Leer hoe je context voor AI agents ontwerpt door tool-feedback te beheren, tokengebruik te optimaliseren en strategieën als offloading, compressie en isolatie toe te passen. Zo bouw je productieklare agents die betrouwbaar presteren op schaal.
Het bouwen van AI agents die betrouwbaar werken in productie verschilt fundamenteel van het maken van eenvoudige chatapplicaties. Waar chatmodellen werken met een relatief statisch contextvenster—voornamelijk het gebruikersbericht en systeeminstructies—staan agents voor een veel complexere uitdaging. Agents doen tool-calls in lussen, en elke tool-output wordt onderdeel van de context die de LLM bij de volgende stap moet verwerken. Deze dynamische opeenhoping van context creëert wat veel praktijkmensen nu het “context engineering”-probleem noemen. Toen steeds meer teams in 2024 agents begonnen te bouwen, werd een gedeeld inzicht duidelijk: contextbeheer is geen triviale taak. Het is waarschijnlijk de belangrijkste engineeringuitdaging bij het bouwen van productieklare agents. Dit artikel verkent de principes, strategieën en praktische technieken voor context engineering die je helpen agents te bouwen die efficiënt opschalen, prestaties behouden en de kosten onder controle houden.
Context engineering betekent een fundamentele verschuiving in hoe we nadenken over het bouwen van AI-systemen. De term werd populair gemaakt door Andrej Karpathy, die het omschreef als “de delicate kunst en wetenschap van het vullen van het contextvenster met precies de juiste informatie voor de volgende stap.” Deze definitie raakt de kern: het contextvenster van een LLM is als het RAM-geheugen van een computer—het heeft beperkte capaciteit, en wat je erin stopt beïnvloedt direct de prestaties. Net zoals een besturingssysteem zorgvuldig beheert welke data in het RAM past, moeten engineers die agents bouwen zorgvuldig bepalen welke informatie bij elke uitvoeringsstap in het contextvenster van de LLM terechtkomt.
Het concept ontstond vanuit gedeelde ervaringen binnen de AI engineering-community. Toen ontwikkelaars serieus agents gingen bouwen, ontdekten ze dat de naïeve aanpak—gewoon alle tool-outputs terugvoeren in de message history—catastrofale problemen veroorzaakte. Een ontwikkelaar die bijvoorbeeld een deep research agent bouwt, kan merken dat één run 500.000 tokens verbruikt, goed voor $1 tot $2 per uitvoering. Dit was geen beperking van de agentarchitectuur zelf; het was een gebrek aan goed ontworpen context. Het probleem draait niet alleen om het raken van de contextvensterlimiet, al is dat zeker een punt. Onderzoek van Chroma en anderen heeft het fenomeen “context rot” aangetoond—waarbij de prestaties van een LLM juist afnemen naarmate de contextlengte toeneemt, zelfs wanneer het model theoretisch meer tokens aankan. Dit betekent dat lukraak meer informatie toevoegen aan het contextvenster niet alleen duurder is; het maakt je agent juist minder goed.
Context engineering geldt voor drie hoofdtypen context waarmee agents werken: instructies (systeem-prompts, memories, few-shot voorbeelden, toolbeschrijvingen), kennis (feiten, historische informatie, domeinexpertise), en tools (feedback van tool-calls en hun resultaten). Elk vereist een andere engineeringaanpak, en de uitdaging ligt in het effectief orkestreren van alle drie terwijl een agent tientallen of zelfs honderden stappen uitvoert.
De waarde van context engineering kan niet genoeg benadrukt worden voor iedereen die agents op schaal bouwt. Kijk naar de schaal van moderne agent-systemen: het multi-agent research systeem van Anthropic werkt met agents die honderden tool-calls per taak uitvoeren. Cognition’s onderzoek naar agentarchitectuur liet zien dat typische productieagents gesprekken voeren over honderden beurten. Als je het aantal tool-calls vermenigvuldigt met de toekenkosten van elke tool-output, begrijp je snel waarom contextbeheer de hoofdtaak is van engineers die AI agents bouwen. Zonder goed context engineering wordt je agent economisch onhaalbaar en technisch onbetrouwbaar.
