KI-Kontext-Engineering: Was es ist und wie es die Genauigkeit der KI verbessert

Je leistungsfähiger LLMs werden, desto weniger ist die Eingabeaufforderung der schwierige Teil. Der Kontext wird zur Einschränkung.

Beim Context Engineering geht es darum, den LLMs (großen Sprachmodellen) die richtigen Informationen im richtigen Format zur Verfügung zu stellen.

Was macht das Kontext-Engineering so schwierig?

Man muss jede Ebene des Stacks so gestalten, dass Kontext erfasst und zur Verfügung gestellt wird. Wenn man zu wenig Kontext übermittelt, wissen die LLMs nicht, was sie zu erledigen haben. Übermittelt man zu viel Kontext, gehen einem die Tokens aus. Wie findet man also die richtige Balance?

Im Folgenden geben wir Ihnen alles frei, was Sie über Kontext-Engineering wissen müssen.

Was ist KI-Kontext-Engineering?

Das geht über das Verfassen von Prompts hinaus. Das Context Engineering bestimmt:

🌟 Das Ziel: Die Informationen zu optimieren, die Sie im Kontextfenster des LLM bereitstellen, und irrelevante Informationen herauszufiltern.

Wie verbessert Kontext die Antworten der KI?

Ohne Kontext sagt ein LLM die statistisch wahrscheinlichste Fortsetzung des Textes voraus. Andererseits verbessert gutes Context Engineering die Ergebnisse durch:

Um es mit den Worten von Tobi Lutke, dem CEO von Shopify, zusammenzufassen:

Mir gefällt der Begriff „Context Engineering“ viel besser als „Prompt Engineering“. Er beschreibt die Kernkompetenz besser: die Kunst, den gesamten Kontext bereitzustellen, damit die Aufgabe vom LLM plausibel gelöst werden kann.

Die Rolle des Kontext-Engineering in KI-gesteuerten Workflows

In KI-gesteuerten Workflows sind LLMs keine eigenständigen Tools. Sie arbeiten innerhalb von Systemen, die bereits über Daten, Regeln und einen Status verfügen.

Durch Kontext-Engineering kann das Modell verstehen, wo es sich im Workflow befindet und was es als Nächstes zu erledigen hat.

Wenn das Modell den aktuellen Zustand, vergangene Aktionen und fehlende Eingaben kennt, kann es den richtigen nächsten Schritt empfehlen oder ausführen, anstatt nur allgemeine Ratschläge zu geben.

Das bedeutet auch, dass Geschäftslogik wie Genehmigungsregeln, Compliance-Vorgaben und Eskalationspfade explizit bereitgestellt werden muss. Wenn diese Teil des Kontexts sind, bleiben KI-Entscheidungen im Einklang mit der betrieblichen Realität.

Schließlich ermöglicht das Context Engineering mehrstufige und agentenbasierte Workflows, indem es bei jedem Schritt eine saubere Übergabe von Zuständen und Entscheidungen gewährleistet.

Dadurch wird verhindert, dass sich Fehler bei der Skalierung von Workflows häufen, was die Effektivität des Kontexts verbessert.

Wie funktioniert Kontext-Engineering?

Beim Context Engineering werden Informationen schrittweise in Form gebracht, bevor sie überhaupt das Modell erreichen.

Die Struktur eines Systems mit Kontext-Engineering umfasst:

Vorteile von Context Engineering in KI-Systemen

Hier sind die Gründe, warum du beim Entwickeln von KI-Anwendungen Kontext-Engineering benötigst:

Genauere Ergebnisse

Die Bereitstellung von entscheidungsrelevantem Kontext verringert Mehrdeutigkeiten. Das Modell argumentiert auf der Grundlage bekannter Fakten, Einschränkungen und Zustände, anstatt sich auf probabilistische Vermutungen zu verlassen.

Konsistentes Verhalten in großem Maßstab

Stabile Kontextstrukturen führen zu reproduzierbaren Ergebnissen. Ähnliche Eingaben führen zu ähnlichen Entscheidungen – das ist für Workflows unerlässlich.

Geringere Kosten und Latenz

Ein gezielter, komprimierter Kontext vermeidet die Verschwendung von Tokens. Die Systeme reagieren schneller, ohne immer wieder vollständige Verlaufsdaten oder Dokumente laden zu müssen.

