Tauchen Sie tief ein in das Context Engineering für KI. Dieser Leitfaden behandelt Grundprinzipien, von Prompt vs. Kontext bis hin zu fortgeschrittenen Strategien wie Speicherverwaltung, Context Rot und Multi-Agenten-Design.
Die Landschaft der KI-Entwicklung hat sich grundlegend gewandelt. Wo wir früher die perfekte Prompt-Formulierung suchten, stehen wir heute vor einer weitaus komplexeren Herausforderung: den Aufbau ganzer Informationsarchitekturen, die unsere Sprachmodelle umgeben und stärken.
Dieser Wandel markiert den Übergang vom Prompt Engineering zum Context Engineering – und stellt nichts Geringeres als die Zukunft der praktischen KI-Entwicklung dar. Die Systeme, die heute echten Mehrwert liefern, verlassen sich nicht auf magische Prompts. Sie sind erfolgreich, weil ihre Architekten gelernt haben, umfassende Informationsökosysteme zu orchestrieren.
Andrej Karpathy brachte diese Entwicklung perfekt auf den Punkt, als er Context Engineering als die sorgfältige Praxis beschrieb, das Kontextfenster genau im richtigen Moment mit den richtigen Informationen zu füllen. Diese scheinbar einfache Aussage offenbart eine grundlegende Wahrheit: Das LLM ist nicht mehr der Star der Show. Es ist ein zentrales Bauteil in einem sorgfältig designten System, in dem jedes Informationsstück – jedes Speicherfragment, jede Toolbeschreibung, jedes abgerufene Dokument – bewusst positioniert wurde, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Die Wurzeln des Context Engineering reichen weiter zurück, als viele denken. Während sich die Diskussionen um Prompt Engineering in den Jahren 2022-2023 verbreiteten, entstanden die Grundkonzepte des Context Engineering bereits vor über zwanzig Jahren im Bereich Ubiquitous Computing und der Mensch-Maschine-Interaktion.
Schon 2001 legte Anind K. Dey eine Definition vor, die sich als bemerkenswert vorausschauend erwies: Kontext umfasst jede Information, die hilft, die Situation einer Entität zu charakterisieren. Dieses frühe Rahmenwerk bildet bis heute die Grundlage für unser Verständnis maschineller Umgebungswahrnehmung.
Die Entwicklung des Context Engineering verlief in mehreren Phasen, jede geprägt von Fortschritten in der maschinellen Intelligenz:
Ära 1.0: Primitive Berechnung (1990er–2020) — In dieser langen Phase konnten Maschinen nur strukturierte Eingaben und einfache Umweltsignale verarbeiten. Menschen mussten Kontexte vollständig in maschinenlesbare Formate übersetzen. Beispiele: Desktop-Anwendungen, Mobile Apps mit Sensoren, frühe Chatbots mit starren Antwortbäumen.
Ära 2.0: Agentenzentrierte Intelligenz (2020–heute) — Mit GPT-3 begann 2020 ein Paradigmenwechsel. Große Sprachmodelle ermöglichten echte Sprachverständnis und die Arbeit mit impliziten Absichten. Diese Ära ermöglichte echte Mensch-Agent-Kollaboration, in der Mehrdeutigkeiten und unvollständige Informationen durch Sprachverständnis und In-Context Learning bewältigt werden.
Ära 3.0 & 4.0: Menschliche und Übermenschliche Intelligenz (Zukunft) — Die nächsten Wellen versprechen Systeme, die hochkomplexe Informationen mit menschlicher Flexibilität verarbeiten und schließlich proaktiv Kontexte konstruieren, um Bedürfnisse zu erkennen, die Nutzer noch nicht einmal geäußert haben.
Im Kern ist Context Engineering die systematische Disziplin, zu entwerfen und zu optimieren, wie Kontextinformationen durch KI-Systeme fließen – von der ersten Erfassung über Speicherung, Verwaltung und schließlich Verwendung zur Verbesserung des maschinellen Verständnisses und der Aufgabenerfüllung.