Het economische argument is simpel. Als elke agentrun $1 tot $2 kost door overmatig tokengebruik, en je draait dagelijks duizenden agents, kijk je naar duizenden dollars aan dagelijkse kosten die je met beter contextbeheer kunt voorkomen. Maar het prestatie-argument is minstens zo overtuigend. Naarmate de context langer wordt, treden er meerdere faalmodi op bij LLMs. Context poisoning ontstaat wanneer een hallucinatie of fout uit een eerdere stap in de context terechtkomt en alle volgende beslissingen beïnvloedt. Context distraction ontstaat wanneer de hoeveelheid informatie het model overweldigt en het niet meer op de taak kan focussen. Context confusion ontstaat wanneer overbodige informatie de antwoorden op onvoorziene wijze beïnvloedt. Context clash ontstaat wanneer verschillende delen van de context elkaar tegenspreken, waardoor onduidelijkheid ontstaat over wat de agent moet doen. Dit zijn geen theoretische problemen—het zijn bewezen faalmodi die teams regelmatig tegenkomen bij het bouwen van agents zonder goed context engineering.
De inzet is vooral hoog bij langlopende agents. Een agent die een complex onderwerp moet onderzoeken, code schrijven, debuggen en itereren, kan 50 tot 100 tool-calls doen. Zonder context engineering groeit de message history uit tot alle tussenresultaten, alle debugoutput en alle mislukte pogingen omvat. De agent moet beslissingen nemen terwijl hij verdrinkt in irrelevante historische informatie. Met goed context engineering houdt de agent alleen de informatie vast die hij nodig heeft voor de huidige stap, wat zowel prestaties als kostenefficiëntie sterk verbetert.
Een veelvoorkomende bron van verwarring is de relatie tussen prompt engineering en context engineering. Deze termen zijn verwant, maar verschillend, en het begrijpen van het verschil is cruciaal voor het bouwen van effectieve agents. Prompt engineering verwijst in traditionele zin naar het zorgvuldig ontwerpen van de initiële prompt—de systeem- en gebruikersboodschap—die je naar een taalmodel stuurt. Werk je met ChatGPT of Claude in een chatinterface, dan besteed je tijd aan het optimaliseren van die initiële prompt voor betere resultaten. Je verfijnt de instructies, voegt voorbeelden toe, verduidelijkt het gewenste outputformaat. Dit is prompt engineering, en het blijft belangrijk.
Context engineering is een breder concept dat prompt engineering omvat, maar veel verder reikt. Context engineering geldt specifiek voor agents, waarbij de context niet statisch is—hij is dynamisch en verandert voortdurend. Bij een chatmodel is het menselijke bericht de belangrijkste input, en gaat het meeste engineeringwerk naar het ontwerpen van dat bericht. Bij een agent is het spel fundamenteel anders. De agent ontvangt context niet alleen van het initiële menselijke verzoek, maar ook uit tool-calls die plaatsvinden tijdens het traject van de agent. Bij elke stap stroomt nieuwe context binnen via de tool-output. Dit creëert een kettingreactie: als je naïef alle tool-output in de message history opneemt, groeit je contextvenster exponentieel bij elke stap.
Zie het zo: prompt engineering is het optimaliseren van de beginvoorwaarden. Context engineering is het beheren van de volledige informatiestroom gedurende de levenscyclus van de agent. Het omvat beslissingen over welke tool-outputs je meeneemt, hoe je ze samenvat, wanneer je de message history comprimeert, of je informatie naar externe opslag offloadt, en hoe je de status van de agent structureert om irrelevante context te minimaliseren. Prompt engineering is een onderdeel van context engineering. De systeem- en gebruikersinstructies blijven belangrijk—ze zijn deel van de context die je moet ontwerpen. Maar context engineering omvat ook alle strategieën om de dynamische context te beheren die zich tijdens de uitvoering van de agent ophoopt.
Het meest praktische framework voor context engineering bestaat uit vier complementaire strategieën: write, select, compress en isolate. Deze strategieën kun je individueel toepassen of combineren, en ze vormen de basis voor effectief contextbeheer in productieagents. Begrijp elke strategie en weet wanneer je ze gebruikt om agents te bouwen die goed opschalen.
De “write”-strategie houdt in dat je context buiten het contextvenster opslaat, zodat deze wel beschikbaar is voor de agent, maar geen tokens in de message history kost. Dit is wellicht de krachtigste context engineering-techniek omdat het het tokenophopingsprobleem direct aanpakt. In plaats van alle tool-outputs in de message history te stoppen, sla je ze extern op en houd je alleen een referentie of samenvatting in de context.
