어그먼트컴퓨팅, AI 코딩 성능 80% 높이는 '문맥 엔진' 전격 개방

인공지능(AI) 기반 코드 생성 툴을 개발하는 미국의 스타트업 어그먼트컴퓨팅(Augment Computing)이 자사의 핵심 기술인 '컨텍스트 엔진(Context Engine)'을 모든 AI 코딩 에이전트에 개방했다. 이번 조치로 해당 기능이 '모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol: MCP)'을 통해 외부 플랫폼과도 연결 가능해지면서, AI 코딩 에이전시 생태계와 툴 간의 상호운용성이 한층 강화될 전망이다.

어그먼트컴퓨팅이 강조하는 컨텍스트 엔진은 기존 대규모 언어모델들이 사용하는 키워드 검색 기반의 코드 해석 방식 한계를 극복하기 위해 설계됐다. 정적 분석에 머무르지 않고, 코드 기반 전체의 의미론적 흐름과 구조를 이해할 수 있어 정확도와 처리 효율을 획기적으로 높인다는 설명이다.

사측이 공개한 벤치마크 자료에 따르면, 이 기술은 안트로픽(Anthropic)의 '클로드 코드'와 커서(Cursor), 오픈AI(OpenAI)의 '코덱스(Codex)'와 같은 대표적인 AI 코딩 플랫폼과 연동 시, 코딩 성능을 최대 80%까지 개선한 것으로 나타났다. 특히 '커서 + 클로드 오퍼스 4.5' 조합에서는 71%, '클로드 코드 + 오퍼스 4.5' 조합은 80%, '커서 + 컴포저 1'은 30% 가량의 성능 향상이 기록됐다.

이 같은 성과는 AI 에이전트가 코드 기반을 정확히 파악하지 못해 무의미한 토큰을 소모하게 되는 문제, 이른바 ‘할루시네이션(hallucination)’ 현상을 완화한 덕분이다. 어그먼트컴퓨팅은 "에이전트형 코딩 툴이 예외 없이 겪는 병목 현상은 코드 아키텍처와 의존성에 대한 이해 부족에서 비롯된다"고 지적하며, 고품질 문맥 제공이 모델의 크기를 뛰어넘는 핵심 변수라고 강조한다.

구체적으로, 이 기술은 고성능 대형 모델을 쓰지 않고도 더 나은 결과물을 도출할 수 있게 해준다. 예컨대 같은 프로젝트에서 성능이 떨어지는 ‘소넷(Sonnet)’ 모델을 쓰더라도, 컨텍스트 엔진 덕분에 고성능 모델 ‘오퍼스(Opus)’를 능가하는 결과를 얻을 수 있다는 것이 어그먼트 측의 주장이다. 이는 토큰 낭비를 줄이고 실행 속도를 높이는 데도 기여한다.

어그먼트컴퓨팅은 이번 MCP 지원 확장을 통해 자사 기능이 독립형 개발자 환경과 명령줄 인터페이스(CLI), 다양한 대형 언어모델(LLM) 및 에이전트까지 폭넓게 연계될 수 있게 됐다고 밝혔다. 이를 통해 개발자들은 더 적은 모델 자원으로 더 빠르고 정확한 코드 작성을 실현할 수 있으며, 기업 입장에서도 AI 도입 비용을 절감하는 효과를 기대할 수 있다.

컨텍스트 기반 AI 코딩 툴을 둘러싼 경쟁이 본격화되는 분위기 속에서, 어그먼트는 전통적인 파라미터 규모 경쟁 대신 코드 이해력 중심의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. AI 개발 툴이 두 달에 한 번꼴로 등장하고 벤치마크 결과가 홍수를 이루는 현재 시점에서, 어그먼트의 결정은 AI 생산성 논의의 무게중심을 ‘문맥 이해’로 옮기고 있다.