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Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat unsere Interaktion mit Technologie grundlegend verändert. Von intelligenten Assistenten bis hin zu komplexen Datenanalysetools – KI-Systeme sind allgegenwärtig. Doch mit ihrer zunehmenden Leistungsfähigkeit wächst auch die Komplexität ihrer Steuerung und die Notwendigkeit einer effektiven Nutzung von KI-Tools. In diesem Kontext hat sich der Begriff „Prompt Engineering“ etabliert, der die Kunst beschreibt, präzise Anweisungen an KI-Modelle zu formulieren. Doch greift dieser Begriff wirklich weit genug?
Wo früher reine Eingabeformulierung reichte, zeigt sich heute: Nur ein ganzheitlicher Kontext gewährleistet Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Relevanz. Dieser Artikel erklärt den neuen Begriff Context Engineering, stellt es Prompt Engineering gegenüber und zeigt, warum es das zentrale Paradigma für moderne KI‑Architekturen ist.
Experten wie Phil Schmid (Google DeepMind) und Tobi Lutke (CEO Shopify) sehen das Thema ähnlich und sehen eine viel realistische Beschreibung beim Umgang mit KI als es über den Begriff Prompt Engeineering mit sich bringt.
Was ist Prompt Engineering?
Die Kunst, KI mit optimierten Anweisungen (Prompts) zu steuern.
Lasst uns mal mit den Grundlagen starten. Prompt Engineering lässt sich als die Kunst definieren, präzise und effektive Anweisungen (sogenannte „Prompts“) zu formulieren, um gewünschte Ausgaben von KI-Modellen, insbesondere Large Language Models (LLMs), zu erhalten.
Eine umfassende Übersicht über die Forschung in diesem Bereich bietet auch der Artikel „A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models„. Der Fokus liegt hierbei auf der Optimierung der direkten Eingabe, um das Modell dazu zu bringen, eine spezifische Aufgabe zu erfüllen oder eine bestimmte Art von Inhalt zu generieren. Dies kann die Formulierung von Fragen, Anweisungen für die Textgenerierung (z.B. „Schreibe einen Marketingtext für ein neues Smartphone“) oder die Bildgenerierung (z.B. „Erstelle ein Bild von einem orangefarbenen Kater, der auf einem Fensterbrett sitzt und dem Regen zuschaut“) umfassen.
Prompt Engineering bedeutet in der Praxis oft: ausprobieren, testen, nachjustieren. Man verändert Formulierungen oder Parameter so lange, bis die KI die gewünschte Antwort liefert. Dafür muss man lernen, wie das Modell „tickt“ – also wie es Sprache interpretiert.
Lange Zeit galt das als Schlüsselkompetenz. Viele Unternehmen glaubten sogar, sie müssten eigene „Prompt Engineers“ einstellen, um gute KI-Ergebnisse zu erzielen.
Doch dieser Ansatz hat klare Grenzen: Er konzentriert sich nur auf das, was direkt eingegeben wird – und ignoriert, was das Modell sonst noch wissen müsste, um wirklich zuverlässig zu funktionieren. Die Architektur, die Datenquellen und das Systemdesign bleiben dabei außen vor – obwohl genau sie den Unterschied machen, wenn es um Qualität, Skalierbarkeit und Relevanz geht.
Was ist Context Engineering?
Context Engineering ist das strategische Design einer intelligenten Umgebung, die KI‑Modelle mit Daten, Tools und Architektur zur richtigen Zeit versorgt.
Im Unterschied zu Prompt Engineering geht es beim Context Engineering nicht nur um die richtige Eingabe, sondern um das ganze System, das eine KI umgibt. Es sorgt dafür, dass das Modell zur richtigen Zeit Zugriff auf die passenden Informationen und Werkzeuge hat – etwa auf Datenbanken, externe Tools oder interne Wissensquellen.