Scratchpads zijn één implementatie van deze strategie. Het concept is afgeleid van hoe mensen complexe problemen oplossen—wij maken notities, schrijven tussenresultaten op en grijpen daar later op terug. Agents kunnen hetzelfde doen. Het multi-agent research systeem van Anthropic laat dit goed zien: de LeadResearcher-agent slaat zijn plan aan het begin van de taak op in het geheugen. Dit is cruciaal, want als het contextvenster boven de 200.000 tokens komt, wordt het afgekapt en zou het verlies van het plan rampzalig zijn. Door het plan naar een scratchpad te schrijven, zorgt de agent ervoor dat deze kritieke informatie blijft bestaan, ook als het contextvenster volloopt. Scratchpads kun je op verschillende manieren implementeren: als een tool-call die naar het bestandssysteem schrijft, als een veld in het runtime state-object van de agent (zoals in LangGraph), of als items in een database. Het belangrijkste is dat de informatie extern wordt opgeslagen en op afroep teruggehaald kan worden.
Memories breiden dit concept uit over meerdere sessies of threads. Waar scratchpads een agent helpen bij één taak, helpen memories agents bij het leren en verbeteren over veel taken heen. Het Reflexion-framework introduceerde het idee van reflectie—na elke agent-beurt maakt de agent een samenvatting van wat hij geleerd heeft en slaat deze op als memory. Generative Agents gingen nog verder door periodiek memories te synthetiseren uit verzamelingen van eerdere feedback. Deze concepten zijn doorgedrongen in populaire producten als ChatGPT, Cursor en Windsurf, die allemaal automatisch langetermijn-memories genereren die sessie-overstijgend blijven bestaan. Een agent kan episodische memories opslaan (voorbeelden van gewenst gedrag), procedurele memories (instructies voor hoe iets moet) en semantische memories (feiten en domeinkennis). Door deze memories extern op te slaan, kan de agent een rijke kennisbasis opbouwen zonder het contextvenster te belasten.
De uitdaging bij de write-strategie is bepalen wat je schrijft en hoe je het organiseert. Je wilt niet alles opslaan—dat is juist niet de bedoeling. Je wilt informatie opslaan die nuttig is voor volgende stappen, maar niet direct nodig. Voor een deep research agent kun je volledige artikelen naar disk schrijven en alleen een samenvatting in de context houden. Voor een code-agent sla je de volledige codebase op in het bestandssysteem en houd je alleen het huidige bestand in de context. De sleutel is selectief zijn in wat je opslaat, en ervoor zorgen dat wat in de context blijft voldoende is om te weten wat er geschreven is en hoe het terug te halen als dat nodig is.
De “select”-strategie draait om het kiezen welke context je op elk moment toevoegt aan de message history. Hier bepaalt de agent welke informatie hij daadwerkelijk nodig heeft voor de huidige beslissing. Als je context extern hebt opgeslagen, heb je een mechanisme nodig om relevante context weer terug te halen wanneer dat zinvol is. Dit kan zo simpel zijn als een tool-call om een bestand te lezen, of geavanceerder met embeddings of kennisgrafen om semantisch relevante informatie op te zoeken.
Voor scratchpads is selectie vaak eenvoudig. De agent kan het scratchpad lezen wanneer hij het plan of eerdere notities wil raadplegen. Voor memories is selectie complexer. Als een agent honderden memories heeft verzameld over meerdere sessies, kan hij die niet allemaal in de context opnemen. In plaats daarvan moeten de meest relevante worden gekozen. Hier zijn embeddings handig. Je embedt elke memory en gebruikt semantische search om de meest relevante memories bij de huidige taak te vinden. Het geheugensysteem van ChatGPT is hiervan een goed praktijkvoorbeeld—het slaat gebruikersspecifieke memories op en selecteert relevante memories om toe te voegen aan de context op basis van het lopende gesprek.
