Effective context engineering for AI agents

Context is the currency of smart agents, but it’s limited. If you’ve ever watched a model lose track halfway through a task, you felt context rot firsthand. I’ve seen an assistant forget earlier instructions after a long session, and it’s frustrating, because usually we only need a few high-signal tokens to steer it right.

A quick history: prompt engineering taught us how to word instructions, but now we need *context engineering*, which asks a different question, namely what set of information should actually live in the model’s context window. Anthropic’s post that inspired this shows why this matters, and how to do it well. Read it here: https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents

Practical ideas you can use today. Keep system prompts at the right altitude, not too brittle and not too vague. Organize prompts into clear sections (background, instructions, tool guidance, output format). Curate a minimal set of tools, with descriptive parameters, so the agent doesn’t waste tokens deciding which tool to call. Use a few canonical examples rather than stuffing every edge case into the prompt.

Two modern tricks I like: “just in time” retrieval, where the agent holds lightweight references and loads data at runtime, and hybrid retrieval, where certain essentials are preloaded for speed while the agent explores further on demand. This mirrors how we think, we don’t memorize everything, we keep bookmarks and look things up when needed.

Looking ahead, expect agents to get better at self-managing context, using compaction, structured notes, and multi-agent setups to handle long tasks. For now, aim for the smallest set of high-signal tokens that get the job done, test with the best models available, and iterate. It’s practical, it’s human, and it’s how we’ll build more reliable, steerable agents.

Effektives Context Engineering für KI-Agenten

Kontext ist begrenzt, aber entscheidend. Vielleicht hast du schon erlebt, wie ein Modell bei längeren Aufgaben den Faden verliert. Mir ist das passiert, wenn ein Agent nach vielen Schritten frühere Regeln nicht mehr beachtet hat. Das liegt an sogenanntem „context rot“, also dem schrittweisen Verlust an Fokus, wenn die Kontextmenge wächst.

Kurz gesagt: Prompt Engineering lehrte uns Formulierungen, Context Engineering fragt, welche Informationen wirklich in das begrenzte Fenster gehören. Die Anthropic-Analyse dazu ist lesenswert: https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents

Konkrete Tipps. Halte System-Prompts auf der richtigen „Höhe“, weder zu starr noch zu vage. Strukturiere prompts in Bereiche wie Hintergrund, Anweisungen und Tool-Hinweise. Wähle wenige, klare Tools mit eindeutigen Parametern, sonst verschwendet der Agent Kontext mit Entscheidungsfindung. Nutze einige repräsentative Beispiele statt eine lange Liste von Ausnahmen.

Moderne Ansätze wie „just in time“-Abruf erlauben es, nur Metadaten zu halten und Daten bei Bedarf nachzuladen. Eine Hybrid-Strategie kann sinnvoll sein, wichtige Daten vorab zu laden und dynamisch zu ergänzen. Das spiegelt unser eigenes Arbeitsverhalten, wir speichern nur das Nötigste und greifen bei Bedarf nach.

Fazit: Arbeite mit einer möglichst kleinen Menge hochrelevanter Tokens, teste iterativ und gib deinem Agenten die richtigen Werkzeuge zum effizienten Herunterladen und Zusammenfassen von Informationen. So bauen wir robustere, steuerbare Agenten, Schritt für Schritt.