Kontext Engineering ist umfassender als Prompt Engineering und umfasst alle Informationen, die ein LLM vor der Antwort erhält.
Erfolgreiche KI-Agenten basieren auf qualitativ hochwertigem Kontext und nicht auf komplexem Code.
Kontext umfasst System-Prompts, Nutzeranfragen, Kurz- und Langzeitgedächtnis, abgerufene Informationen, verfügbare Tools und strukturierte Ausgabeformate.
Agenten scheitern meist aufgrund unzureichenden Kontexts, nicht aufgrund des Modells selbst.
Kontext Engineering erfordert ein dynamisches System, das zur Laufzeit die relevanten Daten und Werkzeuge bereitstellt.
Die richtige Formatierung und Präsentation der Informationen ist entscheidend, um Garbage In, Garbage Out zu vermeiden.
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