Die zunehmende Bedeutung von Kontext in der Entwicklung von KI-Agenten verlagert den Fokus von der Modellfeinabstimmung hin zur Kontextingenieurwissenschaft. Mit der Etablierung von Grundmodellen wie großen Sprachmodellen (LLMs) sind diese als vortrainierte, architektonisch feste Systeme mit begrenztem Token-Window-Wirkungsbereich zu betrachten. Die klassische Prompt-Engineering-Strategie, die auf gezielten Eingaben basiert, wird zunehmend durch einen umfassenderen Ansatz ersetzt: die Kontextingenieurwissenschaft. Dieser umfasst die systematische Erfassung, Strukturierung, Verwaltung und Steuerung von externen Wissensquellen, Gedächtnisinhalten, Werkzeugen und menschlicher Interaktion – alles in einem dynamischen, langfristigen Interaktionskontext. Aktuelle Systeme fragmentieren diese Informationen oft über verschiedene, inkonsistente Speicherstrukturen, was die Nachvollziehbarkeit, Aktualisierung und Fehlerbehebung erschwert. Ein zentrales Konzept dieser Forschung ist die Einführung eines „Dateisystems für KI-Agenten“, inspiriert von der Unix-Philosophie, dass „alles eine Datei ist“. Diese abstrakte Architektur vereint heterogene Datenquellen – wie Gedächtnisspeicher, Wissensgraphen, menschliche Eingaben und externe Tools – in einer hierarchischen, persistenten Struktur, die wie ein klassisches Dateisystem funktioniert. Durch Funktionen wie Mounting, Metadatenverwaltung und Zugriffssteuerung ermöglicht sie eine skalierbare, koordinierte Verwaltung von Kontextinformationen. Dies löst nicht nur die Frage „Was existiert und wie ist es organisiert?“, sondern schafft auch die Grundlage für eine nachvollziehbare, effiziente und verifizierbare KI-Interaktion. Die Architektur basiert auf drei zentralen Komponenten: Der Context Constructor selektiert, priorisiert und komprimiert relevante Informationen aus dem Kontext-Repository und erzeugt einen nachvollziehbaren Manifest. Der Context Updater streamt diese Informationen kontinuierlich in das Modellfenster und aktualisiert sie dynamisch. Der Context Evaluator überprüft die Ausgaben auf Plausibilität, erkennt Halluzinationen und integriert validierte Informationen zurück – oft mit menschlicher Überprüfung. Diese Komponenten bilden einen geschlossenen Kreislauf, der begrenztes Denken kompensiert und die Transparenz der Entscheidungsfindung sichert. Die Integration von menschlicher Intelligenz als Kuratoren, Verifizierer und Mitdenker ist entscheidend. Sie verankert implizites Wissen und kontextuelle Nuancen, die reine Algorithmen nicht erfassen können. Insbesondere in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen oder Entscheidungsunterstützung ist vertrauenswürdiges, kontextbasiertes Denken unerlässlich. Die Dateisystem-Abstraktion transformiert bisher ad-hoc organisierte Praktiken in eine wiederverwendbare Infrastruktur, in der KI-Agenten eigenständige Weltmodelle entwickeln – menschenorientiert und verantwortungsvoll. Diese Herangehensweise zeigt, wie zeitlose Prinzipien, wie die Unix-Dateisystem-Philosophie, moderne Herausforderungen in der KI-Entwicklung neu interpretieren können. Die Priorisierung von Kontextingenieurwissenschaft statt reiner Modelloptimierung wird entscheidend dafür sein, wie wir intelligente Systeme verantwortungsvoll skalieren. Die Idee, Kontext als zentrale Infrastruktur zu betrachten, markiert einen tiefgreifenden Paradigmenwechsel in der KI-Entwicklung.