Mathematisch lässt sich dies als Transformationsfunktion ausdrücken:
$CE: (C, T) \rightarrow f_{context}$
Dabei gilt:
Praktisch ergeben sich daraus vier grundlegende Operationen:
Context Engineering adressiert eine grundlegende Asymmetrie in der Mensch-Maschine-Kommunikation. Menschen füllen Gesprächslücken mühelos durch geteiltes Wissen, emotionale Intelligenz und Situationsbewusstsein. Maschinen fehlt dies völlig.
Dieses Defizit äußert sich als Informationsentropie. Menschliche Kommunikation funktioniert effizient, weil wir große Mengen an gemeinsamem Kontext voraussetzen können. Maschinen jedoch benötigen alles explizit. Context Engineering ist letztlich die Vorverarbeitung von Kontexten für Maschinen – die Komplexität menschlicher Absichten in maschinenverarbeitbare, „niederentropische“ Repräsentationen zu komprimieren.
Mit wachsender maschineller Intelligenz wird diese Entropiereduktion zunehmend automatisiert. Heute, in Ära 2.0, orchestrieren Ingenieur:innen diesen Prozess noch weitgehend selbst. In Ära 3.0 und darüber hinaus übernehmen Maschinen diesen Aufwand zunehmend eigenständig. Die Kernherausforderung bleibt jedoch: die Kluft zwischen menschlicher Komplexität und maschinellem Verständnis zu überbrücken.
Ein häufiger Fehler ist die Gleichsetzung dieser beiden Disziplinen. In Wahrheit stehen sie für grundlegend verschiedene Ansätze im KI-Systemdesign.
Prompt Engineering konzentriert sich auf die Formulierung einzelner Anweisungen oder Fragen, um das Modellverhalten zu steuern. Es geht um die sprachliche Optimierung dessen, was Sie dem Modell mitteilen – Formulierung, Beispiele und Argumentationsmuster in einer Interaktion.
Context Engineering ist eine umfassende Systemdisziplin, die alles steuert, was das Modell während der Inferenz sieht – inklusive Prompts, aber auch abgerufener Dokumente, Speichersysteme, Toolbeschreibungen, Zustandsinformationen und mehr.
Beispiel: ChatGPT um das Verfassen einer professionellen E-Mail zu bitten ist Prompt Engineering. Eine Kundenservice-Plattform zu bauen, die Gesprächsverläufe über mehrere Sitzungen hinweg speichert, Kontodetails abruft und frühere Support-Tickets kennt – das ist Context Engineering.
| Dimension | Prompt Engineering | Context Engineering |
|---|---|---|
| Fokus | Einzelinstruktion | Umfassendes Informationsökosystem |
| Umfang | Worte, Formulierungen, Beispiele | Tools, Speicher, Datenarchitektur, Struktur |
| Persistenz | Zustandslos – keine Erinnerung | Zustandsbehaftet mit Langzeitspeicher |
| Skalierbarkeit | Begrenzte Skalierung, fragil | Hoch skalierbar und robust |
| Geeignet für | Einmalige Aufgaben, Content-Generierung | Produktionsreife KI-Anwendungen |
| Komplexität | Geringe Einstiegshürde | Hoch – erfordert Systemdesign-Expertise |
| Zuverlässigkeit | Unvorhersehbar im großen Maßstab | Konsistent und verlässlich |
| Wartung | Fragil bei Anforderungsänderungen | Modular und wartbar |
Die entscheidende Erkenntnis: Produktionsreife LLM-Anwendungen benötigen fast immer Context Engineering und nicht nur clevere Prompts. Wie Cognition AI feststellte, ist Context Engineering zur Hauptaufgabe für Ingenieur:innen im Agentenbau geworden.
In führenden KI-Systemen – von Claude und ChatGPT bis zu spezialisierten Agenten von Anthropic und anderen – haben sich vier Kernstrategien für wirksames Kontextmanagement herauskristallisiert. Sie können einzeln oder kombiniert eingesetzt werden.