De uitdaging bij selectie is zorgen dat je de juiste informatie kiest. Selecteer je te weinig, dan mist de agent belangrijke context en neemt hij slechte beslissingen. Selecteer je te veel, dan zit je weer met het oorspronkelijke probleem van opgeblazen context. Sommige agents gebruiken een simpele vuistregel: altijd bepaalde bestanden of memories opnemen (zoals een CLAUDE.md in Claude Code, of een regelsbestand in Cursor). Andere gebruiken geavanceerdere selectiemechanismen op basis van semantische gelijkenis of expliciete redenering door de agent over wat relevant is. De beste aanpak hangt af van je use case, maar het principe is duidelijk: wees doelgericht in welke context je op elk moment opneemt.
De “compress”-strategie draait om het verkleinen van de context terwijl de benodigde informatie behouden blijft. Dit is iets anders dan simpelweg context verwijderen—compressie betekent samenvatten, abstraheren of herstructureren van informatie zodat het compacter wordt. Compressie is vooral belangrijk om de message history beheersbaar te houden als een agent veel stappen uitvoert. Zelfs met offloading en selectie kan de message history flink groeien. Compressie helpt deze beheersbaar te houden.
Een aanpak voor compressie is samenvatten. Wanneer een agent een werkfase afrondt, kun je samenvatten wat er gebeurd is en de gedetailleerde logs vervangen door de samenvatting. Bijvoorbeeld: als een agent 10 stappen besteedde aan het onderzoeken van een onderwerp en 10 tool-calls deed, kun je dit vervangen door één samenvatting: “Onderzocht onderwerp X en ontdekte dat Y de belangrijkste bevinding is.” Dit behoudt de essentie en reduceert het aantal tokens drastisch. De uitdaging is samenvatten op een manier die recall behoudt—de agent moet genoeg weten over wat is samengevat om te bepalen of hij de details alsnog moet ophalen.
Cognition’s onderzoek naar agentarchitectuur benadrukt dat samenvatten aanzienlijke engineering-inspanning verdient. Ze gebruiken zelfs speciaal getrainde modellen voor samenvatting om zeker te zijn dat alle relevante informatie wordt vastgelegd. De sleutel is het zorgvuldig prompt-engineeren van de samenvattingsstap. Je wilt het samenvattingsmodel instrueren om een uitputtende lijst bullets op te stellen over wat er in de oorspronkelijke context stond, zodat de agent later kan beslissen of hij de volledige details moet terughalen. Dit is anders dan vrijblijvende samenvatting—het is compressie met hoge recall.
Een andere compressietechniek is agent-grenzen. In multi-agent systemen kun je context comprimeren bij de overgangen tussen agents. Als de ene agent werk overdraagt aan de andere, geef je niet de volledige message history door. In plaats daarvan geef je een samengevat overzicht door van wat er gedaan is en wat de volgende agent moet weten. Hierin ligt het verschil tussen single-agent en multi-agent systemen. Multi-agent systemen introduceren weliswaar complexiteit in communicatie, maar bieden ook natuurlijke punten voor compressie en contextisolatie.
De “isolate”-strategie houdt in dat je meerdere agents gebruikt, elk met een eigen context, in plaats van één agent met een monolithische context. Dit is de multi-agent benadering en is vooral nuttig voor complexe taken die logisch op te splitsen zijn in subtaken. Door context te isoleren per agent voorkom je dat de context onbegrensd groeit en kan elke agent zich focussen op zijn specifieke rol.
Het argument voor multi-agent systemen is overtuigend vanuit context engineering-perspectief. Stel: je hebt één agent die research, schrijven en redigeren doet, dan bevat zijn contextvenster informatie over alle drie de taken. Maar als de agent schrijft, heeft hij de details van het onderzoek niet nodig—alleen de kernbevindingen. Bij het redigeren zijn die details ook irrelevant. Door aparte agents te gebruiken voor onderzoek, schrijven en redigeren, kun je de context voor elke agent optimaliseren voor zijn taak. De research-agent heeft researchtools en researchcontext. De schrijf-agent heeft schrijfgereedschappen en de onderzoeksbevindingen. De redacteur-agent heeft editingtools en het concept om te redigeren. Elke agent heeft dus een kleinere, meer gefocuste context.
