Typ: Web-Artikel Original-Link: https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus Veröffentlichungsdatum: 2025-09-24
Zusammenfassung #
WAS - Dieser Artikel behandelt Context Engineering für AI Agents und teilt Lektionen, die während der Entwicklung von Manus, einem AI-Agenten, gelernt wurden. Er beschreibt die Herausforderungen und Lösungen, die zur Optimierung des Kontexts von AI Agents angewendet wurden, um die Effizienz und die Kosten zu verbessern.
WARUM - Er ist für das AI-Geschäft relevant, da er konkrete Strategien bietet, um die Leistung von AI Agents zu verbessern, die Entwicklungszeiten und Betriebskosten zu reduzieren. Die beschriebenen Techniken können angewendet werden, um AI Agents in verschiedenen Branchen zu optimieren.
WER - Die Hauptakteure sind Manus, ein Unternehmen, das AI Agents entwickelt, und das Entwicklungsteam unter der Leitung von Yichao ‘Peak’ Ji. Der Artikel richtet sich an Entwickler und Unternehmen, die an AI Agents arbeiten.
WO - Er positioniert sich im Markt für Tools und Techniken zur Entwicklung von AI Agents und bietet Best Practices für das Context Engineering.
WANN - Der Artikel wurde im Juli 2024 veröffentlicht und spiegelt die während der Entwicklung von Manus gewonnenen Lektionen wider. Die beschriebenen Techniken sind aktuell und im Kontext der heutigen AI-Technologien anwendbar.
GESCHÄFTLICHE AUSWIRKUNGEN:
- Chancen: Implementierung der Context Engineering-Techniken, um die Betriebskosten zu senken und die Leistung von AI Agents zu verbessern.
- Risiken: Das Nicht-Anwenden dieser Praktiken könnte zu Ineffizienzen und hohen Kosten führen.
- Integration: Die Techniken können in den bestehenden Stack integriert werden, um AI Agents in verschiedenen Branchen zu optimieren.
TECHNISCHE ZUSAMMENFASSUNG:
- Core-Technologie-Stack: Nutzt Context Engineering-Techniken zur Optimierung von AI Agents, mit Fokus auf KV-cache Hit Rate. Genannte Sprachen: Rust, Go, React.
- Skalierbarkeit: Die beschriebenen Techniken sind skalierbar und können auf verschiedene AI Agents angewendet werden.
- Wichtige technische Differenzierungsmerkmale: Nutzung von KV-cache zur Reduzierung von Latenz und Kosten, Context Engineering-Praktiken wie die Aufrechterhaltung eines stabilen Prompt-Präfixes und eines append-only-Kontexts.
Anwendungsfälle #
- Private AI Stack: Integration in proprietäre Pipelines
- Client-Lösungen: Implementierung für Kundenprojekte
- Strategische Intelligenz: Input für die technologische Roadmap
- Wettbewerbsanalyse: Überwachung des AI-Ökosystems
Ressourcen #
Original-Links #
- Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus - Original-Link
Artikel empfohlen und ausgewählt vom Human Technology eXcellence Team, erstellt mit KI (in diesem Fall mit LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) am 2025-09-24 07:36 Quelle: https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus
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