Sicherere Automatisierung

Der Kontext kodiert Geschäftsregeln und Berechtigungen. So kann die KI handeln, ohne gegen Richtlinien zu verstoßen oder als Auslöser für riskante Aktionen zu dienen.

Bessere mehrstufige Workflows

Saubere Kontextübergaben bewahren den Status über alle Schritte hinweg. Fehler häufen sich nicht an, wenn Workflows komplexer oder agentenbasierter werden.

Einfacheres Debugging und iteratives Arbeiten

Ein strukturierter Kontext macht Fehler sichtbar. Man kann Fehler auf fehlende, veraltete oder falsch gewertete Eingaben zurückführen, anstatt dem Modell die Schuld zu geben.

Verstärkte Einführung in Unternehmen

KI-Systeme, die den Kontext des Workflows berücksichtigen, wirken zuverlässig – ein entscheidender Unterschied zwischen Pilotprojekten und Tools für den unternehmensweiten Einsatz.

KI-Kontext-Engineering vs. Prompt-Engineering

Prompt-Engineering: Bitten Sie ChatGPT, eine E-Mail zur Ankündigung eines neuen Features zu verfassen. Sie schreiben dabei Anweisungen für eine einzelne Aufgabe.

Kontext-Engineering: Sie entwickeln einen Kundenservice-Bot. Dieser muss sich an frühere Tickets erinnern, auf Informationen zum Benutzerkonto zugreifen und den Verlauf der Unterhaltungen verwalten können.

Wie der KI-Forscher Andrej Karpathy erklärt:

Man assoziiert „Prompts“ meist mit kurzen Beschreibungen von Aufgaben, die man einem LLM im täglichen Gebrauch gibt. In jeder LLM-App auf Unternehmensebene ist Kontextgestaltung jedoch die heikle Kunst und Wissenschaft, das Kontextfenster mit genau den richtigen Informationen für den nächsten Schritt zu füllen.

+1 für „Context Engineering“ statt „Prompt Engineering“.

Man assoziiert „Prompts“ meist mit kurzen Beschreibungen von Aufgaben, die man einem LLM im täglichen Gebrauch gibt. Dabei ist Kontext-Engineering in jeder professionellen LLM-App die heikle Kunst und Wissenschaft, das Kontextfenster zu füllen… https://t.co/Ne65F6vFcf

— Andrej Karpathy (@karpathy) 25. Juni 2025

Die meisten Anwendungen nutzen eine Kombination aus Prompt-Engineering und Kontext-Engineering. Auch in Ihrem Kontext-Engineering-System benötigen Sie weiterhin gut formulierte Prompts.

Der Unterschied besteht darin, dass diese Prompts mit sorgfältig verwalteten Hintergrundinformationen arbeiten. Man muss nicht jedes Mal von vorne anfangen.

Anwendungsbereiche des KI-Kontext-Engineering

Die wichtigsten Bereiche, in denen KI-Kontext-Engineering bereits eingesetzt wird, sind 👇

Kundensupport und Helpdesk-Automatisierung

Die meisten Chatbots behandeln jede Nachricht als neu, sodass Benutzer sich immer wiederholen müssen.

Durch Kontext-Engineering kann die KI auf die Historie der Benutzer, frühere Interaktionen, Kaufdaten und Produktdokumentationen zurückgreifen. So reagiert sie wie ein Teamkollege, der das Problem bereits kennt.

KI-gestütztes Schreiben und Assistenten für die Produktivität am Arbeitsplatz

KI-Schreibtools bieten nur dann einen Wert, wenn sie verstehen, woran man arbeitet, warum es wichtig ist und was bereits vorhanden ist. Ohne diesen Kontext sparen sie zwar Zeit beim Verfassen des Entwurfs, erfordern aber dennoch umfangreiche Überarbeitungen und manuelle Anpassungen.

Genau hier verändert KI für das Context Engineering die Ergebnisse. Indem sie die KI auf den Aufgabenstatus, Dokumente, frühere Entscheidungen und Teamkonventionen abstimmt, entwickeln sich Schreibassistenten von der generischen Texterstellung hin zu einer Workflow-orientierten Unterstützung.

