Was ist Context Engineering: Einfach Erklärt

Haben Sie sich jemals gefragt, warum Ihr KI-Assistent manchmal eine Aufgabe perfekt löst und ein anderes Mal völlig danebenliegt? Spoiler-Alarm: Es liegt nicht immer an der Intelligenz der KI – oft geht es um den Kontext, den Sie ihr geben. Willkommen in der Welt des Kontext-Engineerings, dem unbesungenen Helden beim Aufbau intelligenterer, zuverlässigerer KI-Systeme. In diesem Leitfaden werden wir untersuchen, was Kontext ist, was Kontext-Engineering beinhaltet, wie es sich vom Prompt-Engineering unterscheidet, welche Rolle es in der agentenbasierten KI spielt und einige geniale Techniken, um Ihre KI zum Glänzen zu bringen. Schnallen Sie sich an, und lassen Sie uns KI wie Magie funktionieren lassen!

Was ist Kontext überhaupt?

Stellen Sie sich vor, Sie bitten einen Freund, eine Dinnerparty zu planen. Wenn Sie nur sagen: „Plane ein Abendessen“, könnte er überfordert sein – Italienisch oder Sushi? Vegan oder Fleischliebhaber? Bei Ihnen zu Hause oder im Restaurant? Wenn Sie jetzt hinzufügen: „Es ist für meinen veganen Buchclub, bei mir zu Hause, Budget 50 $“, hat Ihr Freund ein klares Bild. Diese zusätzlichen Informationen? Das ist Kontext – die Hintergrunddetails, die eine Aufgabe machbar machen.

In der KI-Welt ist Kontext alles, was das Modell „sieht“, bevor es antwortet. Es ist nicht nur Ihr Prompt (z.B. „Schreibe einen Tweet“). Es beinhaltet:

• Systemanweisungen: Regeln wie „Verhalte dich wie ein freundlicher Tutor“ oder „Gib nur JSON aus.“
• Benutzer-Prompts: Die spezifische Frage oder Aufgabe, wie „Fasse diesen Artikel zusammen.“
• Gesprächsverlauf: Vergangene Interaktionen, um die Kohärenz zu wahren.
• Externe Daten: Dokumente, Datenbanken oder API-Ergebnisse, die dem Modell zugeführt werden.
• Tools: Zugang zu Dingen wie Websuchen oder Taschenrechnern.

Ohne den richtigen Kontext ist selbst das ausgeklügeltste große Sprachmodell (LLM) wie Claude oder Gemini wie ein Koch ohne Zutaten – ahnungslos. Beim Kontext-Engineering geht es darum, diese Informationen zu kuratieren, um Ihre KI auf Erfolgskurs zu bringen.

Was ist Kontext-Engineering?

Stellen Sie sich Kontext-Engineering als die Kunst und Wissenschaft vor, ein perfektes „Briefing“ für Ihre KI zu erstellen. Es geht nicht darum, einen einzelnen Prompt clever klingen zu lassen – es geht darum, ein System zu entwerfen, das die richtigen Informationen im richtigen Format zur richtigen Zeit liefert. Wie Tobi Lutke, CEO von Shopify, es ausdrückte, ist es „die Kunst, den gesamten Kontext bereitzustellen, damit die Aufgabe vom LLM plausibel gelöst werden kann.“

Stellen Sie sich das Kontextfenster eines LLM als sein Kurzzeitgedächtnis vor (wie RAM in einem Computer). Es ist begrenzt – vielleicht 8.000 oder 128.000 Tokens – daher können Sie nicht einfach alles hineinwerfen und auf das Beste hoffen. Kontext-Engineering beinhaltet das strategische Auswählen, Organisieren und Verwalten dieser Informationen, um die Antworten Ihrer KI präzise, relevant und konsistent zu machen. Es ist wie ein Koch, der genau die richtigen Gewürze für ein Gericht auswählt, nicht die ganze Speisekammer.

Warum ist das wichtig? Weil die meisten KI-Fehler nicht darauf zurückzuführen sind, dass das Modell „dumm“ ist. Sie sind auf Kontextfehler zurückzuführen – fehlende Daten, irrelevantes Rauschen oder schlecht formatierte Eingaben. Egal, ob Sie einen Chatbot, einen Codierungsassistenten oder eine Unternehmens-KI entwickeln, Kontext-Engineering ist der Schlüssel zur Erschließung zuverlässiger Leistung.