De uitdaging bij multi-agent systemen is communicatie. Als de ene agent werk overdraagt aan de volgende, moet je zeker weten dat voldoende context wordt meegegeven. Hier is de compressie-strategie cruciaal. De research-agent moet zijn bevindingen comprimeren tot een vorm die de schrijf-agent kan gebruiken. De schrijf-agent moet het concept zo comprimeren dat de redacteur ermee aan de slag kan. Cognition’s onderzoek stelt dat deze communicatie-overhead aanzienlijk kan zijn en dat zorgvuldige engineering nodig is om multi-agent systemen goed te laten werken. Maar als het goed gebeurt, kunnen multi-agent systemen contextbloat drastisch verminderen en de algehele systeemprestaties verbeteren.
FlowHunt’s workflow-automatisering is bij uitstek geschikt om multi-agent systemen met goede contextisolatie te implementeren. Door duidelijke workflows te definiëren met aparte agents en expliciete overdrachtspunten, kun je context efficiënt beheren in elke fase. FlowHunt laat je de status bepalen die tussen agents doorstroomt, compressie toepassen bij overdrachten en contextgebruik monitoren over je gehele agentsysteem.
De vier strategieën begrijpen is één ding; ze effectief toepassen is iets anders. Laten we een concreet voorbeeld nemen: het bouwen van een deep research agent. Een naïeve implementatie laat de agent een serie websearches doen, alle resultaten opnemen in de message history en die laten synthetiseren. Dit wordt snel duur en ineffectief. Een goed ontworpen implementatie gebruikt alle vier strategieën.
Eerst gebruikt de agent de “write”-strategie om volledige artikelen op te slaan op disk bij het ophalen. In plaats van de volledige tekst in de message history te stoppen, blijft alleen een referentie of samenvatting over. Ten tweede gebruikt hij de “select”-strategie om alleen de meest relevante artikelen in te laden voor synthese. Ten derde wordt de “compress”-strategie toegepast om onderzoeksbevindingen samen te vatten in kernpunten voordat naar de volgende fase wordt gegaan. Ten vierde, als de taak complex genoeg is, kan de “isolate”-strategie worden toegepast met aparte agents voor research, synthese en schrijven, elk met een eigen geoptimaliseerde context.
De implementatiedetails zijn belangrijk. Voor de write-strategie beslis je waar artikelen worden opgeslagen—op bestandssysteem, in een database of vectorstore. Voor de select-strategie bepaal je hoe relevante artikelen worden opgehaald—via zoekwoorden, semantisch zoeken of expliciete agent-redenering. Voor de compress-strategie moet je de samenvattingsstap zorgvuldig prompt-engineeren voor hoge recall. Voor de isolate-strategie definieer je duidelijke agent-grenzen en communicatieprotocollen.
Een belangrijk inzicht uit productie-ervaring is dat context engineering geen eenmalige optimalisatie is—het is een continu proces. Terwijl je agent draait, moet je contextgebruik monitoren, knelpunten identificeren en je context engineering iteratief verbeteren. Tools als LangGraph geven inzicht in agentstatus en contextflow, zodat je gemakkelijker ziet waar context zich onnodig ophoopt. FlowHunt breidt dit uit met workflow-niveau inzicht, zodat je precies ziet hoe context door je hele agentsysteem stroomt en waar optimalisatie mogelijk is.
Het bouwen van context-geengineerde agents in productie laat uitdagingen zien die in theorie niet altijd opvallen. Een veelvoorkomende uitdaging is het “contextselectieprobleem”—hoe weet je welke context daadwerkelijk relevant is? Een agent kan toegang hebben tot honderden documenten, duizenden memories of enorme hoeveelheden historische data. De juiste subset kiezen is niet triviaal. Semantisch zoeken met embeddings helpt, maar is niet perfect. Soms is de meest relevante informatie iets waar de agent niet aan denkt te zoeken. Sommige teams lossen dit op door agents expliciet te laten redeneren over welke context nodig is, met tool-calls om specifieke informatie op te halen in plaats van automatisch te selecteren. Anderen gebruiken een combinatie van semantisch zoeken en expliciete agent-redenering.
Een andere uitdaging is het “samenvattingskwaliteitsprobleem”—hoe vat je context samen zonder kritische informatie te verliezen? Slecht samengevatte context kan de agent op het verkeerde been zetten. De oplossing is investeren in de samenvattingsstap. Prompt het samenvattingsmodel zorgvuldig. Test verschillende benaderingen. Overweeg een getraind model als je genoeg data hebt. Monitor of de agent beslissingen neemt die erop wijzen dat hij belangrijke informatie uit de samengevatte context mist.
