Erklärung
Context Engineering für KI-Agenten: Ein praktisches Framework für Zuverlässigkeit
Context Engineering für KI-Agenten bedeutet, für jeden Arbeitsschritt die passenden Informationen, Anweisungen, Tools, Zustände und Erinnerungen auszuwählen. Ziel ist nicht die größtmögliche Kontextmenge, sondern die kleinste ausreichende Menge hochwertiger Informationen für die nächste Entscheidung.
Recherche und Offenlegung: Ottermind veröffentlicht diese Erklärung. Am 28. August 2026 haben wir Anthropic, LangChain, das OpenAI Agents SDK und Lost in the Middle geprüft. Die Modelle und Beispiele sind eigene redaktionelle Frameworks, keine Ottermind-Benchmarks.
Warum Kontext wichtig ist
Agenten suchen, lesen Dateien, rufen Tools auf, beobachten Ergebnisse und ändern ihren Plan. Ein vollständiger Verlauf enthält schnell veraltete, doppelte oder widersprüchliche Inhalte. Alles weiterzugeben erhöht Kosten und Latenz. Die Studie Lost in the Middle zeigt zudem, dass wichtige Informationen in der Mitte langer Eingaben schlechter genutzt werden können.
Prompt Engineering und Context Engineering
| Bereich | Frage | Umfang |
|---|---|---|
| Prompt Engineering | Wie wird die Aufgabe formuliert? | Anweisungen, Beispiele, Rolle und Format |
| Context Engineering | Was soll das Modell jetzt sehen? | Anweisungen, Belege, Tools, Zustand, Gedächtnis und Berechtigungen |
Der Ottermind Prompt-Leitfaden hilft beim ersten Briefing.
Fünf Kontextschichten
| Schicht | Inhalt | Risiko |
|---|---|---|
| Verhalten | Regeln und Grenzen | Unklare Anweisungen |
| Aufgabe | Ziel, Zielgruppe und Kriterien | Kein Abschlusskriterium |
| Belege | Dateien und Quellen | Veraltete Fakten |
| Betrieb | Tools und Berechtigungen | Zu viel Zugriff |
| Kontinuität | Plan, Entscheidungen und Gedächtnis | Alter Zustand |
Context Selection Loop
- Benennen Sie die nächste Entscheidung.
- Sammeln Sie Kandidaten je Schicht mit Quelle und Datum.
- Filtern Sie nach Relevanz, Autorität, Aktualität, Konsistenz und Berechtigung.
- Strukturieren Sie den ausgewählten Kontext und entfernen Sie Duplikate.
- Beobachten Sie das Ergebnis, aktualisieren Sie den Zustand und bestimmen Sie die nächste Entscheidung.
Beispiel, Best Practices und Vorlage
Für ein Wettbewerbs-Memo erstellen Sie zuerst Aufgabenvertrag und Quellenkarte, wählen aktuelle Belege, vergleichen Optionen, schreiben aus der genehmigten Entscheidung und prüfen das Ergebnis. Beginnen Sie mit dem kleinsten ausreichenden Kontext, trennen Sie Fakten, Anweisungen und Zustand, bewahren Sie Quellen beim Komprimieren und begrenzen Sie die Tools.
Aufgabe und nächste Entscheidung: Erledige [Aufgabe]; entscheide [Entscheidung].
Fertigdefinition: Ergebnis [Artefakt], Zielgruppe [Person], Belege [Quellen], Kriterien [Qualität und Format].
Stoppe oder eskaliere bei [Risiko oder Zuständigkeitsgrenze].
Verhaltenskontext: Befolge [Regeln]; veröffentliche, sende, lösche oder ändere nichts ohne Freigabe.
Belegkontext: Nutze [Dateien und Links], bewahre Zitate und Konflikte.
Betrieb: Tools [kleine Liste], Rechte [lesen, entwerfen, schreiben, freigeben].
Kontinuität: Zustand [Schritte], Entscheidungen [Protokoll], offene Fragen [Lücken].
Gib Ergebnis, Quellen, Annahmen, Fehler und nächste Entscheidung zurück.Weitere Einordnung: Agentic Workflow, AI Agent Workspaces, AI Research Assistants.
