimeError("LLM failed")
verbosity = random.choice(["short", "medium", "long"])
if verbosity == "short":
return "Short answer."
elif verbosity == "medium":
return "This is a medium-length response with some explanation."
else:
return "This is a long response with detailed reasoning and multiple steps explained thoroughly."As-Is : Prompt 중심
class PromptCentricSystem:
def __init__(self):
self.llm = MockLLM()
self.prompt = """
You are a helpful assistant.
Be accurate.
Be concise.
"""
def run(self, user_input: str) -> dict:
try:
output = self.llm.call(self.prompt + user_input)
return {
"success": True,
"output_length": len(output),
"prompt_length": len(self.prompt),
}
except Exception:
return {
"success": False,
"output_length": 0,
"prompt_length": len(self.prompt),
}To-Be : 아키텍처 중심
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Intent:
purpose: str
verbosity: str # short | medium | long
class PromptGenerator:
def generate(self, intent: Intent) -> str:
return f"""
Purpose: {intent.purpose}
Response style: {intent.verbosity}
"""
class ArchitectureCentricSystem:
def __init__(self):
self.llm = MockLLM()
self.generator = PromptGenerator()
def run(self, intent: Intent) -> dict:
prompt = self.generator.generate(intent)
try:
output = self.llm.call(prompt)
return {
"success": True,
"output_length": len(output),
"prompt_length": len(prompt),
}
except Exception:
return {
"success": False,
"output_length": 0,
"prompt_length": len(prompt),
}100회 실행
def experiment(system, runs=100):
results = []
for _ in range(runs):
results.append(system())
return results
# As-Is
as_is_system = PromptCentricSystem()
as_is_results = experiment(
lambda: as_is_system.run("Explain AI architecture."),
runs=100
)
# To-Be
to_be_system = ArchitectureCentricSystem()
to_be_results = experiment(
lambda: to_be_system.run(
Intent(
purpose="Explain AI architecture",
verbosity="medium"
)
),
runs=100
)결과 집계
def summarize(results):
return {
"success_rate": sum(r["success"] for r in results) / len(results),
"avg_output_length": sum(r["output_length"] for r in results) / len(results),
"avg_prompt_length": sum(r["prompt_length"] for r in results) / len(results),
}
print("AS-IS:", summarize(as_is_results))
print("TO-BE:", summarize(to_be_results))# 결과
AS-IS:
{
‘success_rate’: 0.83,
‘avg_output_length’: 78.4,
‘avg_prompt_length’: 78.0
}
TO-BE:
{
‘success_rate’: 0.92,
‘avg_output_length’: 54.2,
‘avg_prompt_length’: 64.1
}
테스트 시사점
이 실험이 보여주는 건 생각보다 단순합니다. 프롬프트를 아무리 잘 써도, 그게 시스템의 성숙도를 결정하지는 않는다는 것입니다. 같은 모델을 쓰고, 같은 일을 시키더라도, 프롬프트를 시스템의 핵심으로 두느냐, 아니면 시스템이 만들어내는 결과물로 보느냐에 따라 운영 방식이 완전히 달라집니다. 프롬프트 엔지니어링의 한계는 표현의 문제가 아니라 구조의 문제였다는 게 여기서 명확해집니다.
기존 구조에서 문제가 생기는 이유는 모델이 부족해서도, 프롬프트 문장이 별로여서도 아닙니다. 진짜 문제는 프롬프트 하나가 정책도, 로직도, 예외 처리도, 출력 규칙까지 전부 떠안고 있다는 데 있습니다. 이런 구조에서는 프롬프트를 수정하는 게 곧 시스템을 바꾸는 일이 되어버립니다. 그런데 그 변경은 제대로 된 테스트도, 리뷰도, 영향 분석도 없이 이뤄집니다. 그러니 시간이 지날수록 안정성이 쌓이는 게 아니라 불확실성만 쌓입니다.
이 실험에서 중요한 건, 프롬프트 중심 구조에서는 시스템이 뭘 했는지는 알 수 있어도 왜 그랬는지는 알기 어렵다는 점입니다. 결과는 보이는데, 어떤 정책이 적용됐는지, 어떤 제약이 걸렸는지, 왜 그런 판단이 나왔는지는 추적이 안 됩니다. 결과는 나오는데, 설명 가능한 경로는 없는 셈입니다.
반면에 새로운 구조는 프롬프트를 없애는 게 아니라, 프롬프트가 시스템의 주인 노릇을 하지 못하게 만듭니다. 이제 사람이 직접 건드리는 건 프롬프트 문장이 아니라 의도, 정책, 제약 조건입니다. 그러면 시스템의 동작은 문장의 뉘앙스가 아니라 명확하게 선언된 규칙과 구조에 의해 결정됩니다. LLM을 대화 상대가 아니라 실행 엔진으로 다루기 시작한 겁니다.
특히 눈여겨볼 점은, 이제 프롬프트가 변경 관리의 중심이 아니라는 것입니다. 새 구조에서는 프롬프트가 언제든 교체되고 재생성될 수 있는 하위 산출물로 취급됩니다. 시스템의 안정성은 프롬프트 문구가 아니라 의도와 정책 계층에서 보장됩니다. 프롬프트 최적화를 안 한다는 게 아니라, 그 책임이 사람한테서 시스템으로 넘어간 겁니다.
관측 가능성 측면도 중요합니다. 기존 구조에서는 실패가 나거나 비용이 튀어도 원인을 찾기가 어렵습니다. 그냥 이벤트로만 남습니다. 반면 의도 기반 구조에서는 토큰 사용량, 도구 호출 여부, 실패 유형, 지연 시간 같은 지표들이 시스템 설계의 일부가 됩니다. LLM이 더 이상 블랙박스가 아니라 운영 가능한 소프트웨어 컴포넌트로 다뤄지는 겁니다.
이 실험이 말하려는 핵심은 “프롬프트 엔지니어링이 사라진다”가 아닙니다. 프롬프트는 여전히 있습니다. 다만 이제는 시스템의 확장성과 안정성을 책임지는 역할이 아닙니다. 프롬프트는 표현 계층으로 내려가고, 그 위에 의도, 정책, 관측, 피드백이라는 구조가 올라옵니다. 이건 단순한 개발 스타일의 변화가 아니라, LLM을 실험 도구에서 운영 시스템으로 전환하는 과정의 자연스러운 결과입니다.
결국 이 실험이 말해주는 건 이겁니다. 프롬프트를 얼마나 잘 쓰느냐가 아니라, 프롬프트에 덜 의존하도록 시스템을 설계했느냐가 앞으로의 LLM 시스템 품질을 결정합니다. 그게 바로 “프롬프트 엔지니어링 이후”라는 말의 실제 의미입니다.