Man könnte sagen: Während Prompt Engineering sich auf das „Was sage ich der KI?“ konzentriert, beschäftigt sich Context Engineering mit dem „Was weiß die KI, wenn ich sie etwas frage – und worauf kann sie zugreifen?“
Beides gehört zusammen, doch Context Engineering geht deutlich weiter: Es denkt das gesamte Drumherum mit – die Daten, die Architektur, die Abläufe. Gerade deshalb wird es für den Aufbau leistungsfähiger und verlässlicher KI-Systeme immer wichtiger.
Die Schlüsselelemente des Context Engineering umfassen:
1. Datenbereitstellung:
Context Engineering stellt sicher, dass das KI-System Zugriff auf relevante Datenquellen hat – z. B. Unternehmensdaten, externe Wissensbasen oder Echtzeitinformationen. Ziel ist ein Kontext, der über das Training hinausgeht.
2. Werkzeugintegration:
KI wird deutlich leistungsfähiger, wenn sie externe Tools nutzen kann – etwa Suchmaschinen, Kalender oder Code-Interpreter. Context Engineering bindet diese gezielt ein.
3. Architekturdesign:
Wie wird Kontext verwaltet und dynamisch bereitgestellt? Techniken wie RAG, Agenten-Frameworks oder Datenpipelines bilden das Rückgrat moderner KI-Architekturen.
4. Feedback-Schleifen:
Der Kontext wird kontinuierlich verbessert – basierend auf Nutzerinteraktionen und Ergebnisevaluationen. So bleibt das System lernfähig und relevant.
Praxisbeispiel:
Ein LLM, das aktuelle Antworten aus einer internen Wissensdatenbank liefert – oder ein KI-Agent, der mehrstufige Aufgaben eigenständig löst. Context Engineering schafft die dafür nötige Umgebung.
Prompt Engineering ist vergleichbar mit dem Schreiben eines PR‑Slogans.
Context Engineering gleicht dem Verfassen eines Buches – mit Struktur, Referenzen und Ressourcen für tiefgehendes Verständnis.
Context Engineering vs. Prompt Engineering: Was ist der Unterschied?
Viele Diskussionen über KI-Interaktion fokussieren sich auf Prompts – also die direkte Eingabe. Doch die wahre Leistungsfähigkeit moderner KI-Systeme hängt längst nicht mehr nur vom Was, sondern vor allem vom Wie und Wo ab. Der Unterschied zwischen Prompt und Context Engineering ist dabei entscheidend – und weit mehr als semantisch.
Prompt Engineering fragt:
Was sage ich dem Modell jetzt gerade?
Context Engineering fragt:
Was weiß das Modell – und in welchem Systemkontext arbeitet es?
Prompt Engineering reicht für einfache Fragen. Context Engineering ist nötig, wenn KI zuverlässig, konsistent und skalierbar agieren soll – etwa bei Agentensystemen oder im Unternehmenseinsatz. Es geht also nicht mehr nur um das, was man fragt – sondern darum, wo und wie die KI antwortet.
Warum „Context Engineering“ der richtige Begriff für 2025 ist
Die Bezeichnung „Prompt Engineering“ war in der Anfangszeit großer Sprachmodelle (LLMs) hilfreich, um das Potenzial präziser Eingaben zu verdeutlichen. Doch mit der zunehmenden Komplexität moderner KI-Anwendungen greift dieser Begriff zu kurz – und führt oft in die Irre. Der Begriff „Context Engineering“ beschreibt die tatsächlichen Anforderungen an die KI-Entwicklung im Jahr 2025 deutlich präziser. Simon Willison argumentiert, dass „Context Engineering“ eine präzisere und umfassendere Beschreibung des Umgangs mit modernen KI-Systemen darstellt.
Gründe, warum "Context Engineering" eine überlegenere Bezeichnung ist:
Präzision durch Systembezug: Prompt Engineering suggeriert, dass der Schlüssel zur KI-Leistung allein in der Wortwahl der Eingabe liegt. In der Praxis entscheidet jedoch der gesamte Systemkontext über Ergebnisqualität: Datenquellen, Tool-Integration, Aufgabenlogik. Context Engineering benennt diese Realität klar – es geht um die Konzeption einer funktionalen Umgebung, nicht nur um den Text.
