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Kontext-Engineering statt Prompt-Engineering?

Und was ChatGPT 5 and Agentic AI damit zu tun hat

TLDR: Vergiss Prompt-Optimierung, denn Context Engineering ist das neue Master-Mindseet. Anstatt stundenlang an perfekten Befehlen zu feilen, fütterst du KI-Systeme smart vorab mit den richtigen Informationen und lässt sie eigenständig entscheiden, welche Tools sie brauchen. Mehr Tokens, RAG Systeme und grössere Arbeitsgedächtnisse machen diesen Ansatz zum Gamechanger. Und wer seine Daten richtig strukturiert, gewinnt das KI-Rennen.

Von der Anweisung zur intelligenten Informationsversorgung

Die KI-Entwicklung erlebt einen fundamentalen Wandel. Context Engineering erweitert Prompt Engineering um eine kritische Dimension: Das systematische Füttern von KI-Systemen mit den richtigen Informationen, damit diese autonom die passenden Werkzeuge orchestrieren können. Diese Entwicklung verändert grundlegend, wie wir KI-Anwendungen konzipieren und implementieren.

Context Engineering geht weit über das traditionelle Prompt Engineering hinaus. Während Prompts dem Modell sagen, wie es denken soll, stellt Context Engineering sicher, dass das Modell die nötigen Informationen und Werkzeuge hat, um seine Aufgabe zu erfüllen (Schmid, 2024). Das bedeutet einen Paradigmenwechsel: Weg von der perfekten Formulierung, hin zur optimalen Informationsarchitektur.

Diese Architektur umfasst verschiedene Schichten: Systeminstruktionen bilden das Fundament, darauf bauen Tool-Definitionen, Wissensdatenbanken, Gesprächsverläufe und dynamisch abgerufene Informationen auf. Das Modell erhält nicht nur Anweisungen, sondern ein komplettes Arbeitsumfeld, das es befähigt, eigenständig zu entscheiden und zu handeln.

Dank GPT-5 Orchestrierung auf einem neuen Level

Mit der Einführung von GPT-5 am 7. August 2025 erreicht diese Entwicklung eine neue Dimension. Das Modell kann verlässlich Dutzende von Tool-Aufrufen in Sequenz und parallel verketten – eine Fähigkeit, die Context Engineering zur Kernkompetenz macht (OpenAI, 2025). Die erweiterten Kontextfenster von bis zu 400.000 Tokens über die API ermöglichen es, komplexe Informationslandschaften bereitzustellen.

GPT-5 demonstriert beeindruckend, wie moderne KI-Systeme aus gut strukturiertem Kontext lernen und eigenständig Entscheidungen treffen. Statt jeden Schritt minutiös anzuleiten, füttern wir das System mit relevanten Informationen und lassen es die optimale Vorgehensweise selbst bestimmen.

Das Orchestrierungsprinzip: Modelle als autonome Akteure

Der Schlüssel liegt im Verständnis, dass moderne KI-Modelle nicht nur Textgeneratoren sind, sondern intelligente Orchestrierer. Sie analysieren den bereitgestellten Kontext, identifizieren verfügbare Werkzeuge und entwickeln eigenständig Strategien zur Problemlösung. Diese Autonomie funktioniert nur, wenn der Kontext vollständig und gut strukturiert ist.

Ein praktisches Beispiel: Anstatt einem Modell Schritt für Schritt zu erklären, wie es eine Datenanalyse durchführen soll, stellen wir ihm die Rohdaten, relevante Tools zur Datenverarbeitung und Visualisierung sowie Beispiele ähnlicher Analysen zur Verfügung. Das Modell orchestriert dann selbst die notwendigen Schritte.

Die Informationsarchitektur moderner KI-Systeme

Erfolgreiches Context Engineering erfordert eine durchdachte Informationsarchitektur. Primärkontext umfasst die grundlegenden Systemregeln und Tool-Definitionen, die konstant verfügbar sind. Sekundärkontext beinhaltet aufgabenspezifische Informationen, die dynamisch über RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) abgerufen werden.

Tertiärkontext entsteht durch die Interaktion selbst: Zwischenergebnisse von Tool-Aufrufen, Feedback-Schleifen und progressive Verfeinerung der Aufgabenstellung. Diese mehrstufige Architektur ermöglicht es Modellen, komplexe Probleme schrittweise zu lösen, ohne überfordert zu werden.

Das Bild ist inspiriert und adaptiert von Header image from Dex Horthy on Twitter. Aber ich gehe noch einen Schritt weiter.

