Context Engineering: Wie setze ich es richtig für KI ein?

Context Engineering: Ein umfassendes Dossier in der Ära der Agentischen KI

In der rasanten Evolution der künstlichen Intelligenz hat sich ein tiefgreifender Paradigmenwechsel vollzogen, der die Grenze zwischen einfacher Textgenerierung und echter autonomer Handlungsfähigkeit neu definiert. Während die frühen Jahre der großangelegten Sprachmodelle von der Kunst des Prompt Engineering geprägt waren – dem Versuch, durch linguistische Finesse bessere Antworten zu erzwingen –, hat sich bis zum Jahr 2025 eine weitaus komplexere und systemischere Disziplin herauskristallisiert: das Context Engineering.¹ Diese Disziplin markiert den Übergang von der KI als reaktives Werkzeug hin zu einem proaktiven, strategischen Partner, der in der Lage ist, innerhalb eines hochgradig strukturierten Informationsökosystems zu operieren.¹

Context Engineering bezeichnet die systematische Gestaltung, Verwaltung und Optimierung der gesamten Informationsumgebung, die ein KI-Modell umgibt, bevor es überhaupt mit der Generierung einer Antwort beginnt.¹ Es geht nicht länger nur darum, die richtige Frage zu stellen, sondern sicherzustellen, dass das Modell zum Zeitpunkt der Anfrage Zugriff auf das richtige Wissen, die relevanten Werkzeuge und die notwendige Historie hat.¹ In einer Welt, in der KI-Systeme zunehmend als Agenten agieren, die eigenständig komplexe Workflows abarbeiten, wird das Management des Kontextfensters zur entscheidenden Ressource für Zuverlässigkeit, Präzision und betriebliche Effizienz.⁴

Theoretischer Hintergrund und die Evolution der Informationsarchitektur

Um die Tragweite des Context Engineering zu verstehen, ist eine klare Differenzierung zum herkömmlichen Prompt Engineering erforderlich. Letzteres konzentriert sich primär auf die linguistische Gestaltung des Inputs – auf Wörter, Satzstrukturen und Formatvorgaben innerhalb einer einzelnen Interaktion.⁵ Context Engineering hingegen betrachtet das gesamte Ökosystem der Information.¹ Es ist die Disziplin, die KI von einem experimentellen Spielzeug in ein verlässliches Unternehmenswerkzeug verwandelt.¹

Andrej Karpathy, ein Pionier der modernen KI, beschreibt das Sprachmodell treffend als eine Zentraleinheit (CPU), während das Kontextfenster dem Arbeitsspeicher (RAM) entspricht.¹ Context Engineering ist somit die Kunst und Wissenschaft, diesen begrenzt verfügbaren Arbeitsspeicher in jedem Schritt eines KI-Prozesses mit den präzisesten und wertvollsten Informationen zu laden.¹ Während ein Prompt oft flüchtig und auf eine einzige Aufgabe beschränkt ist, sorgt der Kontext für Kontinuität und Relevanz über viele Interaktionsschritte hinweg.¹

Die Grenzen des Prompt Engineering

In der Frühphase der LLM-Nutzung reichten einfache Anweisungen oft aus, da die Aufgaben meist isoliert und von geringer Komplexität waren.⁸ Mit dem Einzug der KI in produktive Unternehmensprozesse stießen diese statischen Ansätze jedoch an ihre Grenzen. Ein wesentlicher Grund dafür ist die sogenannte zeitliche Leistungsdegradation: Untersuchungen von 32 Datensätzen zeigten, dass 91% der Modelle über die Zeit an Leistung verlieren, selbst wenn sie auf stabilen Daten trainiert wurden.¹ Statische Prompts können diese Drift nicht ausgleichen; nur ein dynamisch verwalteter Kontext erlaubt es dem Modell, sich an veränderte Informationslandschaften anzupassen.¹