Das Grundprinzip ist einfach: Zwingen Sie das Modell nicht, sich alles zu merken. Speichern Sie stattdessen wichtige Informationen außerhalb des Kontextfensters, damit sie bei Bedarf zuverlässig abgerufen werden können.
Scratchpads sind die intuitivste Umsetzung. Wie Menschen Notizen machen, verwenden KI-Agenten Scratchpads, um Informationen für später zu sichern. Das kann ein simples Tool sein, mit dem der Agent Notizen speichert, oder ein Feld im Laufzeit-Zustandsobjekt, das über Ausführungsschritte hinweg erhalten bleibt.
Anthropics Multi-Agenten-Researcher zeigt dies beispielhaft: Der LeadResearcher entwickelt zunächst einen Plan und speichert ihn im Speicher, damit er bei Überschreitung der 200.000 Token-Grenze nicht verloren geht.
Memories erweitern das Scratchpad-Konzept über Sitzungen hinaus. Anstatt Informationen nur innerhalb einer Aufgabe zu speichern (Session-Scoped Memory), bauen Systeme Langzeitgedächtnisse auf, die sich über viele Nutzer-Interaktionen hinweg entwickeln. Dies ist heute Standard in ChatGPT, Claude Code, Cursor und Windsurf.
Initiativen wie Reflexion führen reflektierende Erinnerungen ein – der Agent reflektiert nach jedem Schritt und generiert Erinnerungen für die Zukunft. Generative Agents gehen weiter und verdichten regelmäßig Erinnerungen aus früherem Feedback.
Drei Erinnerungstypen:
Sobald Informationen gespeichert sind, muss der Agent gezielt das Relevante für die aktuelle Aufgabe abrufen. Schlechte Auswahl ist ebenso schädlich wie keine Erinnerung – irrelevante Infos verwirren das Modell oder führen zu Halluzinationen.
Mechanismen zur Erinnerungsauswahl:
Einfache Ansätze setzen auf feste, stets eingebundene Dateien. Claude Code nutzt eine CLAUDE.md für prozedurale Erinnerungen, Cursor und Windsurf verwenden rules-Dateien. Doch das skaliert schlecht, wenn Hunderte Fakten und Relationen anfallen.
Für größere Speichersammlungen kommen Embedding-basiertes Retrieval und Wissensgraphen zum Einsatz. System und Anfrage werden als Vektoren kodiert und die semantisch ähnlichsten Erinnerungen abgerufen.
Doch wie Simon Willison auf der AIEngineer World’s Fair zeigte, kann auch das spektakulär scheitern: ChatGPT fügte unerwartet seinen Standort aus Erinnerungen in ein Bild ein. Das macht deutlich, wie sorgfältig das Engineering sein muss.
Tool-Auswahl ist eine weitere Herausforderung. Bei Dutzenden oder Hunderten Tools kann deren bloße Auflistung zu Verwirrung führen – überlappende Beschreibungen verleiten das Modell zu falschen Entscheidungen. Ein effektiver Ansatz: RAG-Prinzipien auf Toolbeschreibungen anwenden, d.h. nur semantisch relevante Tools abrufen. So wurde eine dreifache Steigerung der Auswahlgenauigkeit erzielt.
Wissensabruf ist vielleicht das reichhaltigste Problemfeld. Code-Agenten müssen das produktiv lösen. Wie ein Windsurf-Ingenieur bemerkte: Code zu indexieren bedeutet nicht, Kontext effektiv zu holen. Sie kombinieren Indexierung, Embedding-Suche mit AST-Parsing und Chunking entlang semantischer Grenzen. Aber Embedding-Suche wird mit wachsendem Codebestand unzuverlässiger. Erfolg braucht eine Kombination aus Grep-/Dateisuche, Wissensgraph-basiertem Retrieval und Re-Ranking nach Relevanz.
