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 ablöstDas Konzept des Attention Budget – warum KI-Agenten wie Goldfische ein begrenztes Gedächtnis habenWas Context Rot ist – und warum zu viele Informationen deine KI dümmer machenDer Unterschied zwischen funktionalen und intelligenten AgentenWie du Orchestrator-Agenten baust, die sich selbst Helper-Agenten erstellenPraxisbeispiele: 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 TAKEAWAYS1️⃣ Mehr als Prompt Engineering – es geht um die gesamte Informations-Umgebung2️⃣ Weniger ist mehr – kleinstes Set hochsignaler Infos liefert beste Ergebnisse3️⃣ Orchestrator > Monolith – Delegiere an Helper-Agents4️⃣ Context Rot ist real – mehr Infos → schlechtere Performance5️⃣ Struktur statt Chaos – Prompts, Tools und Ordner klar organisierenRESSOURCEN• Anthropic: „Effective Context Engineering for AI Agents“• Tool: Claude Code (von Anthropic)• Verwandte Episode: 10 Valley OS• Use Cases: Invoice Processing, Podcast-Metadaten, Call-FeedbackFÜR WEN IST DIE EPISODE?Unternehmer & Teams mit KI-AutomatisierungEntwickler mit Claude Code oder anderen AgentsAlle, deren KI trotz guter Prompts dumm reagiertProfessionals, die vom Trial-and-Error zum System wechseln wollenMALCOLMS PHILOSOPHIEShip First, Study Later.Praxis statt Theorie – aus dem echten Werchota.ai Workflow.WHERE TO FIND MALCOLM WERCHOTALinkedIn → linkedin.com/in/malcolmwerchotaWebsite → werchota.aiYouTube → youtube.com/@werchotaX → x.com/malcolmwerchotaFacebook → AI Cookbook by Malcolm WerchotaInstagram → @malcolmwerchotaaiTikTok → @malcolmwerchota📧 Kontakt: [email protected]🎧 Feedback & Ideen: [email protected] FIT ACADEMYErlerne KI-Workflows, die wirklich funktionieren – in 2 Wochen oder 100 % Geld zurück.👉 werchota.ai/ai-fit-academy

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