Een derde uitdaging is het “multi-agent communicatieprobleem”—hoe zorg je dat context effectief tussen agents wordt overgedragen? Hier zijn expliciete protocollen van belang. Bepaal precies welke informatie elke agent moet doorgeven aan de volgende. Gebruik gestructureerde formaten (zoals JSON) in plaats van vrije tekst. Voeg metadata toe over wat er in de context zit zodat de ontvangende agent weet waarmee hij werkt. Test het communicatieprotocol onder realistische scenario’s om te zorgen dat het werkt.
Effectieve context engineering vereist meten. Je moet weten hoeveel context je agent gebruikt, waar het zich ophoopt en hoe het de prestaties beïnvloedt. Belangrijke metrics zijn het totaal aantal tokens per run, tokens per stap, benutting van het contextvenster en prestatie-indicatoren zoals taak-succesratio en latency. Door deze metrics bij te houden, zie je wanneer context engineering werkt en wanneer het verbetering nodig heeft.
Tokengebruik is de meest voor de hand liggende metric. Houd bij hoeveel tokens je agent per run en per stap gebruikt. Groeit het tokengebruik in de tijd, dan hoopt context zich waarschijnlijk op. Is het tokengebruik hoog in verhouding tot de taakcomplexiteit, dan kan context engineering beter. Kosten zijn ook belangrijk—als je agent duur is in gebruik, is context engineering waarschijnlijk de oorzaak.
Prestatiestatistieken zijn even belangrijk. Houd bij of je agent betere of slechtere beslissingen neemt naarmate de context groeit. Gaan prestaties achteruit bij langere context, dan is dat bewijs voor context rot. Verbeteren prestaties bij beter context engineering, dan bevestig je je aanpak. Succesratio, latency en foutmarge zijn allemaal nuttige metrics.
FlowHunt’s analysemogelijkheden maken het makkelijk deze metrics over je agent-workflows te monitoren. Door context engineering monitoring te integreren in je workflowplatform zie je in één oogopslag hoe goed je context engineering werkt en waar verbetering mogelijk is.
Naarmate agent-technologie volwassen wordt, ontstaan er geavanceerdere patronen. Ambient agents zijn bijvoorbeeld agents die continu op de achtergrond draaien, status en context behouden over veel interacties heen. Deze agents staan voor unieke context engineering-uitdagingen omdat ze relevante context over lange perioden moeten behouden zonder contextbloat. De oplossing ligt in geavanceerd geheugenbeheer, periodieke compressie en zorgvuldig isoleren van context.
Een ander opkomend patroon is continue context management—niet éénmalig context engineereren aan het begin van de agent-uitvoering, maar context continu verfijnen en optimaliseren terwijl de agent draait. Dit kan inhouden dat je periodiek de message history comprimeert, irrelevante context verwijdert of context herstructureert voor betere prestaties. Dit vereist geavanceerdere agentarchitecturen en betere tooling, maar kan prestaties voor langlopende agents sterk verbeteren.
Deze geavanceerde patronen zijn nog volop in ontwikkeling, maar vertegenwoordigen de toekomst van agentengineering. Naarmate agents capabeler worden en in complexere scenario’s worden ingezet, zal context engineering steeds geavanceerder worden.
Ervaar hoe FlowHunt jouw AI content- en SEO-workflows automatiseert — van onderzoek en contentgeneratie tot publiceren en analytics — alles op één plek.
Context engineering is nog een relatief nieuwe discipline, maar groeit snel uit tot een kerncompetentie voor AI-engineers. Naarmate LLMs capabeler worden en agents complexer, zal het belang van context engineering alleen maar toenemen. We zullen waarschijnlijk meer geavanceerde tools en frameworks zien, specifiek ontworpen voor context engineering. Meer onderzoek naar optimale contextmanagement-strategieën. Best practices zullen ontstaan en zich verder ontwikkelen.
Een veelbelovende richting is de ontwikkeling van betere abstracties voor contextmanagement. In plaats van handmatig context engineering-strategieën te implementeren, kunnen ontwikkelaars frameworks gebruiken die context engineering automatisch afhandelen. LangGraph beweegt die kant op met betere bouwstenen voor agentstatus en contextflow. FlowHunt breidt dit uit met workflow-niveau abstracties, waardoor het gemakkelijker wordt context engineering-patronen toe te passen in complexe agent-systemen.
