Kontext-Engineering vs. Prompt-Engineering: In den frühen Tagen der LLMs war das Erstellen cleverer Prompts die geheime Zutat. Aber wenn Sie heute ernsthafte KI-Agenten entwickeln, reicht es nicht aus, sich nur auf Prompt-Engineering zu verlassen. Sie benötigen Kontext-Engineering. Hier ist der Grund: - Prompting dreht sich darum, was Sie sagen - Kontext-Engineering dreht sich darum, was das Modell sieht Und was es sieht, ist wichtiger denn je. Jedes Token im Kontext kostet Aufmerksamkeit. Je größer der Kontext, desto wahrscheinlicher wird das Modell abgelenkt, vergisst oder verlangsamt sich. Genau wie Menschen können LLMs den Fokus verlieren. Deshalb werfen gute Agenten nicht einfach alles in den Kontext. Sie: 1️⃣ Kuratieren, was nützlich ist 2️⃣ Fassen zusammen, was alt ist 3️⃣ Holen, was benötigt wird (just in time) 4️⃣ Schreiben Notizen für sich selbst 5️⃣ Delegieren Arbeit an Unteragenten, wenn nötig Das ist keine Theorie, so funktionieren Systeme wie Claude Code, reale Agenten und effektive Gedächtniswerkzeuge bereits heute. Kontext-Engineering wird zur Kernkompetenz für alle, die langfristige, mehrstufige Agenten entwickeln....