E80: Warum deine KI-Agenten versagen – Context Engineering als Lösung

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Deine KI-Agenten funktionieren, aber sie sind nicht clever?

Sie folgen Anweisungen, machen aber ständig Fehler bei neuen Situationen?

Das Problem liegt nicht an der KI – sondern an der Art, wie du sie baust.

In dieser zweiteiligen Episode enthüllt Malcolm Werchota das Geheimnis hinter wirklich intelligenten KI-Agenten: Context Engineering.

Anders als beim Prompt Engineering, wo du nur eine gute Anweisung schreibst, geht es beim Context Engineering darum, die gesamte Informations-Umgebung deiner KI zu designen – welche Tools sie hat, welche Daten sie sieht und wie sie auf vorherige Erfahrungen zugreifen kann.

Anhand eines realen Beispiels aus seinem Unternehmen – einem Rechnungsverarbeitungs-Agenten, der zwar funktioniert, aber bei jeder neuen Rechnung scheitert – erklärt Malcolm, wie Anthropics Forschung „Effective Context Engineering“ sein Team zum Umdenken gebracht hat: Weg vom Skript-Denken, hin zur Informationsarchitektur.

Du lernst in Teil 1:

Was Context Engineering ist und warum es Prompt Engineering ablöst
Das Konzept des Attention Budget – warum KI-Agenten wie Goldfische ein begrenztes Gedächtnis haben
Was Context Rot ist – und warum zu viele Informationen deine KI dümmer machen
Der Unterschied zwischen funktionalen und intelligenten Agenten
Wie du Orchestrator-Agenten baust, die sich selbst Helper-Agenten erstellen
Praxisbeispiele: Invoice Processing, Podcast-Metadaten u. a.

Malcolms Ansatz: Keine Theorie, sondern praxiserprobte Workflows, die sein Team täglich nutzt – von Rechnungsverarbeitung bis Podcast-Produktion.

Teil 2 behandelt fortgeschrittene Techniken: System-Prompt-Strukturierung, minimale Tool-Sets und Strategien gegen Context-Explosion bei lang laufenden Tasks.

Perfekt für Unternehmer und Teams, die KI-Automatisierung ernst nehmen.

Ship First, Study Later – aber ship es richtig.