Die neue Fähigkeit in der KI ist nicht das Prompting, sondern das Kontext-Engineering

WAS - Context Engineering ist die Praxis, dem Sprachmodell alle notwendigen Kontexte zu liefern, um eine Aufgabe zu lösen. Dazu gehören Anweisungen, Gesprächsverlauf, Langzeitgedächtnis, abgerufene Informationen und verfügbare Tools.

WARUM - Es ist relevant, weil die Qualität des Kontextes den Erfolg von KI-Agenten bestimmt. Die meisten Fehler von Agenten sind nicht auf das Modell zurückzuführen, sondern auf den Mangel an ausreichendem Kontext.

WER - Die Hauptakteure sind Tobi Lutke, der den Begriff geprägt hat, und die KI-Community, die diesen Ansatz übernimmt, um die Effektivität der Agenten zu verbessern.

WO - Es positioniert sich im KI-Markt als eine fortschrittliche Praxis zur Verbesserung der Effektivität von KI-Agenten, integriert mit bestehenden Techniken wie dem Prompt Engineering.

WANN - Es ist ein aufkommendes Konzept, das zunehmend übernommen wird und an Bedeutung gewinnt, da der Einsatz von KI-Agenten zunimmt.

GESCHÄFTLICHE AUSWIRKUNGEN:

Chancen: Verbesserung der Effektivität von KI-Agenten durch einen reichhaltigeren und genaueren Kontext.
Risiken: Wettbewerber, die diese Praxis schnell übernehmen, könnten einen Wettbewerbsvorteil erlangen.
Integration: Kann in den bestehenden Stack integriert werden und verbessert die Qualität der Antworten der KI-Agenten.

TECHNISCHE ZUSAMMENFASSUNG:

Kern-Technologie-Stack: Enthält Anweisungen, Benutzer-Prompts, Gesprächsverlauf, Langzeitgedächtnis, abgerufene Informationen (RAG), verfügbare Tools und strukturierte Ausgaben.
Skalierbarkeit: Erfordert eine effiziente Verwaltung von Speicher und abgerufenen Informationen, um mit der Zunahme der Daten zu skalieren.
Technische Differenzierer: Die Qualität des bereitgestellten Kontextes ist der Hauptfaktor für den Erfolg von KI-Agenten.

HACKER NEWS DISKUSSION: Die Diskussion auf Hacker News hat die Bedeutung der Tools und Architekturen hervorgehoben, die für die Implementierung des Context Engineering erforderlich sind. Die Community hat betont, wie wichtig die Verwaltung des Kontextes ist, um komplexe Probleme zu lösen und das Design von KI-Agenten zu verbessern. Die allgemeine Stimmung ist Interesse und Anerkennung der Bedeutung des Kontextes zur Verbesserung der Leistung von KI-Agenten. Die Hauptthemen, die hervorgehoben wurden, waren der Bedarf an geeigneten Tools, die Lösung von kontextbezogenen Problemen und das effektive Design von KI-Agenten.

Anwendungsfälle
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Private AI Stack: Integration in proprietäre Pipelines
Client Solutions: Implementierung für Kundenprojekte

Feedback von Dritten
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Community-Feedback: Die HackerNews-Community hat sich auf Tools und Probleme konzentriert (20 Kommentare).

Vollständige Diskussion

Ressourcen
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Original-Links
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The new skill in AI is not prompting, it’s context engineering - 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://news.ycombinator.com/item?id=44427757