이 게시물은 ADK를 이용한 컨텍스트 엔지니어링으로 토큰 소비를 줄이고 정확도를 개선하는 방법을 소개합니다.

핵심 문제

• 사내 AI 확산으로 토큰 소비 및 비용 급증
• 컨텍스트 부패로 장시간 대화 시 정확도 저하

주요 원칙

• 토큰은 유한한 자원 — 필요한 고신호 토큰만 전달
• 정보는 너무 많지도 너무 적지도 않게 적정 수준으로 제공

ADK 기법과 효과

• tool_filter, AgentTool, Structuring Data 등으로 컨텍스트 분리 및 출력 구조화
• 실습 결과 v2가 v1 대비 컨텍스트 윈도 사용률 77.7% 감소, 총 토큰 40.7% 절감

타 도구 적용

• Claude Code와 Codex에도 동일 원칙 적용 가능