Kontext-Engineering vs. Prompt-Engineering

Sie denken vielleicht: „Ist das nicht nur Prompt-Engineering mit zusätzlichen Schritten?“ Nicht ganz! Prompt-Engineering ist wie das Schreiben einer einzelnen, prägnanten Anweisung: „Schreibe einen Tweet wie Elon Musk.“ Es ist eine Untermenge des Kontext-Engineerings, das einen breiteren, systemübergreifenden Ansatz verfolgt. Hier sind die Unterschiede:

• Prompt-Engineering: Konzentriert sich auf das Erstellen einmaliger Anweisungen. Es geht um die Formulierung, wie das Hinzufügen von „Denke Schritt für Schritt“, um eine bessere Argumentation zu erzielen. Es ist großartig für schnelle Aufgaben, reicht aber für komplexe, mehrstufige Workflows nicht aus.
• Kontext-Engineering: Entwirft das gesamte „Informationsökosystem“ um das Modell herum. Es umfasst Prompts, verwaltet aber auch den Gesprächsverlauf, ruft externe Daten ab, integriert Tools und optimiert das Kontextfenster. Es geht darum, was das Modell weiß, nicht nur darum, was Sie sagen.

Zum Beispiel könnte ein Prompt-entwickelter Chatbot auf „Besprechung buchen“ mit einer generischen Antwort reagieren. Ein Kontext-entwickelter Chatbot zieht Ihren Kalender, Teameinstellungen und vergangene Buchungen heran, um den perfekten Termin vorzuschlagen. Prompt-Engineering ist eine einzelne Note; Kontext-Engineering ist die ganze Symphonie.

Kontext-Engineering für Agenten

KI-Agenten – denken Sie an autonome Bots, die Kundensupport oder Codierungsaufgaben bearbeiten – sind der Bereich, in dem Kontext-Engineering seine Stärken wirklich ausspielt. Im Gegensatz zu einfachen Chatbots bewältigen Agenten mehrstufige Aufgaben, jonglieren mit Tools und behalten das Gedächtnis über Sitzungen hinweg. Ohne den richtigen Kontext sind sie wie ein GPS ohne Karte.

Andrej Karpathy vergleicht LLMs mit einer CPU, wobei das Kontextfenster als RAM dient. Kontext-Engineering kuratiert, was in diesen RAM gelangt, und stellt sicher, dass Agenten bei jedem Schritt das haben, was sie benötigen. Zum Beispiel könnte ein Kundensupport-Agent benötigen:

• Benutzerverlauf: Vergangene Tickets, um das Wiederholen von Lösungen zu vermeiden.
• Wissensdatenbank: FAQs oder Handbücher für genaue Antworten.
• Tools: Zugang zu einem CRM, um den Bestellstatus zu überprüfen.

Schlechter Kontext führt zu „Kontextverwirrung“ (die KI wählt das falsche Tool) oder „Kontextvergiftung“ (Halluzinationen werden recycelt). Kontext-Engineering verhindert dies durch dynamische Aktualisierung des Kontexts, Filterung von Rauschen und Priorisierung der Relevanz. Tools wie LangGraph (von LangChain) erleichtern dies, indem sie eine präzise Kontrolle über den Kontextfluss in agentenbasierten Workflows bieten.

Nehmen Sie einen Codierungsagenten wie Claude Code. Er vervollständigt nicht nur automatisch – er benötigt Kontext über Ihre Codebasis, aktuelle Commits und Ihren Codierungsstil. Kontext-Engineering stellt sicher, dass er die richtigen Dateien zieht und sie verständlich formatiert, was ihn zu einem echten Kollaborateur macht.

Techniken und Strategien für Kontext-Engineering

Wie betreibt man also Kontext-Engineering? Lassen Sie uns vier Schlüsselstrategien aufschlüsseln – schreiben, auswählen, komprimieren und isolieren – Dies ist Ihr Werkzeugkasten zum Erstellen großartiger KI-Systeme.

