Episode Details

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.

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