E80: Warum deine KI-Agenten versagen – Context Engineering als Lösung

Deine KI-Agenten funktionieren, aber sie sind nicht clever? Sie folgen Anweisungen, machen aber ständig Fehler bei neuen Situationen? Das Problem liegt nicht an der KI – sondern an der Art, wie du sie baust. In dieser zweiteiligen Episode enthüllt Malcolm Werchota das Geheimnis hinter wirklich intelligenten KI-Agenten: Context Engineering. Anders als beim Prompt Engineering, wo du nur eine gute Anweisung schreibst, geht es beim Context Engineering darum, die gesamte Informations-Umgebung deiner KI zu designen – welche Tools sie hat, welche Daten sie sieht und wie sie auf vorherige Erfahrungen zugreifen kann. Anhand eines realen Beispiels aus seinem Unternehmen – einem Rechnungsverarbeitungs-Agenten, der zwar funktioniert, aber bei jeder neuen Rechnung scheitert – erklärt Malcolm, wie Anthropics Forschung „Effective Context Engineering“ sein Team zum Umdenken gebracht hat: Weg vom Skript-Denken, hin zur Informationsarchitektur. Du lernst in Teil 1: Was Context Engineering ist und warum es Prompt Engineering ablöst Das Konzept des Attention Budget – warum KI-Agenten wie Goldfische ein begrenztes Gedächtnis haben Was Context Rot ist – und warum zu viele Informationen deine KI dümmer machen Der Unterschied zwischen funktionalen und intelligenten Agenten Wie du Orchestrator-Agenten baust, die sich selbst Helper-Agenten erstellen Praxisbeispiele: Invoice Processing, Podcast-Metadaten u. a. Malcolms Ansatz: Keine Theorie, sondern praxiserprobte Workflows, die sein Team täglich nutzt – von Rechnungsverarbeitung bis Podcast-Produktion. Teil 2 behandelt fortgeschrittene Techniken: System-Prompt-Strukturierung, minimale Tool-Sets und Strategien gegen Context-Explosion bei lang laufenden Tasks. Perfekt für Unternehmer und Teams, die KI-Automatisierung ernst nehmen. Ship First, Study Later – aber ship es richtig. KEY TAKEAWAYS 1️⃣ Mehr als Prompt Engineering – es geht um die gesamte Informations-Umgebung 2️⃣ Weniger ist mehr – kleinstes Set hochsignaler Infos liefert beste Ergebnisse 3️⃣ Orchestrator > Monolith – Delegiere an Helper-Agents 4️⃣ Context Rot ist real – mehr Infos → schlechtere Performance 5️⃣ Struktur statt Chaos – Prompts, Tools und Ordner klar organisieren RESSOURCEN • Anthropic: „Effective Context Engineering for AI Agents“ • Tool: Claude Code (von Anthropic) • Verwandte Episode: 10 Valley OS • Use Cases: Invoice Processing, Podcast-Metadaten, Call-Feedback FÜR WEN IST DIE EPISODE? Unternehmer & Teams mit KI-Automatisierung Entwickler mit Claude Code oder anderen Agents Alle, deren KI trotz guter Prompts dumm reagiert Professionals, die vom Trial-and-Error zum System wechseln wollen MALCOLMS PHILOSOPHIE Ship First, Study Later. Praxis statt Theorie – aus dem echten Werchota.ai Workflow. WHERE TO FIND MALCOLM WERCHOTA LinkedIn → linkedin.com/in/malcolmwerchota Website → werchota.ai YouTube → youtube.com/@werchota X → x.com/malcolmwerchota Facebook → AI Cookbook by Malcolm Werchota Instagram → @malcolmwerchotaai TikTok → @malcolmwerchota 📧 Kontakt: [email protected] 🎧 Feedback & Ideen: [email protected] AI FIT ACADEMY Erlerne KI-Workflows, die wirklich funktionieren – in 2 Wochen oder 100 % Geld zurück. 👉 werchota.ai/ai-fit-academy