Context Engineering
Die passenden Informationen für den jeweiligen Modellaufruf zusammenstellen.
Definition
Context Engineering umfasst die Zusammenstellung und laufende Pflege der Informationen, die ein Sprachmodell beim jeweiligen Modellaufruf erhält.
Dazu gehören Anweisungen, Werkzeugbeschreibungen, relevante Daten und bisherige Nachrichten oder Ergebnisse. Die Auswahl richtet sich nach dem aktuellen Arbeitsschritt. Das Kontextfenster begrenzt die Informationsmenge, die das Modell bei einem Aufruf berücksichtigen kann.
Informationen können bei Bedarf nachgeladen oder verdichtet werden. Anthropic beschreibt dafür unter anderem das gezielte Nachladen über Werkzeuge und Referenzen. Anders als die alleinige Formulierung eines Prompts betrifft Context Engineering damit den gesamten verfügbaren Arbeitskontext.
Praxisbeispiel
Für die erste Untersuchung erhält das Modell den Auftrag, die Werkzeugbeschreibungen sowie Status und Fehlercode des Importlaufs. Weitere Ereignisse werden nachgeladen, wenn sie für den nächsten Untersuchungsschritt benötigt werden.
Wie der Arbeitskontext schrittweise ergänzt werden kann, erklärt unser Beitrag über Agentic AI, Daten und Kontext.