Diese Evolution spiegelt die steigenden Anforderungen an KI-Lösungen wider: Sie müssen heute nicht mehr nur antworten, sondern verstehen, planen und in komplexen Umgebungen agieren.¹ Context Engineering schließt die Lücke zwischen der rohen Intelligenz eines Modells und seiner praktischen Anwendbarkeit, indem es die “stateless” Natur der LLMs durch ein externes Gedächtnis und dynamische Datenflüsse kompensiert.⁵

Technische Mechanismen und das Management des Kontextfensters

Das Herzstück des Context Engineering ist das Kontextfenster – jener begrenzte Raum an Token, den ein Modell gleichzeitig verarbeiten kann.¹³ Obwohl die Kapazitäten dieser Fenster dramatisch gestiegen sind – von 8.000 Token in frühen Modellen auf bis zu 10 Millionen Token im Jahr 2026 –, bleibt der Raum eine kritische Ressource.¹⁶

Mathematische und algorithmische Beschränkungen

Die Verarbeitung langer Kontexte ist mit massiven Rechenkosten verbunden. Der Aufwand für den Aufmerksamkeitsmechanismus (Self-Attention) wächst quadratisch mit der Anzahl der Token.¹⁹ Wenn N die Anzahl der Token darstellt, muss das Modell NxN Vergleiche berechnen.²⁰

Dies bedeutet, dass eine Verdoppelung des Kontextes die erforderliche Rechenleistung etwa vervierfacht.²⁰ Über das bloße Kostenargument hinaus existiert das Problem der “Kontext-Fäulnis” (Context Rot). Studien zeigen, dass Modelle Informationen in der Mitte eines langen Kontextes schlechter verarbeiten als Informationen am Anfang oder Ende (Positional Bias).²¹ Informationen drohen in einem Meer von irrelevanten Daten zu “ertrinken”.²¹

Dynamische Kontext-Optimierung

Um diese Hürden zu nehmen, setzt Context Engineering auf intelligente Pruning- und Kompressionstechniken.²¹ Anstatt das Fenster blind zu füllen, werden Informationen nach ihrer Relevanz gewichtet.

• Selektive Retention: Nur hochgradig signifikante Token werden beibehalten, während Rauschen systematisch entfernt wird.²¹
• Hierarchisches Gedächtnis: Ähnlich einem Betriebssystem wird zwischen dem schnellen Arbeitsgedächtnis (Working Memory) im Kontextfenster und einem persistenten Langzeitgedächtnis in externen Datenbanken unterschieden.⁷
• Kompaktierung: Lange Gesprächshistorien werden nicht 1:1 mitgeführt, sondern rekursiv zusammengefasst, um den wesentlichen Gehalt bei minimalem Tokenverbrauch zu bewahren.⁹

Durch Techniken wie “Attention-based Sparse Attention” wird zudem verhindert, dass jeder Token mit jedem anderen interagieren muss, was die Effizienz bei extrem langen Sequenzen steigert.²¹ Diese mathematische Optimierung erlaubt es Systemen im Jahr 2026, selbst bei Millionen von Token eine präzise Aufmerksamkeit auf die relevanten Details zu lenken.¹⁶

Die Säulen des Context Engineering in der Praxis

Ein robustes Framework für Context Engineering ruht auf vier zentralen Säulen, die gemeinsam sicherstellen, dass das KI-System in jeder Phase eines Workflows über die optimale Informationsgrundlage verfügt.²³

1. Kontext-Komposition (Composition)

In dieser Phase wird entschieden, welche “Zutaten” in den Kontext einfließen. Dies umfasst nicht nur die Nutzeranfrage, sondern auch Systemanweisungen, Metadaten, Werkzeugdefinitionen und die Historie.²³ Ein wesentliches Element ist hierbei das Role-Prompting, das dem Modell eine klare Identität und Verhaltensregeln zuweist.²⁴

2. Kontext-Ranking und Relevanz

Da der Platz im Fenster wertvoll ist, müssen Informationen priorisiert werden. Algorithmen bewerten Datenstücke nach ihrer semantischen Ähnlichkeit zur aktuellen Aufgabe, ihrer Aktualität und ihrer Wichtigkeit für die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien.⁶ Techniken wie “Hypothetical Document Embeddings” (HyDE) werden genutzt, um kurze, vage Nutzerfragen künstlich zu erweitern, damit die Suchergebnisse in Wissensdatenbanken präziser ausfallen.⁷

