Von Fehlern zu Erfolg: Kontextoptimierung in AI-Agenten

Context Engineering: Vom Hindernis zur Meisterschaft bei der LLM-Leistung Context Engineering ist eine entscheidende und heikle Aufgabe im Bereich der Large Language Models (LLMs), insbesondere beim Bau robusten und effizienten KI-Agenten. Es beinhaltet die sorgfältige Kuratierung und Bereitstellung der richtigen Informationen im „Content Window“ des LLMs, um eine optimale Leistung für nachfolgende Schritte zu gewährleisten. Die Verborgenen Kosten: Herausforderungen durch mangelhaftes Context Engineering Fehlende Kontextmanagementfähigkeiten sind ein stilles Todesurteil für die Leistungsfähigkeit von LLMs, insbesondere bei komplexen Agenten, die lang andauernde Aufgaben ausführen oder umfangreiche Rückmeldungen von Tool-Aufrufen sammeln. Die Folgen können schwerwiegend sein: Drew Breunig hat mehrere übliche Kontextfehler prägnant beschrieben: Kontext-Vergiftung Dies tritt auf, wenn ein Fehler, wie etwa eine Halluzination, den Kontext infiltriert und anschließend ständig vom LLM referenziert wird. Dieses heimtückische Problem verankert Fehler, die sich über die Zeit häufen, was zu unsinnigen Strategien, wiederholendem Verhalten und letztlich dazu führt, dass Agenten von ihren tatsächlichen Zielen abkommen oder diese Ziele gar nicht mehr erreichen können. Kontext-Ablenkung Wenn der Kontext zu lang wird, kann der LLM sich „ablenken“. Anstatt sich auf das Lernen und die Entwicklung neuer Strategien zu konzentrieren, fixiert er sich am großen Informationsvolumen und wiederholt oft vergangene Aktionen aus seiner Kontexthistorie. Größere Modelle (z.B. mit 32k Fenstergrößen) sind besonders anfällig dafür. Methoden wie Zusammenfassung und Fakt-Abruf sind entscheidend, um dies zu überwinden. Kontext-Verwirrung Dies entsteht, wenn redundant, irrelevant oder widersprüchlicher Inhalt vorhanden ist. Das Modell könnte Schwierigkeiten haben, nützliche Informationen von Störgeräuschen zu unterscheiden, was zu niedriger Qualität in den Antworten führt. Ein häufiger Fehler ist das Verwenden zu vieler Tools bei der Multi-Context-Processing (MCP). Eine kürzliche Studie, die Modelle anhand des Geo-Engine Benchmarks und der Berkeley Function-Calling Leaderboard evaluierte, zeigte, dass Modelle schlechter abschnitten, wenn sie mit einer übermäßigen Anzahl von Tools gefüttert wurden, selbst wenn der Inhalt im gesamten Kontextfenster blieb. Das Modell verschwendet Energie, indem es irrelevante Informationen oder unnötige Tool-Definitionen verarbeitet. Kontext-Kollisionsen Dies ist eine problematische Variante der Kontext-Verwirrung, bei der neu hinzugefügte Informationen oder Tools direkt mit bereits vorhandenen Informationen kollidieren. Dies führt zu inneren Widersprüchen und verschlechtert die Schlussfolgerungen. Zum Beispiel haben Teams von Salesforce und Microsoft dokumentiert, dass die Leistung des Modells nachfolgend schlechter ist, wenn ein vollständiger Prompt erstellt und dann ein „zerschnittenes“ Informationstück zurückgegeben wird. In diesem Szenario wird eine Inhaltskollision geschaffen, da falsche Informationen im Kontextfenster bleiben und die Antwortgenerierung beeinflussen. Fazit Context Engineering entwickelt sich rasch zu einem grundlegenden Handwerk, das alle Agentenbauer meistern müssen. Die Fähigkeit, das Arbeitsgedächtnis eines LLMs effektiv zu managen, ist entscheidend für den Bau robusten, effizienten und intelligenten KI-Agenten. In diesem Artikel haben wir die gängigen Muster beleuchtet, die heute bei vielen beliebten Agenten zu beobachten sind: Werkzeuge wie LangGraph machen es erstaunlich einfach, jedes dieser Kontext-Engineering-Muster umzusetzen. LangSmith bietet zudem eine intuitive Möglichkeit, die Leistung Ihres Agenten zu testen und dessen Kontextnutzung präzise zu verfolgen. Gemeinsam ermöglichen LangGraph und LangSmith einen virtuellen Feedbackkreis, bei dem Sie die besten Möglichkeiten identifizieren, Kontext-Engineering anzuwenden, es nahtlos implementieren, seine Wirksamkeit testen und Ihre Agenten kontinuierlich für höchste Leistung verfeinern können. In unserem nächsten Blog-Beitrag werden wir detailliert auf die praktische Umsetzung dieser Strategien eingehen. Dieser Artikel wurde inspiriert durch das Video "Context Engineering for Agents" von LangChain, das Sie hier ansehen können: Context Engineering for Agents. Diese Geschichte erscheint auf Generative AI. Verbinden Sie sich mit uns auf LinkedIn und folgen Sie Zeniteq, um sich über die neuesten AI-Geschichten zu informieren. Abonnieren Sie unseren Newsletter und unser YouTube-Kanal, um die neuesten Nachrichten und Aktualisierungen zum generativen AI zu erhalten. Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft der KI gestalten! Industrie-Insider bewerten Context Engineering als einen entscheidenden Faktor für den Erfolg in der KI-Entwicklung. Unternehmen wie Salesforce und Microsoft legen immer mehr Wert auf die kontinuierliche Verbesserung ihrer Agenten durch gezieltes Kontextmanagement. LangGraph und LangSmith sind dabei als wichtige Werkzeuge der Branche etabliert, welche die Implementierung und Überprüfung von Kontextstrategien erheblich erleichtern. Die Fähigkeit, den Kontext effizient zu steuern, wird künftig als Standardkompetenz in der KI-Entwicklung angesehen, um die Integrität und Leistungsfähigkeit von LLMs sicherzustellen.