Bei Langzeitaufgaben wächst der Kontext schnell. Scratchpad-Notizen, Tool-Ausgaben, Interaktionshistorie – alles kann das Fenster sprengen. Kompressionsstrategien destillieren gezielt, was zählt.
Zusammenfassung ist die wichtigste Technik. Claude Code implementiert „auto-compact“: Ist das Kontextfenster zu 95 % gefüllt, wird die Interaktionshistorie zusammengefasst. Dabei kommen verschiedene Strategien zum Einsatz:
Cognition AI nutzt feinjustierte Modelle zur Zusammenfassung an Agenten-Grenzen, um Tokenverbrauch beim Wissensaustausch zu minimieren – ein Beispiel für den technischen Tiefgang dieses Schritts.
Context Trimming ergänzt dies. Statt LLMs zur Zusammenfassung einzusetzen, werden mit festen Heuristiken ältere Nachrichten, unwichtige Infos oder mit trainierten Prunern wie Provence für Q&A entfernt.
Die zentrale Erkenntnis: Was Sie entfernen, ist oft genauso wichtig wie das, was bleibt. Ein fokussierter 300-Token-Kontext schlägt oft einen unfokussierten mit 113.000 Tokens.
Isolationsstrategien anerkennen, dass verschiedene Aufgaben unterschiedliche Informationen erfordern. Statt alle Informationen in ein Kontextfenster zu pressen, werden sie über spezialisierte Systeme verteilt.
Multi-Agenten-Architekturen sind der gängigste Ansatz. Die OpenAI Swarm Library ist explizit auf „Separation of Concerns“ ausgelegt – spezialisierte Subagenten bearbeiten Aufgaben mit eigenen Tools, Anweisungen und Kontextfenstern.
Anthropics Forschung zeigt die Stärke dieses Ansatzes: Viele Agenten mit isolierten Kontexten übertreffen Einzelagenten, weil jedes Subagenten-Fenster für Teilaufgaben optimal genutzt wird. Subagenten arbeiten parallel in eigenen Fenstern und beleuchten verschiedene Aspekte gleichzeitig.
Multi-Agenten-Systeme bringen jedoch Abwägungen mit sich. Anthropic berichtet bis zu 15-fachen Tokenverbrauch gegenüber Einzelagenten-Chats. Dies erfordert ausgefeilte Orchestrierung, Prompt-Engineering und Koordination.
Sandbox-Umgebungen bieten eine weitere Isolationsstrategie. HuggingFace’s CodeAgent zeigt: Statt JSON zurückzugeben, das das Modell analysieren muss, gibt der Agent Code aus, der in einer Sandbox ausgeführt wird. Nur ausgewählte Ausgaben werden an das LLM zurückgegeben – tokenlastige Objekte bleiben isoliert. Das ist besonders für visuelle und Audiodaten effektiv.
State Object Isolation ist vielleicht die unterschätzteste Technik. Der Laufzeitstatus eines Agenten kann als strukturiertes Schema (wie ein Pydantic-Modell) mit mehreren Feldern gestaltet werden. Ein Feld (z.B. messages) wird dem LLM bei jedem Schritt gezeigt, andere Felder bleiben isoliert und werden selektiv genutzt. Das erlaubt feingranulare Steuerung ohne architektonische Komplexität.
Obwohl längere Kontexte branchenweit gefeiert werden, zeigen aktuelle Forschungen eine beunruhigende Realität: Mehr Kontext bedeutet nicht automatisch bessere Leistung.
Eine Studie mit 18 führenden LLMs – darunter GPT-4.1, Claude 4, Gemini 2.5 und Qwen 3 – entdeckte das Phänomen Context Rot: den oft drastischen, unvorhersehbaren Leistungsabfall mit wachsendem Eingabekontext.
1. Nichtlineare Leistungsabfälle
Die Leistung sinkt nicht linear. Modelle zeigen plötzliche, individuelle Einbrüche je nach Modell und Aufgabe. Ein Modell kann bis zu einer bestimmten Kontextlänge 95 % Genauigkeit halten, dann plötzlich auf 60 % fallen. Diese Einbrüche sind modellübergreifend unvorhersehbar.