3. Kontext-Optimierung

Hier geht es um die technische Effizienz. Durch die Umwandlung von verbosem Text in strukturierte Formate wie JSON oder durch die Entfernung redundanter Abschnitte wird der Informationsgehalt pro Token maximiert.²³ In agentischen Systemen ist es zudem entscheidend, Werkzeugausgaben zu beschneiden, damit sie das Fenster nicht mit unnötigen Debug-Informationen überladen.⁵

4. Kontext-Orchestrierung

In realen Systemen ist Kontext niemals statisch. Die Orchestrierung sorgt dafür, dass Informationen dynamisch zur Laufzeit injiziert werden.⁵ Dies geschieht oft durch spezialisierte Agenten-Architekturen, bei denen ein Master-Agent den Kontext verwaltet und gezielt an Sub-Agenten delegiert.⁹ Protokolle wie das Model Context Protocol (MCP) standardisieren diesen Austausch zwischen Modellen und externen Datenquellen.²⁹

15 Ausführliche Praxisbeispiele für Context Engineering

Die folgenden Szenarien verdeutlichen die Überlegenheit von Context Engineering gegenüber einfachem Prompting. Sie zeigen, wie durch die bewusste Gestaltung der Informationsumgebung komplexe Probleme gelöst werden können.

1. Investment-Management: Portfolio-Stresstest

In der Finanzwelt müssen Analysten komplexe Szenarien durchspielen, die den Zugriff auf Marktdaten, Kundenprofile und regulatorische Rahmenbedingungen erfordern.³⁴

• Der Hintergrund: Ein Portfoliomanager möchte wissen, wie sich eine plötzliche Zinserhöhung auf ein spezifisches Kundenportfolio auswirkt. Ein einfacher Prompt würde hier scheitern, da die KI weder das Portfolio noch die aktuellen Zinssensitivitäten kennt.³⁵
• Das Context Engineering Setup: Das System lädt dynamisch die aktuelle Portfoliozusammensetzung (Asset-Allokation), historische Beta-Werte der enthaltenen Aktien, die interne Risikorichtlinie des Hauses und die neuesten Prognosen der Zentralbank in das Kontextfenster.²⁰
• Der Prompt:
  Kontext:
  Aufgabe: Simuliere eine Erhöhung des Leitzinses um 75 Basispunkte.
  Analysiere die Auswirkungen auf das Gesamtrisiko des Portfolios unter Berücksichtigung
  der Duration unserer Anleihen-Positionen.
  Format: Erstelle eine Tabelle mit den drei am stärksten betroffenen Sektoren und gib
  eine Empfehlung für Absicherungsgeschäfte (Hedging) ab, die mit unserer Policy
  für moderate Risikotoleranz vereinbar sind.
• Der CE-Mehrwert: Die KI agiert nicht als Schreibhilfe, sondern als analytischer Partner, der die Konsequenzen innerhalb der realen Portfolio-Beschränkungen berechnet.³⁵

2. Rechtswesen: Automatisierte Due Diligence

Die Prüfung tausender Dokumente bei Fusionen erfordert ein System, das Konsistenz über große Mengen hinweg wahrt.³⁷

• Der Hintergrund: Ein Anwaltsteam muss hunderte Verträge auf “Change of Control”-Klauseln prüfen, die bei einer Übernahme problematisch sein könnten.³⁷
• Das Context Engineering Setup: Ein RAG-System partitioniert die Verträge in semantisch sinnvolle Abschnitte. In den Kontext werden zudem Definitionen für “problematische Klauseln” und Beispiele für akzeptable Formulierungen geladen.²⁰
• Der Prompt:
  Rolle: Erfahrener M&A-Anwalt.
  Kontext: [Auszüge aus Vertrag #452] +
  Aufgabe: Identifiziere die ‘Change of Control’-Klausel.
  Bewertung: Entspricht diese Klausel unserem Standard-Risikoprofil?
  Wenn nein, markiere die Abweichungen und begründe, warum diese für den Käufer
  nachteilig sein könnten.
• Der CE-Mehrwert: Das System minimiert das Risiko, dass kritische Details übersehen werden, indem es jedes Dokument gegen eine konsistente Wissensbasis prüft.³⁷

