Die Eingabeaufforderung brachte uns ins Spiel. Kontextengineering ist das, was uns im Rennen hält.
Die letzten zwei Jahre drehten sich alles um die Erstellung von Eingabeaufforderungen.
Kluge Tricks, strukturierte Formate und „magische“ Einzeiler. Aber wenn Sie ernsthaft an der Erstellung von KI-Workflows arbeiten - insbesondere Agenten oder Co-Piloten - sind Sie wahrscheinlich auf eine harte Wand gestoßen:
Ihre Ausgaben sind unvorhersehbar, nicht skalierbar oder schlichtweg falsch.
Willkommen zur echten Herausforderung: Kontextengineering.
Was ist Kontextengineering?
Im Kern ist Kontextengineering die Kunst und Wissenschaft des Steuerns, was das Modell sieht - und wie es das sieht.
Es geht nicht nur darum, was Sie dem Modell zuführen (Dokumente, Beispiele, Metadaten), sondern auch:
Wie Sie Informationen abrufen und priorisieren
Wie Sie mehrstufige Denkketten komponieren
Wie Sie Speicher und Zustand verwalten
Wie sich Ihr Kontext im Laufe der Zeit verändert
Dies ist die unsichtbare Architektur hinter leistungsfähigen KI-Systemen. Und je besser Ihr Kontext, desto besser verhält sich Ihr Modell.
Warum Eingabe nicht ausreicht
Eingaben sind statisch. Kontext ist dynamisch.
Eingaben gehen von einem festen Bezugsrahmen aus.
Kontextengineering baut diesen Rahmen und aktualisiert ihn, wenn Ihr System mit der Welt interagiert.
LangChain nennt dies "Context-Driven Agents" - Modelle, die nicht nur denken, sondern auch Zugang haben, bewerten und den richtigen Kontext im richtigen Moment nutzen können.
„Kontextengineering ist, wie wir von cleveren Demos zu echten Produkten übergehen.“
So sieht echtes Kontextengineering aus:
Hier trennt sich die Spreu vom Weizen bei KI-nativen Systemen:
❌ Schlechter Kontext
Statische Eingabeaufforderung
Manuelles RAG aus Tausenden von Dokumenten
Kein Speicher
Einmalige Ausgabe
✅ Engineering-Kontrollierter Kontext
Kontextfenster aktualisiert durch Ereignistrigger
Intelligente Abholung mit hybrider Suche, Metadatenfiltern
Persistenter Zustand, der über Sitzungen hinweg verfolgt wird
Mehrstufige Werkzeugbenutzung mit Kontextverknüpfung
Sie fügen nicht einfach Daten ein – Sie entwerfen ein System, das lernt, was relevant ist, und sich merkt, was wichtig ist.
3 aufstrebende Muster im Kontextengineering
Strukturierte Abrufpipelining Retrieval-Augmented Generation (RAG) reicht nicht mehr aus. Ingenieure verketten jetzt mehrere Abruf-, Filter-, Neu-Rang- und Bewertungswerkzeuge, um Präzision zu erreichen.
Langzeit-Gedächtnisschleifen: LangChain und Open-Source-Agenten-Frameworks ermöglichen es jetzt Agenten, persistente Wissensgraphen aus vergangenen Interaktionen zu erstellen, was zu einer kaskadierenden Intelligenz führt.
Fehlerresistente Kontextstacks Wie Dan Breunig erklärt, stammen die meisten KI-Fehler nicht von schlechten Modellen - sie stammen von fehlendem oder falsch ausgerichtetem Kontext. Die Lösung? Verwenden Sie LLMs, um ihren Kontext zu überprüfen und zu verfeinern, bevor die Hauptaufgabe ausgeführt wird.
Warum das für Entwickler wichtig ist
Wenn Sie entwickeln:
Co-Piloten für interne Teams
KI-Agenten für Betrieb, Marketing, Vertrieb oder Forschung
Kundenorientierte Bots
Ihr Erfolg wird sich nicht auf Eingaben verlassen. Er hängt davon ab, wie gut Sie Ihren Kontext-Stack aufbauen, skalieren und verwalten können.
Dies ist die neue Hebeleffekt-Schicht.
Was Sie jetzt tun können
Skizzieren Sie Ihre Kontextarchitektur Welche Daten sieht Ihr Modell? Was fehlt? Wo versagt es?
Entwerfen Sie Kontextflüsse, nicht nur Eingabeaufforderungen Denken Sie wie ein Systemingenieur. Eingaben, Filter, Abrufstrategien, Speicher - alles gehört zum Design.
Verfolgen Sie Kontextfehler - protokollieren Sie nicht nur Ausgaben, sondern auch den Kontextzustand in jedem Schritt. Die meisten Fehler liegen dort.
Machen Sie den Kontext zusammensetzbar Verwenden Sie Werkzeuge wie LangGraph oder ReAct-basierte Flows, um Kontextlogik zu modularisieren und die Eingabeaufforderung-Ausdehnung zu vermeiden.