📌 Beispiel aus der Praxis: ClickUp Brain, die native KI von ClickUp, wendet Kontext-Engineering auf der Ebene des Workspaces an. Anstatt die Benutzer zu bitten, Hintergrundinformationen in die Eingabeaufforderungen einzufügen, bezieht es den Kontext direkt aus Aufgaben, Dokumenten, Kommentaren, Prioritäten und Zeitleisten.

Eine Schlüsselkompetenz ist die kontextbezogene Entscheidungsfindung. Dabei werden laufende Projekte unter Berücksichtigung der Team-Kapazitäten und der bisherigen Leistung bewertet, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Zunächst einmal kann Brain Überlastungen, Verzögerungen und Engpässe erkennen. Es fasst das Problem nicht nur zusammen, sondern empfiehlt auch konkrete Anpassungen – in Form von Aufgabenverteilung, Aktualisierung von Zeitleisten und Neugewichtung von Prioritäten.

Da diese Entscheidungen auf dem Kontext des aktuellen Workspaces basieren, ist das Ergebnis sofort einsetzbar. Es ist nicht nötig, den Hintergrund noch einmal darzulegen, Prioritäten zu erklären oder Empfehlungen manuell an die Realität anzupassen.

Teams, die ClickUp Brain nutzen, verzeichnen eine 2,26-mal höhere Vollintegrationsrate und die niedrigsten Frustrationswerte im Zusammenhang mit KI (27,1 %).

Vertriebs- und CRM-Intelligenz

Vertriebsworkflows umfassen E-Mails, Meetings, CRM-Systeme und Tabellenkalkulationen. Ohne Kontext kann die KI weder die Dynamik eines Geschäfts noch die Absichten des Käufers nachvollziehen.

Durch Kontext-Engineering erhält die KI Sichtbarkeit auf Kundengespräche, Zeitleisten, den Kommunikationsstil und bisherige Interaktionen. Dies hilft dabei, Erkenntnisse zu gewinnen, ins Stocken geratene Geschäfte zu erkennen und die richtige nächste Maßnahme vorzuschlagen.

Gesundheitswesen und klinische KI-Assistenten

Medizinische Entscheidungen stützen sich auf die Krankengeschichte, Laborberichte, Verschreibungen und Arztnotizen, doch diese Informationen befinden sich oft in voneinander getrennten Systemen. Das führt dazu, dass Ärzte viel Zeit mit der erneuten Eingabe von Daten verlieren und Gefahr laufen, wichtige Details zu übersehen. Manchmal verbringen sie fast 40 % ihrer Zeit mit Verwaltungsarbeit.

KI-basiertes Kontext-Engineering schafft diese Verbindungen. Es unterstützt Ärzte mit präzisen Zusammenfassungen, Entwürfen für die Dokumentation, hebt relevante Anamnesedaten hervor und zeigt potenzielle Risiken oder nächste Schritte auf.

HR- und Recruiting-Assistenten

Einstellungsentscheidungen hängen vom Kontext ab, beispielsweise von Fähigkeiten, Feedback aus Vorstellungsgesprächen, der Eignung für die Rolle und früheren Einstellungsdaten. Mithilfe von KI-basiertem Context Engineering können Sie Lebensläufe, Stellenbeschreibungen, Transkripte von Vorstellungsgesprächen und historische Muster analysieren, um passende Kandidaten schneller zu identifizieren.

Tools und Plattformen, die das Kontext-Engineering unterstützen

Welche Tools helfen Ihnen dabei, Kontext-Engineering in großem Maßstab umzusetzen?

1. LangChain (Am besten, um den Kontext programmgesteuert zusammenzustellen)

LangChain ist ein Open-Source-Orchestrierungs-Framework zum Aufbau von KI-Systemen, bei denen Kontext programmgesteuert zusammengestellt, aktualisiert und weitergeleitet werden muss.

Das KI-Agenten-Tool hilft Entwicklern dabei, LLMs mit Tools, Datenquellen, Speicher und Steuerungslogik zu verbinden, anstatt sich auf statische Eingabeaufforderungen zu verlassen.

Core LangChain übernimmt die Verkettung und den Abruf, während LangGraph zustandsbehaftete, graphenbasierte Workflows für komplexe, mehrstufige Schlussfolgerungen ermöglicht.

DeepAgents baut auf dieser Grundlage auf, um lang laufende, autonome Agenten mit Planung, Unteragenten und persistenten Kontext zu unterstützen.

Zusammen bilden diese Komponenten LangChain zu einer Steuerungsebene für das Kontext-Engineering, die entscheidet, wann Kontext abgerufen wird, wie er sich entwickelt und wo er durch agentische Workflows fließt.

Die besten Features von LangChain

Einschränkungen von LangChain

Preise für LangChain

Bewertungen und Rezensionen zu LangChain

Was sagen echte Benutzer über LangChain?

Ein Benutzer auf Reddit schreibt dazu:

Nachdem ich einige verschiedene Methoden getestet habe, bin ich schließlich zu dem Schluss gekommen, dass mir die Verwendung von Standard-Tool-Aufrufen mit Langgraph-Workflows am besten gefällt. Also verpacke ich die deterministischen Workflows als Agenten, die das Haupt-LLM als tools aufruft. Auf diese Weise bietet das Haupt-LLM die echte dynamische Benutzererfahrung und übergibt die eigentliche Arbeit einfach an einen Workflow, der dann seine Ausgabe sauber an das Haupt-LLM zurückgibt.

2. OpenAI-API (Die Contextual AI API bietet strukturierten Kontext, Tool-Aufrufe und Steuerungsmöglichkeiten auf Systemebene)

Die OpenAI-API ist eine universell einsetzbare Schnittstelle für den Zugriff auf fortschrittliche generative KI-Modelle, die einen breiten Bereich an Anwendungen unterstützen.

Entwickler nutzen es, um Sprachverständnis und Sprachgenerierung in Produkte zu integrieren. Es unterstützt zudem Zusammenfassungen, Übersetzungen, Code-Unterstützung und Schlussfolgerungen.

Die API unterstützt Chat, Embeddings, Funktionsaufrufe, Moderation und multimodale Eingaben und ermöglicht so strukturierte Interaktionen mit Modellen. OpenAI eignet sich gut für Rapid Prototyping, da es Authentifizierung, Skalierung und Versionierung übernimmt.

Die Benutzerfreundlichkeit beruht darauf, dass die API komplexes Modellverhalten in einfache, zuverlässige Endpunkte abstrahiert.

Die besten Features der OpenAI-API

Einschränkungen der OpenAI-API

Preise für die OpenAI-API

GPT-5. 2

GPT-5.2 Pro

GPT-5 Mini

Bewertungen und Rezensionen zur OpenAI-API

Was sagen echte Benutzer über die OpenAI-API?

Ein Benutzer auf Reddit schreibt dazu:

Die APIs von OpenAI funktionieren wie alle anderen auch, daher sollte es aus technischer Sicht keinerlei Lernaufwand geben. Alle Endpunkte, Parameter und Beispielantworten sind gut dokumentiert. Wenn du über grundlegende Entwicklungserfahrung verfügst, solltest du keinen Kurs benötigen. Ich stimme dem oben genannten Punkt zu, Python zu lernen. Die Python-Bibliotheken enthalten alle relevanten Informationen, die einem das Leben erleichtern. Es gibt auch Node-Bibliotheken, falls du bei JS bleiben möchtest. Die größte Herausforderung wird darin bestehen, sie strategisch einzusetzen. Nimm dir etwas Zeit, um Systemmeldungen, Benutzeraufforderungen und Parameter im Playground auszuprobieren, bevor du versuchst, das Ganze mit Code zu implementieren. (Ich bin mir ziemlich sicher, dass du Beispielcode aus dem Playground erhalten kannst, sobald du etwas gefunden hast, das funktioniert.)

3. LlamaIndex (Am besten geeignet für Retrieval-Augmentation-Generation-Systeme)

LlamaIndex ist ein Open-Source-Daten-Framework, das entwickelt wurde, um externe Daten für große Sprachmodelle zugänglich und nutzbar zu machen.

Es bietet Konnektoren, Indizes und Abfrageschnittstellen, die strukturierte und unstrukturierte Daten in Darstellungen umwandeln, die LLMs effizient auswerten können.