1. Schreiben: Kontext erstellen und persistent machen

Beim Schreiben von Kontext geht es darum, Informationen außerhalb des Kontextfensters zu erstellen und zu speichern, um die KI zu leiten. Dies beinhaltet:

• System-Prompts: Definieren Sie die Rolle der KI, z.B. „Sie sind ein Rechtsassistent“ oder „Gib nur JSON aus.“ Klare Anweisungen geben den Ton an.
• Notizen machen: Verwenden Sie ein „Notizbuch“, um Pläne oder Zwischenschritte zu speichern. Zum Beispiel speichert Anthropic's Multi-Agenten-Forscher seine Strategie im Speicher, um sicherzustellen, dass sie Kontextfenster-Grenzen überlebt.
• Few-Shot-Beispiele: Stellen Sie Beispiel-Eingaben und -Ausgaben bereit, um der KI zu zeigen, was Sie möchten. Fügen Sie zum Beispiel einen Beispiel-Tweet hinzu, um den Ton zu leiten.

Kontext zu schreiben ist wie Haftnotizen für Ihre KI zu hinterlassen, damit sie später darauf zugreifen kann, und sie bei komplexen Aufgaben auf Kurs zu halten.

2. Auswählen: Den richtigen Kontext abrufen

Kontext auszuwählen bedeutet, nur die relevantesten Informationen abzurufen. Zu viel Rauschen, und die KI wird abgelenkt; zu wenig, und sie ist uninformiert. Schlüsseltechniken sind:

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Zieht relevante Dokumente aus einer Wissensdatenbank (z.B. einem Vektorspeicher) mittels semantischer Suche. Zum Beispiel ruft ein Support-Bot FAQs ab, die zur Anfrage eines Benutzers passen. RAG reduziert Halluzinationen, indem es die KI in realen Daten verankert.
• Tool-Auswahl: Verwenden Sie RAG, um die richtigen Tools für eine Aufgabe auszuwählen. Studien zeigen, dass dies die Genauigkeit der Tool-Auswahl verdreifachen kann, indem Tools der Absicht der Abfrage zugeordnet werden.
• Ranking: Ordnen Sie den Kontext nach Relevanz oder Aktualität. Bei zeitkritischen Aufgaben priorisieren Sie neuere Daten, um veraltete Antworten zu vermeiden.

Kontext auszuwählen ist wie das Kuratieren einer Playlist – Sie wählen die Hits, die zur Stimmung passen, nicht jeden Song, den Sie besitzen.

3. Komprimieren: Kontext an Grenzen anpassen

Kontextfenster sind endlich, daher ist Komprimierung entscheidend. Sie können keine ganze Bibliothek in 32.000 Tokens stopfen! Komprimierungstechniken umfassen:

• Zusammenfassung: Fassen Sie lange Dokumente oder den Gesprächsverlauf zusammen. Claude Codes „Auto-Kompakt“-Funktion fasst Interaktionen zusammen, wenn das Kontextfenster 95 % erreicht.
• Rekursive Zusammenfassung: Fassen Sie Zusammenfassungen zusammen, um noch mehr Platz zu sparen, ideal für lange Gespräche.
• Beschneiden: Irrelevante oder redundante Informationen entfernen. Drew Breunig nennt dies „Beschneiden“, um den Kontext schlank und fokussiert zu halten.
• Chunking: Teilen Sie große Eingaben in kleinere Stücke für die iterative Verarbeitung auf, um sicherzustellen, dass die KI nicht an großen Datenmengen erstickt.

Komprimierung ist wie das Packen eines Koffers – Sie behalten das Wesentliche und lassen die zusätzlichen Socken weg.

4. Isolieren: Kontextkollisionen vermeiden

Kontext zu isolieren verhindert Verwirrung, indem nicht zusammenhängende Informationen getrennt gehalten werden. Dies ist entscheidend für Multi-Agenten-Systeme oder mehrstufige Aufgaben. Techniken umfassen:

• Modularer Kontext: Weisen Sie jeder Aufgabe oder jedem Agenten einen spezifischen Kontext zu. Zum Beispiel bearbeitet ein Agent Benutzeranfragen, ein anderer Zahlungen, jeder mit maßgeschneidertem Kontext.
• Kontextpartitionierung: Trennen Sie das Kurzzeitgedächtnis (aktuelle Chats) vom Langzeitgedächtnis (Benutzereinstellungen), um Überschneidungen zu vermeiden.
• Tool-Isolation: Beschränken Sie Tools auf die relevanten pro Aufgabe, um „Kontextverwirrung“ zu vermeiden, bei der die KI das falsche Tool auswählt.