2. Semantische Komplexität verstärkt Context Rot
Einfache Aufgaben (z.B. Wiederholen von Wörtern, semantischer Abruf) zeigen moderate Verluste. Müssen aber semantisch ähnliche „Nadeln im Heuhaufen“ gefunden werden, sinkt die Genauigkeit massiv. Plausible Ablenker – ähnliche, aber nicht relevante Infos – verschlechtern die Genauigkeit deutlich.
3. Positionsbias und Aufmerksamkeitskollaps
Transformer-Attention skaliert nicht linear. Tokens am Anfang (Primacy Bias) und Ende (Recency Bias) erhalten überproportional viel Aufmerksamkeit. In Extremfällen kollabiert die Aufmerksamkeit, sodass das Modell große Teile des Inputs ignoriert.
4. Modellspezifische Fehlermuster
Verschiedene LLMs zeigen individuelle Muster:
5. Auswirkungen in echten Dialogen
Am alarmierendsten: Im LongMemEval-Benchmark waren Modelle mit Zugang zum vollen Gespräch (ca. 113k Tokens) deutlich schlechter als bei nur 300 fokussierten Tokens. Das zeigt: Context Rot schwächt Abruf und Logik auch in realen Dialogen.
Die wichtigste Erkenntnis aus Context Rot: Die Menge der Input-Tokens allein bestimmt nicht die Qualität. Wie der Kontext konstruiert, gefiltert und präsentiert wird, ist mindestens ebenso wichtig.
Das bestätigt die ganze Disziplin des Context Engineering. Statt lange Kontextfenster als Allheilmittel zu sehen, erkennen fortschrittliche Teams, dass sorgfältiges Context Engineering – durch Kompression, Auswahl und Isolation – essenziell ist, um bei großen Inputs die Leistung zu erhalten.
Claude Code und Cursor sind State-of-the-Art im Context Engineering für Code-Assistenz:
Erfassung: Kontext aus offenen Dateien, Projektstruktur, Editierverlauf, Terminalausgabe und Kommentaren wird gesammelt.
Management: Statt alle Dateien in den Prompt zu laden, wird gezielt komprimiert. Claude Code nutzt hierarchische Zusammenfassungen. Kontext wird nach Funktion getaggt (z.B. „aktuell editiertes File“, „abhängige Datei“, „Fehlermeldung“).
Nutzung: Pro Schritt werden die relevanten Dateien und Kontextelemente strukturiert präsentiert, getrennte Tracks für Logik und sichtbare Ausgabe gepflegt.
Kompression: Bei Kontextgrenzen startet auto-compact, um die Interaktionshistorie unter Erhalt der wichtigsten Entscheidungen zusammenzufassen.
Ergebnis: Die Tools bleiben in großen Projekten (tausende Dateien) performant, trotz Kontextbeschränkungen.
Tongyi DeepResearch zeigt, wie Context Engineering komplexe Rechercheaufgaben ermöglicht:
Data-Synthesis-Pipeline: Statt auf beschränkte, handannotierte Daten zu setzen, erstellt Tongyi mit iterativer Komplexitätssteigerung Forschungsfragen auf PhD-Niveau. Jede Iteration vertieft das Wissen und konstruiert komplexere Aufgaben.
Kontextmanagement: Das System setzt auf IterResearch – in jeder Runde wird ein fokussierter Workspace aus den wichtigsten Outputs der letzten Runde rekonstruiert. So wird „kognitive Erstickung“ durch Kontextüberladung verhindert.
Parallele Exploration: Mehrere Forschungsagenten arbeiten parallel mit isolierten Kontexten, ein Synthese-Agent integriert deren Ergebnisse.
Ergebnisse: Tongyi DeepResearch erreicht Leistungen auf Augenhöhe mit Systemen wie OpenAI DeepResearch (32,9 Punkte im Humanity’s Last Exam, 75 auf Nutzerbenchmarks).