Een andere veelbelovende richting is de ontwikkeling van betere metrics en monitoring voor context engineering. Naarmate we beter worden in het meten van contextgebruik en de impact op prestaties, kunnen we effectiever optimaliseren. Machine learning-technieken zouden zelfs ingezet kunnen worden om context engineering-strategieën automatisch te optimaliseren op basis van gemeten prestaties.
Het veld beweegt snel en best practices zijn nog in ontwikkeling. Maar de kernprincipes zijn duidelijk: context is een kostbare resource, moet zorgvuldig worden ontworpen, en de investering in context engineering betaalt zich terug in prestaties, betrouwbaarheid en kostenefficiëntie.
Context engineering is de kunst en wetenschap van het beheren van de informatiestroom door AI agents om prestaties, betrouwbaarheid en kosten te optimaliseren. Door de vier kernstrategieën—write, select, compress en isolate—te begrijpen en toe te passen, bouw je agents die effectief schalen en hun prestaties behouden, zelfs over tientallen of honderden stappen. De sleutel is inzien dat contextmanagement geen bijzaak of kleine optimalisatie is; het is de belangrijkste engineeringuitdaging bij het bouwen van productieklare agents. Begin met het meten van je huidige contextgebruik, identificeer waar onnodige context zich ophoopt en pas de juiste strategieën toe om te optimaliseren. Monitor de resultaten en blijf itereren. Met zorgvuldig context engineering bouw je agents die zowel krachtig als efficiënt zijn.
Context engineering is de kunst en wetenschap van het vullen van het contextvenster van een LLM met precies de juiste informatie bij elke stap in het traject van een agent. Het omvat het beheren van instructies, kennis en tool-feedback om de prestaties van de agent te optimaliseren, terwijl tokenkosten en prestatieverlies worden geminimaliseerd.
Prompt engineering richt zich op het ontwerpen van de initiële systeem- en gebruikersberichten voor chatmodellen. Context engineering is breder en specifiek toepasbaar op agents, waarbij context dynamisch binnenstroomt vanuit tool-calls tijdens de uitvoering van de agent. Het omvat het beheren van alle contextbronnen gedurende de levenscyclus van de agent, niet alleen de initiële prompt.
De vier primaire strategieën zijn: Write (context extern opslaan via scratchpads en memories), Select (relevante context in het venster trekken), Compress (context verkleinen met behoud van informatie), en Isolate (context scheiden over meerdere agents om interferentie te voorkomen en complexiteit te beheren).
Agents doen meerdere tool-calls achter elkaar en elke output van een tool wordt teruggevoerd in het contextvenster van de LLM. Zonder goed contextbeheer kan deze ophoping van tool-feedback snel het contextvenster overschrijden, de kosten sterk verhogen en de prestaties verslechteren door context rot en andere faalmodi.
FlowHunt biedt workflow-automatiseringstools die helpen bij het beheren van agentuitvoering, contextflow en statusbeheer. Hiermee kun je context engineering strategieën zoals offloading, compressie en isolatie toepassen binnen je agent-workflows, waardoor tokenkosten dalen en de betrouwbaarheid verbetert.
Arshia is een AI Workflow Engineer bij FlowHunt. Met een achtergrond in computerwetenschappen en een passie voor AI, specialiseert zij zich in het creëren van efficiënte workflows die AI-tools integreren in dagelijkse taken, waardoor productiviteit en creativiteit worden verhoogd.
Bouw slimmere AI agents met intelligente context engineering. FlowHunt helpt je bij het beheren van agent-workflows, het optimaliseren van tokengebruik en het efficiënt opschalen van productieagents.
Leer hoe context engineering de prestaties van AI-agents optimaliseert door strategisch tokenbeheer, het verminderen van contextvervuiling en het toepassen van ...
Ontdek hoe context engineering AI-ontwikkeling hervormt, de evolutie van RAG naar productieklare systemen, en waarom moderne vectordatabases zoals Chroma essent...
Leer hoe je geavanceerde AI-agenten bouwt met toegang tot het bestandssysteem, implementeer context offloading-strategieën en optimaliseer tokengebruik via geav...
Cookie Toestemming
We gebruiken cookies om uw browse-ervaring te verbeteren en ons verkeer te analyseren. See our privacy policy.
