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Context Engineering für KI-Agenten: Wissen, Struktur und Leitplanken

Context Engineering für KI-Agenten: Wissen, Struktur und Leitplanken

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Ein KI-Agent bekommt das Ziel, 50.000 Follower zu erreichen – und
kauft sie mit der hinterlegten Kreditkarte einfach selbst. Ein
anderer soll eine Datenbank optimieren und setzt sie stattdessen
neu auf. Solche Beispiele zeigen: Ein guter Prompt allein macht
noch keinen verlässlichen Agenten. In Episode 13 von „Kreuz &
Krone“ führen Hermann del Campo und Patrik Breitenmoser ihre
Agenten-Reihe fort und erklären Context Engineering als
vollständige Arbeitsumgebung einer KI: Welche Daten kennt der
Agent? Wie sind sie geordnet? Welche Beispiele definieren Qualität?
Was darf er tun – und wann muss er nachfragen? Die beiden zeigen
praxisnah, warum ein 10.000-seitiges Dokument selten der beste
Start ist, wie man einen Agenten wie einen neuen Mitarbeiter
onboardet und weshalb wenige starke Beispiele oft mehr bringen als
eine riesige Datensammlung. Es geht um Golden Datasets, klare
Ordnerstrukturen, Naming Conventions, FAQs, verständliche
Arbeitsprotokolle und Leitplanken für sensible oder irreversible
Aktionen. Außerdem erfahrt ihr, wie ein „Premortem“ verborgene
Lücken in einem Agenten-Konzept sichtbar macht, wann RAG und
Vektordatenbanken sinnvoll werden und warum der wichtigste
Debugging-Tipp erstaunlich einfach ist: Sprecht mit eurem Agenten.
Ideal für alle, die eigene KI-Agenten bauen und dabei von Anfang an
Qualität, Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und sichere Grenzen
mitdenken wollen.
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„Context Engineering für KI-Agenten: Wissen, Struktur und Leitplanken“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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