Diese Visualisierung illustriert die Architektur moderner KI-Systeme und deren Informationsflüsse. Model Orchestration fungiert als Meta-Layer, der strategische Entscheidungen über Modellauswahl, Ressourcenallokation und Workflow-Management trifft – beispielsweise ob GPT-5 für komplexe Reasoning-Tasks oder spezialisierte Modelle für spezifische Domänen eingesetzt werden. Context Engineering operiert als zentrale Informations-Pipeline, die dynamisch entscheidet, welche Kontextschichten (System-Prompts, Tool-Definitionen, Nutzerverlauf) in welcher Priorität und Formatierung dem Modell bereitgestellt werden. Prompt Engineering transformiert sich von einer isolierten Disziplin zu einem Template-System innerhalb der Kontextarchitektur – es definiert Verhaltensweisen und Output-Formate, aber operiert nicht mehr autonom. RAG (Retrieval-Augmented Generation) implementiert intelligente Suchstrategien mit Embedding-basierter Ähnlichkeitssuche, Re-Ranking-Algorithmen und Chunk-Optimierung, um relevante Wissensfragmente aus externen Datenquellen zu extrahieren. Memory verwaltet sowohl Kurzzeitgedächtnis (Session-State) als auch Langzeitgedächtnis (persistente Nutzerprofile, Lernhistorie) und ermöglicht kontextuelle Kontinuität über Multiple-Turn-Interaktionen. Structured Outputs definieren maschinenlesbare Rückgabeformate (JSON-Schemas, API-Responses) für nahtlose Integration in bestehende Systemlandschaften. Die überlappenden Bereiche repräsentieren Datenflüsse und gegenseitige Abhängigkeiten - RAG informiert Memory-Updates, Memory beeinflusst Prompt-Contextualisierung, und Structured Outputs triggern nachgelagerte Orchestrierungsentscheidungen.

Roger Basler de Roca  

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Praktische Umsetzung: Von der Theorie zur Anwendung

In der Praxis bedeutet Context Engineering eine fundamentale Neuausrichtung der KI-Entwicklung. Wissensmanagement wird zu einer Kernkompetenz: Unternehmen müssen ihre Informationen so strukturieren, dass KI-Systeme darauf zugreifen und sie effektiv nutzen können.

Tool-Integration erfordert präzise Schemas und klare Funktionsdefinitionen. Jedes verfügbare Tool muss so dokumentiert sein, dass das Modell autonom entscheiden kann, wann und wie es einzusetzen ist. Feedback-Mechanismen sorgen dafür, dass das System aus Erfolgen und Fehlern lernt und seine Orchestrierung kontinuierlich verbessert.

Die Rolle des Menschen: Vom Mikromanagement zur strategischen Führung

Context Engineering verändert auch die Rolle menschlicher Nutzer:innen. Anstatt jedes Detail zu kontrollieren, werden wir zu strategischen Führungskräften, die KI-Systemen die richtigen Ressourcen zur Verfügung stellen und Ziele definieren. Das Modell übernimmt die taktische Umsetzung.

Diese Verschiebung erfordert neue Fähigkeiten: Informationsarchitektur, Tool-Design und Systemorchestierung werden wichtiger als die perfekte Prompt-Formulierung. Teams müssen lernen, in Systemen statt in einzelnen Interaktionen zu denken.

Herausforderungen und Lösungsansätze

Context Engineering bringt neue Herausforderungen mit sich. Informationsüberfluss kann Modelle verwirren, daher sind intelligente Filterung und Priorisierung essentiell. Tool-Konflikte entstehen, wenn verschiedene Werkzeuge widersprüchliche Ergebnisse liefern – Konfliktauflösungsstrategien werden notwendig.

Kontextdrift über lange Interaktionen erfordert Mechanismen zur Fokussierung und Zusammenfassung. Sicherheit und Compliance müssen in der Informationsarchitektur verankert werden, da autonome Modelle auf sensible Daten zugreifen können.

Erfolgsmessung in der Context Engineering Ära

Traditional Metriken greifen bei Context Engineering zu kurz. Informationsabdeckung misst, ob alle relevanten Daten verfügbar waren. Tool-Nutzungseffizienz bewertet, wie geschickt das Modell verfügbare Werkzeuge orchestriert. Kontextkoherenz über lange Interaktionen wird zum wichtigen Qualitätsindikator.

Autonomiegrad misst, wie viel menschliche Intervention notwendig war. Zielerreichungsrate bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben zeigt die wahre Leistungsfähigkeit des Systems auf.

