Das KI-Vokabular · 03 Mit KI arbeiten
Was ist Context Engineering?
Die Kunst, auszuwählen, was in den Kontext kommt und was draußen bleibt, damit das Modell gute Arbeit leisten kann.
Context Engineering geht über einen guten Prompt hinaus. Es geht darum, die gesamte Informationsversorgung eines KI-Systems zu gestalten: welche Dokumente abgerufen werden, welche Anweisungen geladen werden, welcher Verlauf erhalten bleibt, was zusammengefasst und was weggelassen wird.
Am wichtigsten ist das bei Agenten und längeren Abläufen, in denen der Kontext über viele Schritte automatisch zusammengestellt wird. Zu wenig, und das Modell rät. Zu viel, und es wird abgelenkt, langsam und teuer.
Warum es für dich wichtig ist
Wenn ein KI-Pilot in der Demo funktioniert, aber bei echten Nutzern scheitert, liegt es oft am Kontext: Die richtige Information ist im richtigen Moment nicht da. Das zu beheben ist meist günstiger als ein größeres Modell.
Own it
Gut strukturiertes Wissen, etwa klare Dokumente, Entscheidungsprotokolle und Beispiele, ist der Rohstoff für Context Engineering. Diese Investition zahlt sich mit jedem Modell aus, das du je nutzen wirst.
Woher es kommt
Der Begriff hob im Juni 2025 ab. Shopify-CEO Tobi Lütke sagte, er bevorzuge ihn gegenüber „Prompt Engineering“, und Andrej Karpathy unterstützte das: Er beschrieb die Arbeit als das Befüllen des Kontextfensters mit genau den richtigen Informationen für den nächsten Schritt. Simon Willison hat den Wandel in seinem Blog dokumentiert und festgehalten, dass der Begriff gerade erst an Fahrt aufnahm.
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