3. Cybersecurity: Incident Response Orchestrierung

Bei einem Hackerangriff müssen fragmentierte Logs zu einer kausalen Kette verknüpft werden.¹⁴

• Der Hintergrund: Ein Security-Analyst bemerkt verdächtige Aktivitäten auf einem Datenbank-Server.³⁸
• Das Context Engineering Setup: Die KI erhält Zugriff auf die SIEM-Logs der letzten Stunde, die Netzwerk-Topologie und die Liste der autorisierten Nutzer. Ein “Contextualizer”-Agent filtert irrelevante Systemmeldungen heraus.¹⁴
• Der Prompt:
  Kontext: + [Netzwerkplan]
  Analyse: Korreliere die fehlgeschlagenen Login-Versuche mit dem plötzlichen Datenexport
  auf IP 192.168.1.50.
  Frage: Handelt es sich um eine bekannte Bedrohungssignatur?
  Aktion: Generiere ein Python-Skript für unsere Firewall, um den betroffenen
  Port sofort zu isolieren, ohne den legitimen Web-Traffic zu unterbrechen.
• Der CE-Mehrwert: Die KI liefert keine allgemeine Beratung, sondern eine sofort ausführbare Lösung, die auf der spezifischen Systemumgebung basiert.³⁸

4. Softwareentwicklung: Repository-weites Refactoring

Die Modernisierung von Codebasen erfordert das Verständnis globaler Abhängigkeiten.³⁹

• Der Hintergrund: Ein Entwickler möchte eine veraltete Authentifizierungsbibliothek im gesamten Projekt ersetzen.⁴⁰
• Das Context Engineering Setup: Ein GraphRAG-System bildet die Abhängigkeiten zwischen den Modulen ab. Der Kontext enthält die Schnittstellendefinition der neuen Bibliothek und die Coding-Standards des Teams.²³
• Der Prompt:
  Kontext: +
  Aufgabe: Ersetze alle Aufrufe von ‘OldAuthLib’ durch ‘ModernAuth’.
  Wichtig: Achte darauf, dass die Fehlerbehandlung in den Controllern beibehalten wird.
  Erstelle zudem einen Unit-Test für das ‘Login’-Modul, der die neue Logik verifiziert.
• Der CE-Mehrwert: Das System “sieht” über die aktuelle Datei hinaus und verhindert Breaking Changes in entfernten Programmteilen.⁴⁰

5. Medizin: Diagnostische Zweitmeinung

Ärzte nutzen KI, um seltene Muster in komplexen Patientenakten zu finden.¹⁴

• Der Hintergrund: Ein Patient zeigt diffuse Symptome, die auf verschiedene Krankheiten hindeuten könnten.⁴²
• Das Context Engineering Setup: In den Kontext fließen die anonymisierte Krankenakte, aktuelle Laborwerte, Metadaten von Röntgenbildern und die neuesten klinischen Leitlinien ein.¹⁴
• Der Prompt:
  Kontext: [Patientenakte] + [Laborwerte vom 14.02.] + [Medizinische Leitlinien]
  Aufgabe: Erstelle eine Liste von drei möglichen Differentialdiagnosen.
  Frage: Welche zusätzlichen Labortests würden helfen, die Diagnose einzugrenzen?
  Hinweis: Berücksichtige die Penicillin-Allergie des Patienten bei allen
  Vorschlägen zur medikamentösen Behandlung.
• Der CE-Mehrwert: Durch die Einbettung der Allergie-Information als “feste Regel” im Kontext wird die Sicherheit signifikant erhöht.¹⁴

6. E-Commerce: Hyper-personalisierter Kundensupport

Support-Bots im Jahr 2026 lösen Probleme proaktiv, anstatt nur FAQs zu zitieren.¹⁴

• Der Hintergrund: Ein Kunde beschwert sich über eine verspätete Lieferung.³²
• Das Context Engineering Setup: Das System lädt die Bestellhistorie, den Echtzeit-Status des Logistikpartners, die bisherige Korrespondenz und die individuellen Präferenzen des Kunden (z.B. “bevorzugt Rabattcodes statt Rückerstattung”).⁶
• Der Prompt:
  Kontext: + + [Kundenprofil]
  Aufgabe: Entschuldige dich für die Verzögerung.
  Lösung: Erkläre den Grund (Streik beim Partner) und biete dem Kunden
  einen 15% Gutschein für seine Lieblingsmarke [Marke X] an, anstatt einer
  pauschalen Gutschrift.
  Tonfall: Empathisch und lösungsorientiert.
• Der CE-Mehrwert: Die Antwort wirkt nicht wie ein Skript, sondern wie die Entscheidung eines kompetenten Mitarbeiters, der den Kunden wertschätzt.⁷

7. Bildung: Adaptiver Tutor für Programmierung

Personalisierte Lernpfade passen sich dem Tempo und den Fehlern des Lernenden an.⁴⁵

• Der Hintergrund: Ein Student hat Schwierigkeiten mit dem Konzept der “Rekursion”.⁴⁵
• Das Context Engineering Setup: Der Kontext enthält den bisherigen Lernfortschritt, eine Liste der bereits verstandenen Konzepte (z.B. Schleifen, Funktionen) und die letzten drei fehlerhaften Code-Einsendungen des Studenten.⁴⁵
• Der Prompt:
  Kontext: + [Fehlerhafter Code]
  Aufgabe: Erkläre die Rekursion anhand einer Analogie, die auf ‘Schleifen’ aufbaut.
  Interaktion: Führe den Studenten Schritt für Schritt durch die Korrektur seines
  Codes, ohne die Lösung direkt zu verraten.
  Ziel: Erreiche ein intuitives Verständnis des Basisfalls.
• Der CE-Mehrwert: Der Unterricht ist exakt auf die individuellen Wissenslücken zugeschnitten.⁴⁵

8. Logistik: Exception Management in der Lieferkette

Logistik-Agenten müssen auf unvorhersehbare Ereignisse wie Stürme oder Streiks reagieren.⁴⁷

• Der Hintergrund: Ein schwerer Sturm blockiert einen wichtigen Hafen in Asien.⁴⁷
• Das Context Engineering Setup: Einlesen der Schiffslisten, der Dringlichkeit der geladenen Güter (z.B. verderbliche Waren) und der verfügbaren Alternativrouten.¹⁴
• Der Prompt:
  Kontext: + +
  Aufgabe: Identifiziere alle Sendungen mit Priorität ‘High’, die vom Sturm
  betroffen sind.
  Frage: Ist eine Umleitung über Hafen rentabel, wenn wir die zusätzlichen
  LKW-Kosten gegen die Pönalen für Spätlieferung aufrechnen?
  Ergebnis: Erstelle eine Prioritätenliste für das Operation-Team.
• Der CE-Mehrwert: Die KI trifft strategische Abwägungen auf Basis von Echtzeitdaten und ökonomischen Parametern.⁴⁷

9. HR: Vorausschauendes Talent-Matching

Rekrutierungssysteme nutzen Kontext, um nicht nur nach Keywords, sondern nach Potenzial zu suchen.⁴⁹

• Der Hintergrund: Ein Technologieunternehmen sucht einen “Head of Engineering” für eine neue KI-Abteilung.⁴⁹
• Das Context Engineering Setup: In den Kontext fließen die Vision des Unternehmens, die technischen Anforderungen der Stelle und die anonymisierten Profile interner und externer Kandidaten ein.⁴⁹
• Der Prompt:
  Kontext: + + [Kandidaten-Pool]
  Aufgabe: Ranking der Top 3 Kandidaten.
  Fokus: Wer verfügt nicht nur über die technische Expertise, sondern hat in der
  Vergangenheit bewiesen, Teams durch technologische Transitionen zu führen?
  Begründung: Nenne für jeden Kandidaten zwei konkrete Beispiele aus dem Lebenslauf.
• Der CE-Mehrwert: Das System erkennt Muster in den Karrieren, die über einfache Übereinstimmungen von Skills hinausgehen.¹¹

10. Fertigung: Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)

In Fabriken müssen Sensordaten im Kontext der Betriebsanleitungen interpretiert werden.³²

• Der Hintergrund: Eine Maschine zeigt ungewöhnliche Vibrationswerte.⁵¹
• Das Context Engineering Setup: Zugriff auf die Echtzeit-Sensordaten, die Wartungshistorie der letzten zwei Jahre und das technische Handbuch des Herstellers.³²
• Der Prompt:
  Kontext: [Vibrations-Metriken] + +
  Analyse: Deuten diese Werte auf einen bevorstehenden Lagerbruch hin?
  Aktion: Wenn ja, bestelle das Ersatzteil und schlage ein
  Wartungsfenster vor, das die Produktion am wenigsten stört.
• Der CE-Mehrwert: Die KI verhindert Stillstände, indem sie Daten mit Expertenwissen verknüpft.⁵¹

11. Immobilien: Strategische Marktwertermittlung

Immobilienbewertungen erfordern den Abgleich von Makro- und Mikrodaten.⁶

• Der Hintergrund: Ein Investor möchte das Potenzial eines Bürogebäudes in einer B-Lage bewerten.³⁴
• Das Context Engineering Setup: Einlesen der lokalen Mietpreisentwicklung, der geplanten Infrastrukturprojekte in der Nähe und der aktuellen ESG-Regulierungen.⁶
• Der Prompt:
  Kontext: [Objektdaten] + + [Zinsprognosen]
  Aufgabe: Berechne den Fair Value des Objekts unter Berücksichtigung einer
  notwendigen energetischen Sanierung in 5 Jahren.
  Szenario: Wie stabil ist die Rendite bei einem Leerstand von 10%?
• Der CE-Mehrwert: Die Bewertung basiert auf harten Fakten und zukunftsorientierten Szenarien.³⁴

12. Marketing: Kampagnen-Attribution und Optimierung

Marketer müssen den Erfolg über verschiedene Kanäle hinweg im Kontext der Budgets verstehen.⁵³

• Der Hintergrund: Eine Marketingkampagne läuft auf LinkedIn, Google und über KI-Plattformen.⁵³
• Das Context Engineering Setup: Das System lädt die Klickraten, die Konversionsdaten aus dem CRM und die Budget-Allokation für das laufende Quartal.⁵³
• Der Prompt:
  Kontext: +
  Frage: Welcher Kanal liefert die qualitativ hochwertigsten Leads für unser
  Enterprise-Produkt?
  Empfehlung: Sollten wir Budget von LinkedIn zu KI-Discovery-Plattformen umschichten,
  basierend auf der Customer Journey der letzten 30 Tage?
• Der CE-Mehrwert: Die KI liefert eine datenbasierte Entscheidungshilfe für die Budgetplanung.⁵³

13. Forschung: Automatisierter State-of-the-Art-Bericht

Wissenschaftler nutzen CE, um den Überblick über täglich hunderte neue Paper zu behalten.⁹

• Der Hintergrund: Ein Forschungsteam im Bereich Batterietechnik muss wissen, ob ihre neue Entdeckung bereits publiziert wurde.⁹
• Das Context Engineering Setup: Einlesen der neuesten Preprints von arXiv und der eigenen Patentanmeldungen.²⁴
• Der Prompt:
  Kontext: [Eigene Forschungsergebnisse] +
  Aufgabe: Gibt es Überschneidungen zwischen unserer Verwendung von Graphen-Anoden
  und den neuen Ansätzen aus Stanford?
  Frage: Welche Wissenslücke wird in der aktuellen Literatur noch nicht adressiert?
• Der CE-Mehrwert: Die KI fungiert als hocheffizienter Recherche-Knotenpunkt.²⁵

14. Projektmanagement: Dynamisches Risikomanagement

In Großprojekten müssen Verzögerungen im Kontext des Gesamtzeitplans bewertet werden.²⁶

• Der Hintergrund: Ein Lieferant für eine kritische Komponente meldet zwei Wochen Verzug.⁴⁷
• Das Context Engineering Setup: Zugriff auf den Projektstrukturplan (Gantt-Chart), die Ressourcenplanung und die Liste der kritischen Pfade.²⁶
• Der Prompt:
  Kontext: [Projektplan] + + [Lieferanten-Update]
  Analyse: Verschiebt dieser Verzug den Meilenstein ‘Go-Live’?
  Lösung: Schlage eine Umverteilung der internen Kapazitäten vor, um den
  Verzug aufzuholen, ohne das Budget um mehr als 5% zu überschreiten.
• Der CE-Mehrwert: Die KI berechnet die komplexen Abhängigkeiten eines Netzplans in Sekunden.⁵¹

15. IT-Sicherheit: Automatisierte Compliance-Audits

Unternehmen müssen ständig beweisen, dass sie Regulierungen wie die DSGVO oder DORA einhalten.¹⁴

• Der Hintergrund: Ein Audit steht an und die IT-Infrastruktur muss auf Konformität geprüft werden.⁵⁶
• Das Context Engineering Setup: Einlesen der aktuellen Systemkonfigurationen, der Zugriffsprotokolle und des offiziellen regulatorischen Anforderungskatalogs.¹⁴
• Der Prompt:
  Kontext: +
  Aufgabe: Identifiziere alle Systeme, die nicht über eine aktivierte
  Zwei-Faktor-Authentifizierung für Administrator-Zugänge verfügen.
  Bericht: Erstelle eine Compliance-Lücken-Analyse für den CTO.
• Der CE-Mehrwert: Das Audit wird von einem mühsamen manuellen Prozess zu einer kontinuierlichen, automatisierten Überwachung.¹⁴

Bedeutung von Context Engineering im Jahr 2026 und darüber hinaus

Blickt man in die nahe Zukunft, wird deutlich, dass Context Engineering nicht nur eine Optimierungstechnik ist, sondern das fundamentale Betriebssystem der künstlichen Intelligenz darstellt.¹

Der Aufstieg agentischer Ökosysteme

Im Jahr 2026 wird der Fokus von isolierten KI-Modellen hin zu “Multi-Agent-Systemen” rücken.²⁷ In diesen Systemen arbeiten spezialisierte Agenten zusammen, um komplexe Ziele zu erreichen.¹⁵ Das Context Engineering wird hier zur kritischen “Middleware”, die den Informationsfluss zwischen den Agenten steuert. Ein Agent, der für die Recherche zuständig ist, liefert seine Ergebnisse als kompakten Kontext an einen “Analyst-Agenten”, der wiederum nur die relevantesten Erkenntnisse an einen “Decision-Agenten” weitergibt.¹⁰

Von Text-Tokens zu Neuralese: Die nächste Stufe der Kommunikation

Eine der radikalsten Entwicklungen nach 2026 ist die Abkehr von der menschlichen Sprache als alleinigem Übertragungsmedium für Kontext.⁵⁹ Fortschrittliche Modelle werden beginnen, “Neuralese” zu nutzen – ein Austauschformat, bei dem die hochdimensionalen Vektoren aus dem Inneren der neuronalen Netze (Residual Streams) direkt übertragen werden.⁵⁹ Dies ermöglicht eine Informationsdichte, die weit über das hinausgeht, was Text-Tokens leisten können: Während ein Token etwa 16 Bit an Information trägt, kann ein Neuralese-Vektor tausende von Fließkommazahlen enthalten und somit die “Gedankengänge” des Modells verlustfrei übertragen.⁵⁹ Context Engineering wird sich in dieser Ära darauf konzentrieren, diese hochkomplexen Vektorräume zu manipulieren und zu sichern.⁵⁹

Die Transformation der Arbeitswelt und des Ingenieurwesens

Der Beruf des “Prompt Engineers” wird bereits im Jahr 2026 als technischer Anachronismus gelten.¹ An seine Stelle tritt der “Context Architect” oder “AI System Designer”.¹² Diese Experten werden keine Sätze mehr formulieren, sondern Informationsflüsse modellieren, Wissensgraphen pflegen und die regulatorischen Leitplanken innerhalb der agentischen Workflows definieren.⁸ Die menschliche Rolle verschiebt sich vom Operativen zum Strategischen – man arbeitet nicht mehr in der KI-Schleife, sondern man steuert die Schleife von außen (Human-on-the-loop).²⁷

Fazit und strategische Empfehlungen

Context Engineering ist das entscheidende Bindeglied, das die rohe Intelligenz der Sprachmodelle mit der spezifischen Komplexität der realen Welt verbindet.¹ Für Unternehmen bedeutet dies, dass die Qualität ihrer KI-Lösungen nicht mehr primär vom gewählten Modell (GPT-5, Claude 4 oder Gemini 3) abhängt, sondern von der Qualität ihrer Dateninfrastruktur und der Intelligenz ihrer Kontext-Orchestrierung.⁸

Um in der Ära nach 2026 wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Organisationen von monolithischen Prompts zu modularen Kontext-Systemen übergehen.⁸ Dies erfordert Investitionen in Vektordatenbanken, Wissensgraphen und die Entwicklung einer “Contextual Governance”, die sicherstellt, dass KI-Agenten jederzeit auf der Basis von Fakten agieren und gleichzeitig die Grenzen von Sicherheit und Ethik respektieren.⁸ Wer den Kontext beherrscht, beherrscht die KI. Wer ihn ignoriert, riskiert Systeme, die zwar eloquent klingen, aber in der harten Realität der Geschäftsprozesse scheitern.¹

Referenzen

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3. Context Engineering: The Evolution Beyond Prompt Engineering That’s Revolutionizing AI Agent Development – Aakash Gupta, Zugriff am Februar 14, 2026, https://aakashgupta.medium.com/context-engineering-the-evolution-beyond-prompt-engineering-thats-revolutionizing-ai-agent-0dcd57095c50
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7. 6 Components of Context Engineering and How They Work – Analytics Vidhya, Zugriff am Februar 14, 2026, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/11/guide-to-context-engineering/
8. Why AI Teams Are Moving From Prompt Engineering to Context …, Zugriff am Februar 14, 2026, https://neo4j.com/blog/agentic-ai/context-engineering-vs-prompt-engineering/
9. Effective context engineering for AI agents – Anthropic, Zugriff am Februar 14, 2026, https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents
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13. Context Engineering: The New Skill Every AI Developer Needs (Part: 1) | by Naveen Pandey | Jan, 2026, Zugriff am Februar 14, 2026, https://medium.com/@naveenpandey2706/context-engineering-the-new-skill-every-ai-developer-needs-part-1-48653dba7a89
14. Context Engineering for Observability: How to Deliver the Right Data to LLMs – Mezmo, Zugriff am Februar 14, 2026, https://www.mezmo.com/learn-observability/context-engineering-for-observability-how-to-deliver-the-right-data-to-llms
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58. From Generative to Agentic AI: A Roadmap in 2026 | by Arash Nicoomanesh – Medium, Zugriff am Februar 14, 2026, https://medium.com/@anicomanesh/from-generative-to-agentic-ai-a-roadmap-in-2026-8e553b43aeda
59. AI 2027, Zugriff am Februar 14, 2026, https://ai-2027.com/
60. Here’s What to Expect from AI in the Next 5 Years – Brainforge.ai, Zugriff am Februar 14, 2026, https://www.brainforge.ai/blog/heres-what-to-expect-from-ai-in-the-next-5-years
61. AI 2027: Das gefährlichste KI-Szenario der Menschheit – Experten warnen vor Kontrollverlust – Everlast AI, Zugriff am Februar 14, 2026, https://www.kiberatung.de/blog/ai-2027-ki-szenario-kontrollverlust-experten-warnung
62. Agentic AI and Enterprise Architecture in 2026 – ValueBlue, Zugriff am Februar 14, 2026, https://www.valueblue.com/blog/agentic-ai-and-enterprise-architecture-in-2026