Kontext-Engineering-Strategien für Large Language Model Agents
Mit dem Aufkommen von Large Language Model (LLM) Agents wird Kontext-Engineering zu einem entscheidenden Faktor für den Bau effizienter Agents. Dieser Beitrag fasst vier wichtige Kontext-Engineering-Strategien zusammen: Schreiben (Speichern von Kontext außerhalb des Kontextfensters, z.B. mit Hilfe von Scratchpads oder Erinnerungen), Auswählen (Auswählen relevanten Kontexts aus externem Speicher), Komprimieren (Zusammenfassen oder Kürzen von Kontext) und Isolieren (Aufteilen von Kontext auf mehrere Agents oder Umgebungen). Diese Strategien zielen darauf ab, die Beschränkungen der LLM-Kontextfenster zu adressieren, die Leistung der Agents zu verbessern und die Kosten zu senken. Der Beitrag verwendet Beispiele von Unternehmen wie Anthropic und Cognition, um die spezifischen Methoden und Herausforderungen jeder Strategie im Detail zu erläutern, einschließlich der Speicherauswahl, der Kontextzusammenfassung und der Multi-Agent-Koordination.