Man kann RAG-Systeme ohne benutzerdefinierte eigene Infrastruktur aufbauen. Dabei werden das Abrufen, die Vektorisierung und die Relevanzbewertung abstrahiert.

Es wird häufig für Anwendungsfälle wie die semantische Suche, die Zusammenfassung und die Beantwortung von Fragen eingesetzt, die auf realen Daten basieren.

Die besten Features von LlamaIndex

Preise für LlamaIndex

Bewertungen und Rezensionen zu LlamaIndex

Was sagen echte Benutzer über LlamaIndex?

Ein Benutzer gibt auf Reddit sein Posting frei:

Ehrlich gesagt halte ich die meisten dieser GenAi-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex für nicht besonders gut und finde, dass sie den Code nur unnötig komplizieren. Es ist besser, einfaches Python zu verwenden.

4. ClickUp BrainGPT (Am besten geeignet als KI-Assistent für Ihren Workspace)

Die meisten Tools in dieser Liste unterstützen Sie bei bestimmten Aspekten des Context Engineering. Sie stellen Prompts zusammen, rufen Daten ab oder koordinieren Workflows.

ClickUp Brain verfolgt einen anderen Ansatz. Als weltweit erster „Converged AI Workspace“ vereint ClickUp Ihre Projekte, Aufgaben, Dokumente und Kommunikation auf einer einzigen Plattform, in die eine kontextbezogene KI integriert ist.

So geht’s 👇

Arbeite mit einer KI, die dich und deine Arbeit versteht

ClickUp Brain versteht den Kontext Ihrer Arbeit.

Es bezieht Kontext aus Ihren ClickUp-Aufgaben, Dokumenten, Kommentaren, Abhängigkeiten, Statusangaben, Zeitleisten und Verantwortlichkeiten. Sie müssen nicht jedes Mal den Hintergrund einfügen oder die Projektgeschichte erklären, wenn Sie eine Frage auf der Grundlage von Workspace-Daten stellen.

📌 Als Beispiel fragt ein Manager beispielsweise: „Was bremst die Kampagne im dritten Quartal aus?“, durchsucht das System den Workspace und deckt konkrete Hindernisse auf, wie zum Beispiel:

Man erhält einen Blocker-Bericht, der die Eigentümer und den Zeitaufwand aufzeigt.

KI-Texterstellung, die bereits auf die Umsetzung abgestimmt ist

ClickUp Brain fungiert als KI-Schreibassistent, allerdings mit einem entscheidenden Unterschied: Es schreibt unter Berücksichtigung dessen, was das Team gerade entwickelt.

Wenn ein Produktmanager oder Marketingmitarbeiter in einem ClickUp-Dokument einen Entwurf für eine Launch-Botschaft erstellt, kann Brain:

Noch wichtiger ist, dass die Texte stets mit den Aufgaben, Zeitleisten und Genehmigungen verbunden bleiben. Es gibt keine Diskrepanz zwischen der Dokumentation und der eigentlichen Arbeit. Das spart viel Zeit, da Inhalte später nicht neu interpretiert werden müssen.

💡 Profi-Tipp: Wähle direkt in ClickUp Brain zwischen verschiedenen KI-Modellen aus den Familien ChatGPT, Claude und Gemini!

• Verwende ein schnelles, ressourcenschonendes Modell, um Meeting-Notizen innerhalb einer Aufgabe zusammenzufassen
• Wechseln Sie zu einem Modell mit stärkerem Fokus auf logisches Denken, wenn Sie die Kampagnenleistung über Dokumente, Aufgaben und Dashboards hinweg analysieren.

Der eigentliche Clou? Kombinieren Sie die Modellauswahl mit der vernetzten Verbindung von ClickUp – Aufgaben, Kommentare, Dokumente und Benutzerdefinierte Felder –, damit das Modell nicht nur „intelligent“ ist, sondern direkt in Ihrer tatsächlichen Arbeitsumgebung agiert.

