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📌 Themenübersicht: ✅ Context Engineering erklärt: Die Chefkoch-Metapher für besseres KI-Verständnis ✅ Aufmerksamkeitsbudget: Context Window optimal nutzen ✅ Lost-in-the-Middle: Warum die KI die Mitte vergisst ✅ Langzeitgedächtnis: Speicherung und Archivierung für große Projekte ✅ Multi-Agent-Systeme: Spezialisierte Agenten für komplexe Aufgaben

💡 Das nimmst du mit: ✩ Verständnis warum Prompts allein nicht reichen ✩ Die 3 Säulen des Context Engineering ✩ Praktische Business-Beispiele aus verschiedenen Branchen ✩ Konkrete Techniken für bessere KI-Ergebnisse

🔍 HIGHLIGHTS DER FOLGE 💡 KI ist wie ein Chefkoch - nur so gut wie die Zutaten die du gibst 💡 Context Rot: Zu viele Infos = schlechtere Ergebnisse 💡 Multi-Agent-Systeme lösen komplexe Aufgaben besser als ein Alleskönner

🧠 Was ist Context Engineering? Die Chefkoch-Metapher:

LLM = extrem fähiger Koch Context = die Zutaten auf der Arbeitsfläche Context Engineering = systematische Optimierung der Zutaten

Ziel: Garantiert bestmögliche Ergebnisse durch optimale Informationsbereitstellung

📊 Teil 1: Das Aufmerksamkeitsbudget Problem: Begrenzte Aufmerksamkeitsspanne

1. Context Window Management

Begrenztes "Whiteboard" für aktives Denken Jede Info verbraucht Tokens = Aufmerksamkeit Zu viele irrelevante Infos = Context Rot

Praxisbeispiel Marketing-Agentur:

Vorher: Täglich lange neue Briefings → verwässerte Ergebnisse Nachher: Standardisiertes Template mit Zielgruppe, Kampagnenziel, Tonalität

2. Lost-in-the-Middle-Effekt

KI erinnert sich an Anfang und Ende am besten Mitte fällt oft hinten runter

Praxisbeispiel Sales-Team:

Problem: 10 E-Mails im Prompt, relevante Info in E-Mail 5 → vergessen Lösung: TL;DR-Block mit wichtigen Infos + Ziel-Wiederholung am Ende

Lösung: Recitation

KI schreibt Ziele regelmäßig neu auf (z.B. todo.md) Fokus bleibt erhalten

Praxisbeispiel Projektmanagement:

KI-Agent aktualisiert nach jedem Task automatisch Gesamtübersicht Nächste Aktion kennt noch das ursprüngliche Ziel

💾 Teil 2: Langzeitgedächtnis Problem: Kontextfenster ist zu klein für große Aufgaben

1. Dateisystem als Speicher

Infos auslagern und bei Bedarf einbinden

Praxisbeispiel Rechtsanwalt:

Nicht jedes Urteil im Prompt Referenzfälle in Ordner → bei Bedarf durchsuchen

2. Komprimierung (Compaction)

Lange Chats/Verläufe zusammenfassen

Praxisbeispiel Beratungsbusiness:

Wöchentliche Kundentermine protokolliert Nach jeder Sitzung automatische Zusammenfassung Woche 3: Kein erneutes Eingeben von Woche 1 nötig

3. Fehler dokumentieren

Nicht löschen, sondern als Lernchance nutzen

Praxisbeispiel Support-Agent:

Falsche Antwort dokumentieren statt löschen KI lernt aus Fehlern wie echter Mitarbeiter

🤝 Teil 3: Multi-Agent-Systeme Prinzip: Aufgaben aufteilen statt überfordern

1. Spezialisierte Agenten

Mehrere Experten statt ein Alleskönner

Praxisbeispiel Agenturarbeit:

Text-Agent → Copywriting Daten-Agent → Zielgruppenanalyse QA-Agent → Qualitätskontrolle Jeder mit spezialisiertem Prompt + nur nötigen Infos

2. Kompakte Rückgabe

Sub-Agent verarbeitet viel Gibt nur Zusammenfassung zurück

Praxisbeispiel Produktentwicklung:

Technischer Agent → analysiert Anforderungen Gibt kurze Liste mit wichtigsten Specs zurück Hauptagent → nutzt Info für fertiges Briefing

🎯 Branchen-spezifische Anwendungen: Marketing & Agenturen:

Standardisierte Campaign-Briefings Multi-Agent für Content-Produktion Komprimierte Kampagnen-Historie

Sales & Vertrieb:

E-Mail-Thread-Optimierung mit TL;DR Automatische Lead-Zusammenfassungen Follow-up-Strategien mit Context Memory

Beratung & Consulting:

Kunden-Session-Protokolle komprimiert Projekthistorie in Langzeitspeicher Multi-Agent für komplexe Analysen

Support & Service:

Fehler-Dokumentation als Wissensbasis Ticket-Zusammenfassungen automatisch Spezialisierte Agenten nach Produktbereichen

✅ Context Engineering Checkliste: Aufmerksamkeitsbudget optimieren: ☑ Irrelevante Infos eliminieren ☑ Wichtiges an Anfang und Ende platzieren ☑ TL;DR-Blöcke für komplexe Inputs ☑ Regelmäßige Ziel-Wiederholung (Recitation) Langzeitgedächtnis nutzen: ☑ Dateisystem für Referenzmaterial ☑ Automatische Zusammenfassungen (Compaction) ☑ Fehler dokumentieren statt löschen Multi-Agent-Systeme einsetzen: ☑ Aufgaben in Spezialgebiete aufteilen ☑ Kompakte Rückgaben zwischen Agenten ☑ Hauptagent koordiniert Sub-Agenten

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