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Context Engineering optimiert die KI-Leistung durch die Architektur des digitalen Ökosystems – einschließlich Knowledge Bases, Retrieval Tools und Prompt-Hierarchien –, das bestimmt, wie die KI Anfragen interpretiert und ausführt. Es legt den Fokus auf robuste Kontext-Frameworks statt auf die Formulierung von Prompts, um konsistente und qualitativ hochwertige Antworten in produktiven Systemen sicherzustellen. Dadurch ist es essenziell für skalierbare KI-Lösungen.
Prompt Engineering
Traditionelles Prompt Engineering konzentriert sich darauf, eine einzelne Eingabe so zu formulieren, dass eine gute Ausgabe entsteht. Context Engineering geht weit darüber hinaus. Es ist keine Erweiterung des Prompt Engineerings, sondern eine eigenständige systemübergreifende Disziplin, die ein dynamisches, zustandsbewusstes Ökosystem rund um das KI-Modell schafft. Das bedeutet, dem Modell wird nicht nur eine einmalige Frage gestellt, sondern ein strukturierter Informationsstapel übergeben: vorherige Gesprächsrunden, abgerufene Dokumente, Erinnerungen an vergangene Daten, Systemanweisungen usw.
RAG – Retrieval Augmented Generation
Das dynamische Abrufen relevanter Dokumente oder Datenbankfakten und deren Einbindung in die Eingabe des Modells. Anstatt sich ausschließlich auf das interne Wissen des Modells zu verlassen, nutzen Systeme Such-Vektor-Embeddings, um aktuelle Informationen zu finden und als Kontext bereitzustellen.
Memory und State Management
Verwaltung des Gesprächsverlaufs, der Nutzerpräferenzen oder anderer fortlaufender Zustände. Memory-Module können vergangene Dialoge zusammenfassen oder speichern, sodass das Modell auf frühere Punkte als Kontext zurückgreifen kann.
Prompt Chaining und Decomposition
Aufteilung komplexer Aufgaben in Teilaufgaben und Verwendung von Zwischenergebnissen als neuen Kontext. Zum Beispiel sorgt der Einsatz von Chain-of-Thought-Prompts oder mehrstufigen Pipelines dafür, dass relevante Zwischenschritte weitergegeben werden.
Context Pruning
Organisation oder Zusammenfassung von Informationen, um sie in das Kontextfenster des Modells einzupassen. Dies kann das Zusammenfassen langer Dokumente, das Aufteilen von Inhalten oder das Umformatieren von Anweisungen beinhalten, sodass die relevantesten Informationen trotz Token-Limits erhalten bleiben.
Aus architektonischer Sicht ist effektives Context Engineering entscheidend, um die Fähigkeiten von KI-Modellen maximal auszuschöpfen, besonders bei der Entwicklung maßgeschneiderter AI Agents. Dies erfordert eine umfassende End-to-End-Systemarchitektur, die zentrale Anforderungen wie Model Deployment (lokal vs. cloudbasiert), Datenquellen (On-Premises-Daten vs. Remote-Cloud-Speicher), Latenzanforderungen und Ausgabeformatierung sorgfältig berücksichtigt.
Wesentliche architektonische Komponenten umfassen robuste Tools und Infrastrukturen, die den Betrieb des AI Agents unterstützen, wie Model Context Protocol (MCP) Tools, individuelle oder sichere Open-Source-MCP-Server sowie containerisierte MCP-Deployments mit Technologien wie Docker. Darüber hinaus ist der Einsatz eines gut gepflegten oder angepassten Agent-Frameworks entscheidend für Modularität und Skalierbarkeit. Persistente Memory-Mechanismen zur Speicherung wichtigen Kontexts aus früheren Interaktionen verbessern zudem die Fähigkeit des Agents, kohärente und kontextuell relevante Antworten zu liefern.
MCP (Model Context Protocol)
Dockerisierte MCP-Server
A2A – Agent 2 Agent Kommunikation zum Weiterreichen von Teilaufgaben an spezialisierte Agents
Memory + State Management
Das Deployment ist ein kritischer Aspekt von AI Agents und Systemen. Kubernetes stellt die optimale Lösung dar, da es nicht nur Skalierbarkeit und Sicherheit bietet, sondern auch Flexibilität. So können beispielsweise Nodes aus Google Cloud Platform (GCP) mit Nvidia GPUs integriert werden, um Modelle zu fine-tunen oder lokal zu hosten. MCP-Server können innerhalb von Kubernetes-Clustern mit ToolHive deployed werden, einem wertvollen Tool zur Verwaltung von MCP-Tools für AI Agents. Innerhalb des Clusters kommunizieren AI Agents und MCP-Server sicher und effizient, was einen schnellen Datenaustausch gewährleistet.
Ein effektives Deployment erfordert außerdem robuste DevOps-Praktiken, einschließlich Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD), um den Entwicklungszyklus von AI Agents zu optimieren. Monitoring-Tools wie Helicone sind essenziell, um die Modellperformance zu überwachen und Kosten zu managen. Zusätzlich sind Logging und Gesprächsprotokolle wichtig, um eine konsistente Funktionalität sicherzustellen.
Wichtige Punkte zum Deployment von AI-Systemen:
Kubernetes für AI-Systeme:
MCP-Server und ToolHive:
DevOps-Praktiken:
