Jenseits von Integrationen: Wie man die Zukunft von KI mit Kontext-Engineering aufbaut

Kontext-Engineering im Gegensatz zu Prompt-Engineering konzentriert sich auf den Aufbau der Dateninfrastruktur für KI-Agenten, um Zugriff auf relevante Informationen über Interaktionen hinweg zu ermöglichen. Es adressiert die Einschränkungen von Prompt-Engineering, wie z.B. Amnesie, Halluzinationen und Inkonsistenzen bei längeren Interaktionen von Large Language Models (LLMs). Kontext-Engineering baut ein robustes Informationsökosystem um das Modell herum, um persistenten Speicher und situative Wahrnehmung zu gewährleisten. Dazu gehört ein Modell-Kontext-Protokoll (MCP) für standardisierten Kontextzugriff und Dienstintegrationen, um mit verschiedenen Datenquellen zu verbinden. Die Kernstufen der Kontext-Engineering umfassen das Schreiben, Auswählen, Komprimieren und Isolieren von Kontext für eine effiziente Verwaltung. Context Space, eine Plattform, die auf diesen Prinzipien aufbaut, bietet vorintegrierte Verbindungen, eine MCP-fähige Architektur und eine produktionsreife Infrastruktur. Sie adressiert gemeinsame Herausforderungen, die Entwickler bei der Arbeit mit LLMs haben, wie z.B. den Aufbau von Multi-Turn-Speicher und das Verwalten von Kontext-Pipelines. Die Plattform ist für Skalierbarkeit und einfache Bedienung konzipiert, damit Entwickler sich auf das Verhalten von Agenten konzentrieren können. Der Roadmap gehören die Verbesserung der Kontextverwaltung, die Verbesserung der Agenten-Intelligenz und die Bereitstellung umfassender Analysen. Context Space zielt darauf ab, den komplexen Prozess des Aufbaus kontextbewusster KI-Agenten zu vereinfachen.