Die Zukunft der KI-Mensch-Kollaboration

Context Engineering ebnet den Weg für eine neue Form der KI-Mensch-Kollaboration. Menschen konzentrieren sich auf strategische Entscheidungen, Zielsetzung und Qualitätskontrolle, während KI-Systeme die operative Umsetzung übernehmen. Diese Arbeitsteilung maximiert die Stärken beider Seiten.

Die Entwicklung hin zu autonomeren KI-Systemen beschleunigt sich. Context Engineering wird zur Grundlage für KI-Agenten, die eigenständig komplexe Geschäftsprozesse abwickeln können. Unternehmen, die diese Kompetenz früh entwickeln, verschaffen sich entscheidende Wettbewerbsvorteile.

Was das für dich und dein Unternehmen bedeutet

Du musst jetzt handeln. Context Engineering ist kein Zukunftstrend mehr, sondern bereits Realität. Deine Konkurrenz arbeitet bereits an besseren Informationsarchitekturen, während du noch an perfekten Prompts feilst.

Sofort umsetzen: Inventarisiere deine Unternehmensdaten. Welche Informationen haben deine Mitarbeiter:innen in den Köpfen? Welche liegen in Systemen, Dokumenten, Datenbanken? Mache eine Liste – heute, nicht morgen. Diese Informationen sind dein Gold für Context Engineering.

Deine IT-Infrastruktur prüfen: Können deine Systeme dynamisch Kontext bereitstellen? Falls nein, brauchst du APIs, Datenconnectors und intelligente Suchsysteme. Investiere jetzt in RAG-Technologien, bevor deine Mitbewerber:innen den Markt beherrschen.

Teams umschulen: Deine Mitarbeiter:innen müssen von Prompt-Schreiber:innen zu Kontext-Architekt:innen werden. Organisiere Workshops zu Informationsarchitektur, Tool-Design und Systemdenken. Die Investition zahlt sich binnen Monaten aus.

Neue Rollen schaffen: Du brauchst Content Operations Manager:innen, die deine Wissensdatenbanken kuratieren. Du brauchst KI-Orchestration Specialist:innen, die Tool-Bibliotheken pflegen. Diese Positionen sind kritisch für deinen Erfolg.

Pilotprojekte starten: Wähle einen konkreten Geschäftsprozess – Kundenservice, Datenanalyse oder Content-Erstellung. Baue ein Context Engineering System darum. Messe die Effizienzgewinne. Skaliere dann auf andere Bereiche.

Budget umschichten: Weniger Geld für teure Prompt Engineers, mehr für Datenarchitektur und Tool-Integration. Die ROI-Kurve ist steiler als du denkst.

Deine Mitbewerber:innen schlafen nicht. Während du noch überlegst, bauen sie bereits autonome KI-Systeme, die komplexe Aufgaben eigenständig lösen. Der Vorsprung, den du heute nicht aufbaust, wird morgen uneinholbar.

Und darum bin ich nach wie vor überzeugt: Die Zukunft gehört nicht mehr dem Prompt Engineering, sondern dem gemAInsamen KONTEXT-ENGINEERING mit intelligenten Systemen. Also wenn Du reden willst, und wenn Du mit mir zusammenarbeiten willst: melde Dich gerne www.rogerbasler.ch

Disclaimer: Dieser Artikel wurde nach meinem eigenen Wissen und dann mit Recherchen mit KI (Perplexity.Ai und Grok.com sowie Gemini.Google.com) manuell zusammengestellt und mit Deepl.com/write vereinfacht. Der Text wird dann nochmals von zwei Personen meiner Wahl gelesen und kritisch hinterfragt. Das Bild stammt von Ideogram.Ai und ist selbst erstellt. Dieser Artikel ist rein edukativ und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Bitte melde dich, wenn Du Ungenauigkeiten feststellst, danke.

Quellen und weitere Informationen:

Langchain. (2025). The rise of context engineering. https://blog.langchain.com/the-rise-of-context-engineering/

Langchain. (2025). Context engineering for agents. https://blog.langchain.com/context-engineering-for-agents/

LlamaIndex. (2025). Context engineering: What it is and techniques to consider. https://www.llamaindex.ai/blog/context-engineering-what-it-is-and-techniques-to-consider

OpenAI. (2025). Introducing GPT-5. https://openai.com/index/introducing-gpt-5/

OpenAI. (2025). Introducing GPT-5 for developers. https://openai.com/index/introducing-gpt-5-for-developers

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