Context Engineering
für zusammenhängende Agentenarbeit

Context Engineering umfasst die Anweisungen, Werkzeuge, abgerufenen Belege und den relevanten Verlauf, die bei jedem Modellaufruf verfügbar sind. Sourcegraph ordnet diese Inhalte und Funktionen den Bereichen Anweisungen, Retrieval, Gedächtnis und Werkzeuge zu. Dieses praktische Ordnungsmodell macht deutlich, dass der Kontext für die aktuelle Aufgabe zusammengestellt werden muss. [01]

Das hier vorgeschlagene Arbeitsmodell unterscheidet stabile Anweisungen, maßgebliche aktuelle Datensätze, eine kurze Notiz zum Arbeitsstand und bei Bedarf abgerufenes Wissen. Ein Agent würde den aktuellen Datensatz über ein Werkzeug lesen, offene Fragen und Entscheidungen in der Arbeitsnotiz festhalten und bei Bedarf unterstützende Dokumente laden. Der Entwurf führt verschiedene Gestaltungsansätze zusammen und ist kein vorgeschriebener Standard.

Anthropic beschreibt Kontextverdichtung und strukturierte Notizen für längere Aufgaben. Bei der Verdichtung wird ein Gespräch zusammengefasst. Dauerhaft gespeicherte Notizen können später wieder in den Kontext eingelesen werden. Dabei muss abgewogen werden, was die Zusammenfassung bewahrt. Eine zu starke Verdichtung kann Details verlieren lassen, die später wichtig werden. [02]

Damit die Arbeit fortgesetzt werden kann, soll der vorgeschlagene Zustandsdatensatz Entscheidungen, offene Fragen, die nächste Handlung und Links zu den tatsächlichen Ergebnissen enthalten. Eine zusammengefasste Antwort ersetzt nicht das gespeicherte Ergebnis. Der Arbeitsablauf würde Quellenverweise zusammen mit dem Ergebnis aufbewahren und den aktuellen Zustand laden, wenn die Arbeit wieder aufgenommen wird.

Markdown und JSON sind Formate, PostgreSQL ist eine Speicheroption und RAG dient dem Abruf von Belegen. Diese Möglichkeiten lassen sich kombinieren. Die Wahl hängt davon ab, wie sich Informationen ändern, wie sie abgefragt werden und wofür ein maßgeblicher Datensatz benötigt wird.

Wenn ein relevanter Textabschnitt das Modell nicht erreicht, sollte das Retrieval untersucht werden. Sind die Belege im Kontext vorhanden, werden aber in der Antwort übergangen, sollten Kontextnutzung und Aufgabengestaltung geprüft werden. Fehlt bei der Wiederaufnahme der Arbeit ein fertiges Ergebnis, weil es nie gespeichert wurde, sollte die dauerhafte Speicherung geprüft werden. Für diese Fehler sind unterschiedliche Prüfungen nötig.

Chromas Bericht zu Context Rot hat bei den untersuchten Modellen und Aufgaben eine abnehmende Zuverlässigkeit bei längeren Eingaben festgestellt. Das spricht dafür, den Nutzen des Kontexts zu prüfen. Die Ergebnisse gelten für diese Untersuchung. In meinen umfangreicheren Risikobewertungen habe ich eine geringere Zuverlässigkeit beobachtet. Kontexteffekte, widersprüchliches Material und die Komplexität der Aufgabe sind mögliche Erklärungen, die noch geprüft werden müssten. [03]