LLM 기반 에이전트가 복잡한 워크플로우를 자동화함에 따라 프롬프트 컨텍스트 관리의 중요성이 커지고 있습니다. Genkit Go는 Agent Skills를 지원하여, 에이전트가 필요한 시점에만 전문 지식을 로드하는 progressive disclosure 방식을 제공합니다. 이 방식은 토큰 효율성을 높이고, 코드와 함께 전문 지식을 패키징하여 배포할 수 있게 하며, 스크립트 등의 리소스를 함께 묶을 수 있다는 장점이 있습니다. 본 포스트에서는 Genkit Go의 미들웨어 아키텍처를 통해 Agent Skills가 어떻게 작동하는지, 그리고 레시피 생성 및 예술 작품 복원과 같은 실질적인 예제를 통해 구현 방법을 상세히 설명해 드립니다.