37 · Nutzung & Prompting

Context Engineering

dem Modell gezielt den richtigen Kontext bereitstellen.

Die Weiterung des Prompt-Gedankens: nicht nur die Frage formulieren, sondern die gesamte Informationsumgebung gestalten — welche Dokumente, welche Werkzeuge, welche Historie, welches Format das Modell zu sehen bekommt. In agentischen Systemen entscheidet das mehr über Qualität als jede einzelne Formulierung. Kontext ist ein knappes Budget; es gut zu füllen ist Ingenieursarbeit.

Ein Beispiel

Ein Agent soll eine Reklamation bearbeiten. Was gehört in seinen Kontext? Die Reklamation selbstverständlich. Die Bestellhistorie des Kunden — aber die letzten drei Vorgänge oder alle sechzig? Die Reklamationsrichtlinie ganz oder nur der einschlägige Abschnitt? Die bisherige Korrespondenz vollständig oder zusammengefasst? Jede dieser Entscheidungen kostet Token, Zeit und Genauigkeit. Zu wenig Kontext erzeugt falsche Antworten, zu viel erzeugt teure und ebenfalls falsche.

Genauer betrachtet

Gemeint ist die Frage, was in einer konkreten Anfrage überhaupt im Fenster stehen soll: welche Dokumente, wie zerlegt, in welcher Reihenfolge, mit welcher Zusammenfassung des bisherigen Verlaufs. Das ist Auswahlarbeit und lässt sich messen.

Warum das zählt

Context Engineering ist die Disziplin, die aus Prompt Engineering wurde, als aus einzelnen Anfragen mehrstufige Systeme wurden. Bei einem Agenten, der zwanzig Schritte macht, ist die Frage nicht mehr, wie man einen Satz formuliert, sondern was in Schritt sieben noch verfügbar sein muss und was verdichtet werden kann. Das ist Architekturarbeit und der Ort, an dem die Betriebskosten agentischer Systeme tatsächlich entschieden werden — nicht bei der Modellwahl.

Häufig missverstanden

Mehr Kontext ist nicht besser. Widersprüchliche oder veraltete Stücke im Fenster verschlechtern die Antwort zuverlässiger, als fehlender Kontext es täte.

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