Kontext zu isolieren ist wie das Organisieren Ihres Schreibtisches – bewahren Sie die Stifte in einer Schublade und die Papiere in einer anderen auf, um Unordnung zu vermeiden.

Warum Kontext-Engineering wichtig ist

Kontext-Engineering ist die Zukunft der KI, weil es den Fokus von Modell-Anpassungen auf das Eingabedesign verlagert. Je intelligenter LLMs werden, desto weniger liegt der Engpass in ihrer Argumentation – sondern in der Qualität ihres Kontexts. Deshalb ist es so wichtig:

• Reduziert Halluzinationen: Die Verankerung von KI in realen Daten über RAG reduziert erfundene Antworten.
• Skaliert auf Komplexität: Agenten, die mehrstufige Aufgaben bearbeiten, benötigen dynamischen, gut verwalteten Kontext, um kohärent zu bleiben.
• Spart Kosten: Effizienter Kontext (durch Komprimierung und Auswahl) reduziert den Token-Verbrauch und senkt die API-Kosten.
• Ermöglicht Personalisierung: Langzeitgedächtnis ermöglicht es der KI, Benutzereinstellungen zu speichern, wodurch Interaktionen personalisiert wirken.

Frameworks wie LangChain und LlamaIndex erleichtern das Kontext-Engineering, indem sie Tools für RAG, Speicherverwaltung und Prompt-Ketten anbieten. Das Workflows-Framework von LlamaIndex zum Beispiel unterteilt Aufgaben in Schritte, jeder mit optimiertem Kontext, um Überlastung zu vermeiden.

Herausforderungen und der Weg nach vorn

Kontext-Engineering ist nicht ohne Haken. Die Balance zwischen Breite (genug Informationen) und Relevanz (kein Rauschen) ist schwierig. Zu viel Kontext birgt das Risiko einer „Kontextablenkung“, bei der sich die KI auf irrelevante Details fixiert. Zu wenig, und sie ist ahnungslos. Automatische Relevanzbewertung (z.B. mittels BM25 oder Cosinus-Ähnlichkeit) wird erforscht, um dies anzugehen.

Eine weitere Herausforderung sind die Berechnungskosten. Die Echtzeit-Kontextzusammenstellung – Abrufen, Zusammenfassen, Formatieren – kann langsam und kostspielig sein. Ingenieure müssen Latenz und Skalierbarkeit optimieren, insbesondere für Mehrbenutzersysteme.

Mit Blick in die Zukunft entwickelt sich das Kontext-Engineering weiter. Zukünftige Modelle könnten spezifische Kontextformate dynamisch anfordern, oder Agenten könnten ihren eigenen Kontext auf Fehler überprüfen. Standardisierte Kontextvorlagen (wie JSON für Daten) könnten entstehen, was KI-Systeme interoperabel machen würde. Wie Andrej Karpathy sagt: „Kontext ist das neue Gewichts-Update“ – so „programmieren“ wir KI ohne erneutes Training.

Fazit

Puh, was für eine Reise! Kontext-Engineering ist, als würde man seiner KI eine Superkraft verleihen: die Fähigkeit, präzise zu verstehen, zu argumentieren und zu handeln. Durch die Kuratierung des richtigen Kontexts – durch Schreiben, Auswählen, Komprimieren und Isolieren – verwandeln Sie ein generisches LLM in einen maßgeschneiderten, zuverlässigen Partner. Egal, ob Sie einen Chatbot, einen Codierungsassistenten oder eine Unternehmens-KI entwickeln, die Beherrschung des Kontext-Engineerings ist Ihr Ticket zu Leistung auf höchstem Niveau.

Bereit, es auszuprobieren? Fangen Sie klein an: Fügen Sie einen klaren System-Prompt hinzu, experimentieren Sie mit RAG oder fassen Sie lange Eingaben zusammen. Tools wie LangChain und LlamaIndex sind Ihre Freunde.