Anthropics Forschung zeigt, wie Isolation und Spezialisierung die Leistung steigern:
Architektur: Spezialisierte Subagenten bearbeiten einzelne Aufgaben (Literatur, Synthese, Verifikation) mit eigenen Kontextfenstern.
Vorteile: So werden Single-Agenten-Systeme qualitativ übertroffen, da jedes Subagenten-Fenster für seine Teilaufgabe optimiert ist.
Nachteil: Der Tokenverbrauch steigt um bis zu das 15-fache gegenüber Einzelagenten-Chats.
Das zeigt: Context Engineering ist oft ein Abwägen zwischen Qualität, Geschwindigkeit und Kosten – die richtige Balance hängt von den Anforderungen ab.
Wirksames Context Engineering benötigt systematisches Denken über drei Achsen: Erfassung & Speicherung, Management und Nutzung.
Speichertechnologien:
Designmuster:
Kernprinzip: Für effiziente Suche optimieren, nicht nur für Speicherung. Das beste System ist das, in dem Sie schnell das Nötige finden.
Textuelles Kontext-Processing:
Multimodales Kontext-Processing:
Kontextorganisation:
Kontextabstraktion (Self-Baking):
„Self-Baking“ meint die Fähigkeit eines Kontexts, durch wiederholte Verarbeitung besser zu werden. Muster:
Kontextauswahl:
Kontextsharing:
Innerhalb eines Systems:
Systemübergreifend:
Proaktive Nutzerinferenz:
Mit wachsender Bedeutung des Context Engineering trennt sich hier die Spreu vom Weizen.
Teams müssen wissen, welche Informationen für welche Aufgabe nötig sind. Es geht nicht um pure Datensammlung – sondern darum, Anforderungen so zu verstehen, dass Rauschen vermieden wird.
In der Praxis:
Effektive Speichersysteme erfordern den richtigen Umgang mit unterschiedlichen Erinnerungstypen:
Jenseits von Keyword-Matching braucht es Expertise in:
Jedes Byte Kontext ist eine Abwägung:
Mit mehreren Agenten, Tools und Speichern ist Orchestrierung essenziell:
Context Engineering ist letztlich Optimierung:
Wie ein leitender Ingenieur sagte: Der schnellste Weg zu hochwertigen KI-Produkten ist, kleine, modulare Agenten-Konzepte in bestehende Produkte einzubauen.
Beginnen Sie mit simpler Prompt-Entwicklung und Scratchpad-Speicher. Komplexität (Multi-Agenten-Isolation, anspruchsvolles Retrieval) erst hinzufügen, wenn sie nachweislich gebraucht wird.
Tools wie LangSmith für Observability nutzen. Tracken Sie:
Manuelles Kuratieren skaliert nicht. Umsetzen:
Kontextqualität steigt, wenn nachvollziehbar ist, was das Modell sieht. Nutzen Sie:
Nicht mit „Welches LLM nehmen wir?“ starten, sondern mit „Welchen Kontext braucht diese Aufgabe?“ Das LLM ist dann ein Baustein im größeren Kontextsystem.
Trennen Sie:
Jede Schicht erfüllt einen anderen Zweck und kann separat optimiert werden.
1. Context Rot & Skalierung
Trotz Gegenmaßnahmen bleibt Context Rot ungelöst. Je größer der Input, desto anspruchsvoller werden Auswahl- und Kompressionsmechanismen.
2. Konsistenz & Kohärenz der Speicher
Kohärenz zwischen verschiedenen Erinnerungsarten und Zeiträumen bleibt schwierig. Widersprüchliche oder veraltete Speicherinformationen schaden der Leistung.
3. Privatsphäre & selektive Offenlegung
Mit wachsendem Nutzerkontext wird der Spagat zwischen Personalisierung und Privatsphäre kritischer. Das „Kontextfenster gehört nicht mehr ihnen“-Problem entsteht, wenn Unerwartetes auftaucht.