Ganzheitlicher Denkrahmen: Prompt Engineering reduziert KI-Interaktion auf einen Input-Output-Zyklus. Context Engineering erweitert den Denkrahmen auf Architektur, Datenmanagement und Prozesslogik. Es geht nicht mehr darum, eine gute Frage zu stellen – sondern ein System zu bauen, das auf jede Frage gut antworten kann.
Abgrenzung vom „Prompt-Hype“: Viele Diskussionen rund um Prompt Engineering erwecken den Eindruck, als gäbe es eine magische Formel für perfekte Antworten. Context Engineering rückt diese Erwartung zurecht: Es braucht methodisches Engineering, Iteration und Systemwissen, um verlässliche KI-Anwendungen zu realisieren.
Zukunftsorientierung: KI-Agenten und Autonomie: Die nächste Generation von KI-Anwendungen besteht aus autonomen Agenten, die selbstständig planen, handeln und lernen. Diese Systeme benötigen:
- Zugriff auf dynamische Datenquellen
- Werkzeuge zur Handlungsausführung
- Speicher für Zwischenergebnisse
- adaptive Kontextverwaltung
Parallele zur klassischen Softwareentwicklung: In der Softwareentwicklung reicht es nicht, eine einzelne Codezeile zu schreiben. Es braucht Architektur, Datenstrukturen, APIs, Tests.
Genauso ist es bei KI-Systemen:
Prompt Engineering ≈ einzelne Codezeile
Context Engineering ≈ gesamtes Softwaresystem
Nur durch diese Analogie wird klar, dass es sich um eine Ingenieursdisziplin handelt – nicht um Trial-and-Error mit Prompts.
Herausforderungen und Ausblick
Context Engineering bringt neben vielen Chancen auch neue Herausforderungen mit sich. Die Systemarchitektur ist komplex, da unterschiedliche Datenquellen, Tools und Prozesse nahtlos ineinandergreifen müssen. Fehlerhafte oder veraltete Daten gefährden die Qualität der KI-Ausgabe – kontinuierliche Pflege ist essenziell. Auch ethische Risiken steigen: Je mehr Kontext ein Modell nutzt, desto größer die Gefahr, bestehende Verzerrungen zu verstärken.
Gleichzeitig eröffnen neue Technologien vielversprechende Perspektiven. Fortschritte in der Kontextverwaltung und die Entwicklung dynamischer Kontextfenster machen Systeme flexibler und effizienter. Multimodale Ansätze – also die gleichzeitige Verarbeitung von Text, Bild oder Audio – erweitern das Verständnis. Und mit der Automatisierung von Kontextprozessen wird Context Engineering künftig deutlich zugänglicher.
Mein Fazit zum Thema Context Engeineering
Der Begriff „Context Engineering“ ist meiner Meinung nach kein neuer Begriffs-Hype, sondern Ausdruck eines Perspektivwechsels: Weg von der punktuellen Eingabeoptimierung, hin zur systemischen Gestaltung intelligenter Umgebungen. Es geht nicht mehr nur darum, das Richtige zu sagen – sondern sicherzustellen, dass die KI auch das Richtige versteht, verarbeitet und ableiten kann.
Diese Disziplin erfordert ein neues Skillset, das Architekturdenken, Datenverantwortung und Prozessdesign vereint. Prompt Engineering bleibt ein wichtiges Werkzeug – aber wer heute KI-Lösungen mit echtem Impact bauen will, muss über die Eingabezeile hinausdenken.
Context Engineering ist der logische nächste Schritt in der Evolution KI‑gestützter Systeme: Es bringt Struktur in Komplexität, schafft Vertrauen durch Transparenz und eröffnet Wege zu skalierbaren, robusten Anwendungen.
Oder anders gesagt: Wer die Zukunft der KI mitgestalten will, braucht nicht nur gute Prompts – sondern ein gutes System.
