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Warum Kontext-Engineering wichtiger ist als Prompt-Engineering

vor 4 Tagen

Warum Kontext-Engineering wichtiger ist als Prompt-Engineering Ihr KI-Agent hat in einer einzigen Sitzung 500.000 Tokens verbraucht. Die Rechnung belief sich auf mehrere Dollar, und die Leistung verschlechterte sich mit jedem Tool-Aufruf. Die meisten Entwickler denken noch immer in Begriffen des "Prompt-Engineerings" – das Perfekte Anweisung für eine einzelne Interaktion zu gestalten. Doch Agents sind anders. Sie führen lange Gespräche, die sich über Hunderte von Schritten erstrecken und dabei Kontext aus Tool-Aufrufen, Erinnerungen und abgerufenen Dokumenten sammeln. Die Regeln haben sich verändert. Kontext-Engineering ist nun eine entscheidende Fähigkeit. Warum Kontext-Engineering den Prompt-Engineering übertrifft Prompt-Engineering konzentriert sich darauf, eine einzelne Anweisung zu optimieren, während Kontext-Engineering das gesamte Gespräch umfasst und sicherstellt, dass der KI-Agent kontinuierlich relevante Informationen besitzt. Dies ist besonders wichtig, da KI-Agents über längere Zeiträume hinweg interagieren und dabei immer mehr Kontext anhäufen. Ein schlecht gestalteter Kontext kann die Leistung des Agents erheblich beeinträchtigen, indem unnötige Daten aufbewahrt werden, die die Verarbeitung verlangsamen. Die sechs Kontext-Kanäle, die Ihre Agenten-Leistung schwächen Tool-Aufrufe: Jeder Aufruf eines externen Tools fügt neuen Kontext hinzu, der nicht immer relevant ist. Erinnerungen: Agents speichern Informationen aus vorherigen Interaktionen, die nicht immer zutrifft oder hilfreich sind. Abgerufene Dokumente: Große Mengen an Daten können das System überlasten. Nutzerinteraktionen: Nutzer können Informationen beisteuern, die den Kontext verkomplizieren. Sitzungsdaten: Längerlaufende Sitzungen sammeln mehr Kontext, der nicht immer benötigt wird. Vorhersagehistorie: Frühere Vorschläge und Vorhersagen können den aktuellen Kontext verunreinigen. Strategie 1: Kontext wie ein Profi komprimieren Effektive Kompression des Kontexts ist entscheidend, um die Token-Nutzung zu minimieren und die Leistung zu verbessern. Techniken wie das Zusammenfassen von Informationen, das Entfernen redundanten Inhalts und das Verwenden von präzisen Schlüsselwörtern können helfen, den Kontext klar und übersichtlich zu halten. Beispielsweise können Sie regelmäßig den gesamten Kontext durchgehen und irrelevantes Material streichen, um sicherzustellen, dass nur notwendige Informationen beibehalten werden. Strategie 2: Funktionsfähiges Agent-Gedächtnis aufbauen Ein gut gestaltetes Gedächtnis systematisiert die Informationen und macht sie für den Agenten leicht zugänglich. Dies kann durch die Implementierung von Memory-Management-Techniken erreicht werden, wie z.B. zielgerichtete Speicherung von relevanten Informationen und das Verfallen alter Daten. Eine Möglichkeit besteht darin, das Gedächtnis in verschiedene Segmente zu unterteilen, sodass der Agent nur auf die notwendigen Teile zugreifen muss. Dies reduziert die Verarbeitungszeit und erhöht die Effizienz. Strategie 3: Kontext isolieren für maximale Leistung Die Isolation des Kontexts bedeutet, dass der Agent nur auf spezifische, relevante Informationen zugreift, die für die aktuelle Aufgabe erforderlich sind. Dies kann durch die Verwendung von Kontext-Fenstern oder durch die dynamische Anpassung des Kontexts je nach Bedarf erreicht werden. Beispielsweise kann der Agent kontextbezogene Informationen aus einem Tool-Aufruf extrahieren und diese unabhängig vom restlichen Kontext speichern. Dadurch wird die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöht und die Genauigkeit der Antworten verbessert. Benutzerdefinierte Kontextformate: Token-Nutzung drastisch senken Benutzerdefinierte Kontextformate ermöglichen es, die Token-Nutzung signifikant zu reduzieren. Indem Sie die Struktur und das Format der gespeicherten Informationen an die spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung anpassen, können Sie unnötige Daten eliminieren. Beispielsweise können Sie eine Kurzfassung des Kontexts erstellen, die nur die wichtigsten Punkte enthält, oder spezialisierte Formate für bestimmte Task-Typen entwickeln. Dies verbessert die Leistung des Agents und senkt die Kosten. Bewertung durch Branchenexperten Experten in der KI-Branche betonen, dass Kontext-Engineering eine zentrale Rolle in der Entwicklung leistungsfähiger KI-Agenten spielt. Es ist nicht länger genug, nur auf einzelne Prompts zu achten; vielmehr müssen Entwickler lernen, den gesamten Kommunikationsverlauf zu managen. Unternehmen wie Anthropic und OpenAI arbeiten intensiv an der Verbesserung ihrer Kontext-Management-Systeme, um die Leistung und Effizienz ihrer KI-Agenten zu steigern. Ein robustes Kontext-Engineering ist der Schlüssel zur Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von KI-basierten Interaktionslösungen. Fazit: Kontext-Engineering ist eine unerlässliche Fähigkeit, die moderne KI-Entwickler beherrschen müssen, um effiziente und kostengünstige Agents zu schaffen. Durch die Anwendung der beschriebenen Strategien können Entwickler die Leistung ihrer KI-Agenten erheblich verbessern und gleichzeitig ihre Betriebskosten senken.

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