4. Rechnerischer Overhead
Komplexes Context Engineering kostet Rechenleistung. Auswahl, Kompression, Retrieval brauchen Ressourcen. Die richtige Balance ist eine offene Frage.
1. Gelernte Context Engineers
Statt alles von Hand zu bauen, könnten Systeme optimale Kontextstrategien via Meta- oder Reinforcement Learning selbst lernen.
2. Aufkommen symbolischer Mechanismen
Neue Forschung zeigt, dass LLMs emergente symbolische Strukturen entwickeln. Diese könnten höhere Kontextabstraktion ermöglichen.
3. Cognitive Tools & Prompt Programming
Frameworks wie IBMs „Cognitive Tools“ kapseln logische Operationen als Module. So wird Context Engineering zu kompositorischer Software – kleine, wiederverwendbare Bausteine.
4. Neural Field Theory für Kontext
Statt diskreter Elemente könnte Kontext als kontinuierliches neuronales Feld modelliert werden – für flüssigere, adaptivere Verwaltung.
5. Quanten-Semantik & Superposition
Erste Forschung fragt, ob Kontext Quanten-Superpositionsprinzipien nutzen könnte – Informationen existieren in mehreren Zuständen, bis sie gebraucht werden. Das würde Speicherung und Abruf revolutionieren.
Wir stehen an einem Wendepunkt der KI-Entwicklung. Lange lag der Fokus darauf, Modelle größer und klüger zu machen. Die Frage war: „Wie verbessern wir das LLM?“
Heute lautet die Kernfrage: „Wie bauen wir Systeme um LLMs, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen?“
Context Engineering ist die Antwort. Es ist kein technischer Trick – sondern eine Grunddisziplin für den Bau zuverlässiger, skalierbarer und wirklich nützlicher KI-Systeme.
Der Beweis ist überwältigend. Teams bei Anthropic, Alibaba (Tongyi) und anderen Tech-Riesen zeigen: Gutes Context Engineering schlägt rohe Modellgröße. Ein kleines, gutes Team mit weniger leistungsstarkem Modell, aber durchdachtem Kontextmanagement, erzielt bessere Ergebnisse als große Teams mit Frontier-Modellen, aber schlechtem Kontext.
Das hat weitreichende Folgen:
Die nächste Generation von KI-Systemen wird weniger durch Parameter, sondern durch die Qualität ihres Kontext-Engineerings definiert.
Für Teams, die ihre Context-Engineering-Expertise vertiefen möchten, bieten diese Ressourcen Theorie und Praxis:
Prompt Engineering konzentriert sich darauf, eine einzelne Anweisung für ein LLM zu formulieren. Context Engineering ist eine umfassendere Systemdisziplin, die das gesamte Informationsökosystem für ein KI-Modell verwaltet – einschließlich Speicher, Tools und abgerufener Daten –, um die Leistung bei komplexen, zustandsbehafteten Aufgaben zu optimieren.
Context Rot ist der unvorhersehbare Leistungsabfall eines LLM, wenn sein Eingabekontext länger wird. Modelle können plötzlich deutlich ungenauer werden, Teile des Kontexts ignorieren oder halluzinieren. Das zeigt, dass Qualität und sorgfältiges Kontextmanagement wichtiger sind als reine Quantität.
Die vier Kernstrategien sind: 1. Write Context (Informationen außerhalb des Kontextfensters speichern, z.B. Scratchpads oder Speicher), 2. Select Context (nur relevante Informationen abrufen), 3. Compress Context (zusammenfassen oder kürzen, um Platz zu sparen), und 4. Isolate Context (unterteilen mit Multi-Agenten-Systemen oder Sandboxes, um Aufgaben zu trennen).
Arshia ist eine AI Workflow Engineerin bei FlowHunt. Mit einem Hintergrund in Informatik und einer Leidenschaft für KI spezialisiert sie sich darauf, effiziente Arbeitsabläufe zu entwickeln, die KI-Tools in alltägliche Aufgaben integrieren und so Produktivität und Kreativität steigern.
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