Eine Einführung
Context Engineering ist die Kunst und Wissenschaft, zum richtigen Zeitpunkt genau die passenden Informationen in das Kontextfenster eines Agenten einzuspeisen, damit dieser seine Aufgabe optimal ausführen kann.
Gerade Agentensysteme, bei denen KI-Aufrufe und Tool-Nutzung über viele Schritte hinweg ablaufen, erzeugen große kontextbasierte Datenmengen. Ein unkontrollierter Kontext führt zu Problemen wie:
- Überschreitung des Token-Limits
- Erhöhte Kosten
- Höhere Latenz
- Fehlverhalten und ungenaue Antworten
Unternehmen wie Cognition deklarieren Context Engineering mittlerweile zur Kernaufgabe für Agenten-Ingenieure.
Die vier Strategietypen des Context Engineerings
LangChain gliedert bewährte Vorgehensweisen in vier Kategorien:
1. Write Context – extern speichern
- Scratchpads: Temporäre Notizen oder laufende Pläne außerhalb des Kontexts.
- Memory-Systeme: Langlebige Erinnerungen oder Zwischenstände über Sessions hinweg.
2. Select Context – gezielt einbringen
- Gezielte Auswahl von Kontext aus Scratchpads oder Memory-Systemen.
- Nutzung von Embeddings, Metadaten oder Knowledge Graphs zur präzisen Kontextauswahl.
3. Compress Context – komprimieren
- Zusammenfassungen früherer Interaktionen und Ergebnisse.
- Hierarchische oder rekursive Kompression bei langen Sitzungen oder Multi-Step-Agenten.
4. Isolate Context – isolieren
- Trennung von Kontext in Subagenten oder Funktionsmodule.
- Gezielte Freigabe bestimmter Felder des Systemzustands für das LLM.
Praxisbeispiele und Tools
LangGraph mit LangSmith unterstützt alle vier Muster vollständig:
- Write: Speichern von Kontext als Memory oder Scratchpad.
- Select: Präzise Auswahl relevanter Inhalte für jeden Agentenschritt.
Auch Tools wie Claude, Cursor, oder Reflexion Agents nutzen ähnliche Techniken für effiziente Kontextverwaltung.
Warum Context Engineering unverzichtbar ist
Ohne gezielte Kontextsteuerung drohen typische Fehler:
- Context Poisoning: Halluzinierte oder falsche Infos gelangen in den Kontext.
- Context Confusion: Das Modell wird durch irrelevante Inhalte verwirrt.
- Context Clash: Widersprüchliche Infos erschweren konsistente Antworten.
- Context Distraction: Überinformation führt zu Ablenkung oder Verlangsamung.
Fazit
Context Engineering ist der Schlüssel zur erfolgreichen Agentenentwicklung. Es geht nicht nur um das beste Sprachmodell – sondern um die intelligente Verwaltung des Kontextes. Mit gezielten Write-, Select-, Compress- und Isolate-Strategien sowie Tools wie LangSmith und LangGraph entstehen robuste, performante KI-Systeme.
Credits: Dieser Artikel basiert auf dem Original von LangChain – „Context Engineering for Agents“ (LangChain Blog).