27/04/2026
Stop Prompting. Start Engineering.
Fast jeder spricht über Prompt Engineering. Aber was passiert, wenn ein LLM-System über einen einfachen Chatbot hinauswächst?
Wir haben fünf Wochen lang eine komplexe, agentengestützte Support-Pipeline entwickelt. Unsere wichtigste Erkenntnis: Nicht der perfekte Prompt entscheidet über die Qualität, sondern die Architektur des Kontexts.
Die naive Idee "Viel hilft viel" (Maximum Context) führt bei LLMs oft zum "Lost in the Middle"-Phänomen – die Präzision sinkt mit der Menge der Daten.
Unsere Lösung: Context Engineering.
Wir haben radikale Prinzipien aus der Software-Architektur angewandt:
1️⃣ Fokussierter Kontext: Ein LLM-Aufruf pro Aufgabe. Jeder Step sieht nur das, was er absolut benötigt (Principle of Least Privilege).
2️⃣ Typisierte Context-Segmente: Jeder Verarbeitungsschritt hat Ownership über seine Daten. Das verhindert Race Conditions bei paralleler Ausführung und vereinfacht das Debugging massiv.
3️⃣ Dynamische Kontextkomposition: Nicht der Entwickler baut Prompt-Varianten, sondern die Fachlogik (Prozesskonfiguration) deklariert ihren Kontextbedarf.
Der Shift vom Prompt Engineering zum Context Engineering ist der Schritt von fragilen Prototypen zu wartbaren, skalierbaren Enterprise-LLM-Systemen.
Wie kontrollieren Sie den Kontext in den LLM-Applikationen? Diskutiert mit in den Kommentaren!
