Viele beschäftigen sich noch immer mit Prompt Engineering.
Aber die KI-Branche ist bereits in die nächste Phase eingetreten.
Context Engineering.
In den letzten zwei Jahren glaubten wir immer:
Je besser der Prompt geschrieben ist, desto besser ist die KI-Ausgabe.
So entstanden verschiedene Prompt-Vorlagen, universelle Zaubersprüche und Prompt-Formulierungstipps.
Doch mit zunehmender Leistungsfähigkeit der Modelle wird eine Tatsache immer deutlicher.
Die Bedeutung von Prompts nimmt ab.
Was die Fähigkeiten eines Agents wirklich bestimmt, ist nicht mehr ein einzelner Prompt.
sondern wie viel richtiges Kontextmaterial (Context) er erhalten kann.
Nehmen wir zum Beispiel…
Wenn Claude oder GPT dir hilft, einen Bug zu beheben.
Du gibst ihm nur einen Ausschnitt einer Fehlermeldung.
Es kann einen Teil der Probleme lösen.
Wenn du ihm noch das gesamte Projektrepository gibst.
…wird es genauer sein.
Wenn du ihm auch noch die Historie der Git-Commits gibst.
Es beginnt zu verstehen, warum es so gestaltet wurde.
Wenn du ihm noch Produktdokumentation, Datenbankstruktur, Nutzer-Feedback und Issue-Logs gibst.
Es kann sogar ableiten, was das Entwicklerteam wirklich erreichen will.
Das Modell ist nicht klüger geworden.
Wirklich hinzu kommt: Kontext.
Viele glauben, dass die Fähigkeiten eines Large Language Models von den Parametern kommen.
Aber immer mehr Forschung zeigt:
Für echte Arbeit.
Die Bedeutung von Kontext hat begonnen, die Bedeutung des Modells selbst zu überholen.
Warum ist Cursor besser als normales ChatGPT?
Nicht weil sich das Modell unterscheidet.
Oftmals rufen sie sogar dasselbe Modell auf.
Der eigentliche Unterschied liegt darin.
Cursor liest proaktiv:
Das gesamte Code-Repository.
Abhängigkeiten.
Dateistruktur.
Git Diff.
Ausgabe im Terminal.
Linter.
Fehlerprotokoll.
Diese Informationen ergeben zusammen einen vollständigen Context.
KI muss nicht raten.
Dann versteht es.
Darum investieren immer mehr KI-Produkte verrückt in Memory.
OpenAI baut Memory.
Claude stärkt das langfristige Gedächtnis durch Training/Reinforcement Learning.
Google erforscht ebenfalls kontextübergreifende Inhalte über Sitzungen hinweg.
Alle haben dasselbe Problem erkannt.
Der zukünftige Wettbewerb – nicht wer das größte Modell hat.
sondern wer den vollständigsten Context besitzt.
Ich glaube, dass man die Fähigkeiten zukünftiger Agenten in drei Teile zerlegen kann.
Die erste Ebene.
Modell.
Verantwortlich fürs Denken.
Die zweite Ebene.
Tool.
Verantwortlich fürs Handeln.
Die dritte Ebene.
Context.
Verantwortlich dafür, die Welt zu verstehen.
In den letzten zwei Jahren hat die Branche fast alle Ressourcen in die erste Ebene gesteckt.
In den nächsten Jahren wird der echte Abstand wahrscheinlich auf der dritten Ebene entstehen.
Denn die reale Welt ist keine Matheaufgabe.
Ohne vollständige Informationen kann auch das klügste Modell nur raten.
Ein mittleres Modell mit vollem Kontext.
Beinahe immer ist es einfacher, komplexe Aufgaben damit zu lösen als mit einem Top-Modell, dem der Kontext fehlt.
Deshalb stimme ich immer mehr einer Aussage zu.
Prompt Engineering bringt KI bei, wie sie denkt.
Context Engineering entscheidet darüber, was KI sehen kann.
Aber in der echten Welt…
Was du siehst.
Meist ist das wichtiger als wie du denkst.
In den nächsten Jahren werden wir wahrscheinlich kaum noch Prompt Engineering hören.
An ihre Stelle tritt: Context Engineering.
Weil der Wettbewerb der KI gerade von Modellfähigkeiten hin zur Fähigkeit geht, Informationen zu organisieren.
Wer den vollständigsten, aktuellsten und genauesten Context aufbauen kann.
Wer es schafft, einen wirklich zuverlässigen KI-Agenten zu bauen, hat die besseren Chancen.
Vielleicht ist das auch der Grund, warum immer mehr KI-Unternehmen Memory, Workspace, Knowledge, Browser und MCP an eine wichtigere Stelle rücken als das Modell selbst.
Denn der eigentliche Schutzwall ist längst nicht mehr nur das Modell.
sondern die Tiefe, mit der KI die Welt versteht.
#ContextEngineering #LLM #Agent