Kontextbezogene Automatisierung von Aufgaben, die den manuellen Aufwand reduziert

Mit KI-gestützten Aufgaben setzt ClickUp Kontext in Maßnahmen um. Zu den wichtigsten Features gehören:

So kannst du die KI-gestützte Automatisierung für Aufgaben in ClickUp nutzen, um Routinearbeiten zu reduzieren 👇

Da die Automatisierung auf Live-Kontext basiert, verbringen Teams weniger Zeit damit, Absichten in Strukturen umzusetzen. Die Arbeit schreitet ohne ständige manuelle Eingriffe voran.

Überlassen Sie den KI-Agenten die Schwerstarbeit

ClickUp Super Agents erweitern die kontextbezogene KI von ClickUp über einzelne Abfragen hinaus hin zu einer autonomen, mehrstufigen Ausführung.

Anstatt auf bestimmte Eingabeaufforderungen zu warten, handeln diese KI-Agenten für die Automatisierung in Ihrem Namen innerhalb des Workspace und arbeiten Aufgaben, Regeln und Ergebnisse ab, basierend auf dem von Ihnen definierten Kontext und Ihren Zielen.

Was sie von gewöhnlichen Agenten unterscheidet:

Die besten Features von ClickUp

Limitierungen von ClickUp

Preise für ClickUp

ClickUp-Bewertungen und Rezensionen

Was sagen echte Benutzer über ClickUp AI?

Ein ClickUp-Benutzer gibt seine Erfahrungen ebenfalls auf G2 frei:

ClickUp Brain MAX ist eine unglaubliche Bereicherung für meinen Workflow. Durch die Kombination mehrerer LLMs auf einer Plattform werden Antworten schneller und zuverlässiger, und die plattformweite Sprach-zu-Text-Funktion spart enorm viel Zeit. Ich schätze auch die Sicherheit auf Enterprise-Niveau sehr, die mir beim Umgang mit sensiblen Informationen ein gutes Gefühl gibt. […] Was mir am meisten auffällt, ist, wie es mir hilft, den Überblick zu behalten und klarer zu denken – egal, ob ich Meetings zusammenfasse, Inhalte entwerfe oder neue Ideen entwickle. Es fühlt sich an, als hätte ich einen All-in-One-KI-Assistenten, der sich an alles anpasst, was ich gerade brauche.

Herausforderungen und Überlegungen bei der Arbeit mit KI-Kontext-Engineering

Hier sind die wichtigsten Herausforderungen, die Sie beachten müssen. Der Kontext kann außer Kontrolle geraten, selbst wenn das Modell Kontextfenster von 1 Million Token unterstützt. Hier sind die wichtigsten Herausforderungen, die Sie beachten müssen 👇

Kontextvergiftung

Wenn sich eine Halluzination oder eine falsche Schlussfolgerung in den Kontext einschleicht und wiederholt darauf Bezug genommen wird, behandelt das Modell dies als Tatsache. Dieser verfälschte Kontext kann Workflows in ungültige Annahmen einschließen, die über einen längeren Zeitraum bestehen bleiben und die Qualität der Ergebnisse beeinträchtigen.

Kontext-Ablenkung

Größere Kontexte sind verlockend, aber wenn der Kontext zu groß wird, beginnen die Modelle, sich zu sehr auf die gesammelten historischen Daten zu konzentrieren und das, was sie während des Trainings gelernt haben, nicht ausreichend zu nutzen. Dies kann dazu führen, dass sich die KI in vergangenen Details verstrickt, anstatt den nächstbesten Schritt zu erarbeiten.

👀 Wusstest du schon? Eine Studie von Databricks ergab, dass die Modellgenauigkeit von Llama 3.1 405B bereits bei etwa 32.000 Token abnahm, also lange bevor das Kontextfenster voll war. Bei kleineren Modellen trat der Leistungsabfall sogar noch früher ein.

Modelle verlieren oft schon lange bevor ihnen der Kontext „ausgeht“ an Argumentationsqualität, wodurch die Auswahl und Komprimierung des Kontexts wertvoller sind als die reine Größe des Kontexts.

Kontextverwirrung

Irrelevante oder wenig aussagekräftige Informationen im Kontext konkurrieren mit wichtigen Daten um die Aufmerksamkeit des Modells. Wenn das Modell sich gezwungen sieht, jedes Kontext-Token zu verwenden, werden die Entscheidungen unübersichtlich und die Genauigkeit leidet darunter – selbst wenn technisch gesehen „mehr“ Informationen vorhanden sind.

Kontextkonflikt

Wenn sich Informationen ansammeln, können neue Fakten oder Beschreibungen von Tools früheren Inhalten widersprechen. Bei widersprüchlichem Kontext haben Modelle Schwierigkeiten, konkurrierende Signale in Einklang zu bringen, was zu inkonsistenten oder inkohärenten Ergebnissen führt.

Tool-Überflutung und Auswahlprobleme

Wenn zu viele Tool-Definitionen ungefiltert im Kontext enthalten sind, kann das Modell irrelevante Tools aufrufen oder suboptimale Tools priorisieren. Das selektive Laden nur relevanter Tools verringert Verwirrung und verbessert die Entscheidungsqualität.

Technische Komplexität und Wartung

Ein effektives Kontextmanagement erfordert kontinuierliches Ausdünnen, Zusammenfassen, Auslagern und Isolieren von Kontext. Systeme müssen entscheiden, wann sie den Verlauf komprimieren und wann sie neue Informationen abrufen sollen – dies erfordert eine durchdachte Infrastruktur statt ad-hoc-Tricks bei den Prompts.

Disziplin beim Token-Budget

Jedes Token beeinflusst das Verhalten; größere Kontextfenster garantieren keine besseren Ergebnisse. Man muss den Kontext als eine zu verwaltende Ressource behandeln und dabei Relevanz und Aktualität gegen Token-Kosten und das Aufmerksamkeitsbudget des Modells abwägen.

Die Zukunft des Context Engineering

Dies markiert den Übergang vom Experimentieren zur Skalierung. Der Kontext wird nicht mehr von Menschen verwaltet, sondern durch Code generiert und verwaltet. Er wird eine Funktion der systemeigenen Struktur sein.

Wir fassen dies anhand des hervorragenden Artikels von Serge Liatko in der OpenAI-Entwickler-Community zusammen:

Das Context Engineering entwickelt sich zur Workflow-Architektur

Das Context Engineering wird zunehmend einer automatisierten Workflow-Architektur weichen. Die Aufgabe wird sich nicht mehr darauf beschränken, die richtigen Tokens einzugeben.

Effektives Context Engineering umfasst die Koordination ganzer Abfolgen von Schlussfolgerungen, tools und Datenflüssen, die sich automatisch an wechselnde Anforderungen anpassen.

Das bedeutet, dynamische Systeme zu entwickeln, die den richtigen Kontext innerhalb ganzheitlicher Workflows selbstständig verwalten.

Automatisierte Orchestrierung ersetzt manuelle Eingabeaufforderungen

Die nächste Herausforderung ist eine KI, die sich selbst organisiert. Sie wird Abruf, Werkzeuge, Speicher und Geschäftslogik miteinander verbinden, ohne dass Menschen jede Eingabeaufforderung oder jedes Kontextbündel manuell erstellen müssen. Anstatt jede einzelne Information explizit bereitzustellen, werden die Systeme ableiten, welcher Kontext relevant ist, und ihn basierend auf Zielen und Verlauf automatisch verwalten.

Eine durchgängige Automatisierung wird zum eigentlichen Hebel für die Produktivität

Mit der Weiterentwicklung des Kontext-Engineering ergeben sich Steigerungen der Produktivität durch automatisierte Workflows. LLMs agieren als Agenten, koordinieren Tools, überwachen den Status und führen mehrstufige Logik ab, ohne dass der Benutzer sich um jedes Detail kümmern muss.

Sie müssen fehlenden Kontext nicht manuell eingeben. Das System wählt den Kontext selbst aus, um das Langzeitgedächtnis und das logische Schlussfolgern zu unterstützen.

Einheitlicher Kontext sorgt für eine bessere KI-Leistung

Die Genauigkeit der KI leidet, wenn der Kontext über verschiedene Tools, Workflows und Personen hinweg fragmentiert ist. Sind die Informationen verstreut, müssen die Modelle raten.

Integrierte KI-Workspaces wie ClickUp sind hier besonders stark – sie vereinen Arbeit, Daten und KI in Ihrer Kontextstrategie.

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