AI+ Context Engineering Practitioner™

Was KI-Systeme wirklich gut macht, ist nicht allein der Prompt – sondern der gesamte Kontext, in dem sie arbeiten. Wer Kontexte gezielt strukturiert, erzielt präzisere, stabilere und nachvollziehbarere Ergebnisse.

Zentrale Themen

Kontexte für KI-Systeme strukturieren und gezielt steuern.
Prompt-Design in ein vollständiges Kontextsystem einbetten.
Kontextfenster, Rollenlogik und Informationsgewichtung sinnvoll nutzen.
Fehlerquellen reduzieren und stabile Ausgaben in generativen KI-Systemen sicherstellen.
Context Engineering in Entwicklung, Automatisierung und Analyse einsetzen.

Voraussetzung
Hilfreich ist ein Grundverständnis von KI, generativen Modellen und digitalen Prozessen. Tiefe technische Kenntnisse sind nicht erforderlich – auch Produkt- und Strategieprofis steigen direkt ein.

Zielgruppe
Besonders geeignet für Fachkräfte in Entwicklung, Data Science, Produktentwicklung und Innovation – sowie alle, die KI-Systeme strukturierter einsetzen und zuverlässigere Ergebnisse erzielen wollen.

Context Engineering wird zur Kernkompetenz für alle, die mit KI-Systemen professionell arbeiten. Wer Kontexte beherrscht, beherrscht die Qualität seiner KI-Ausgaben.

Kursinhalte

Einführung in Context Engineering

Context Engineering im Vergleich zu Prompt Engineering: der entscheidende Unterschied
Von einzelnen Prompts zu vollständigen Kontext-Pipelines: ein Paradigmenwechsel
Die vier Bausteine des Kontexts: Anweisungen, Wissen, Werkzeuge und Zustand
Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis in LLM-Systemen verstehen
Vorteile von Context Engineering: Relevanz, Konsistenz und Kosteneffizienz
Anwendungsfall: kontextsensitiver KI-Reiseassistent
Praktische Übung: Systemanweisungen und Gedächtnisstatus für einen rollenbasierten KI-Agenten entwickeln

Muster und Strategien im Kontextmanagement

Das W-S-C-I-Framework: Write, Select, Compress, Isolate – Überblick und Anwendung
WRITE: Agentenidentität, Persona, Leitplanken und Systemzustand definieren
SELECT: gezielte Datenabfragen und Metadatenfilterung umsetzen
COMPRESS: Zusammenfassungen, Token-Budgets und automatische Verdichtung anwenden
ISOLATE: Kontextgrenzen, Zugriffsschutz und Fokussierung sicherstellen
Erweiterte Abrufmuster: hybride Suche und semantisches Chunking
Fallstudie: Gedächtnisstrategie von ChatGPT und Claude
Praktische Übung: Kontextauswahl und -komprimierung mit LangChain/LlamaIndex implementieren

Kontext-Pipelines, RAG und Grounding-Strategien

Die vollständige Kontext-Pipeline von der Eingabe bis zur Antwort-Aktualisierung
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Architektur und Funktionsweise im Detail
Vektordatenbanken einsetzen: Pinecone, Chroma und Einbettungsmodelle
Grounding-Probleme erkennen: Halluzinationen, Context Poisoning und Ablenkung
Lösungsansätze: Reranking, Provenance-Tracking und Context Forensics
Fallstudie: Anthropics Multi-Agent Researcher (MAR)
Praktische Übung: RAG-Pipeline mit Vektorsuche und fundierten Antworten aufbauen

Token-Ökonomie, Skalierung und unternehmensweiter Einsatz

Kosteneffizienz durch gezielte Token-Nutzung in Kontext-Pipelines verstehen
Skalierungskonzepte und das Model Context Protocol (MCP) im Überblick
Datenschutz und Compliance: PII-Erkennung, Schwärzung und Zugriffskontrolle
Kontextkonflikte auflösen und konsistente Modellausgaben sicherstellen
Multimodale Eingaben verarbeiten: Dokumente, Tabellen und Videotranskripte
Unternehmensbeispiele: Walmart „Ask Sam“ und Morgan Stanley Knowledge Assistant
Hands-on: rollenbasierte Kontextfilterung und sicheren Datenabruf umsetzen

KI-Kontextflüsse gestalten – ohne Programmierkenntnisse (No-Code)

Wie sich Unternehmensprozesse in strukturierte KI-Kontextflüsse überführen lassen
Aufbau von Kontextflussdiagrammen (CFDs) und automatisierten Workflow-Architekturen (AWA)
Das W-S-C-I-Modell mit No-Code-Plattformen umsetzen (n8n, Make, Zapier)
Vorlagen entwickeln, die gleichbleibend strukturierte KI-Antworten liefern
Praxisbeispiel: KI-gestützter Assistent im Kunden-Onboarding-Prozess
Unternehmensbeispiele: Airbnb-Supportautomatisierung und HSBC-Kreditvergabe
Hands-on: eigenen Kontextablauf mit No-Code-Orchestrierung aufbauen

Anwendungsfälle aus der Praxis – Context Engineering nach Branchen

Anforderungen an Context Engineering in stark regulierten Umgebungen
Gesundheitswesen: KI-Diagnoseunterstützung und sichere Isolation sensibler Patientendaten
Finanzsektor: Marktauswertungen, Compliance-Reports und Tool-gestützter Kontext
Recht und Bildung: gezielte Dokumentrecherche und individuell angepasster Lernkontext
Risiken adressieren: Context Poisoning erkennen und Kontextkonflikte bereinigen
Persistenter Agentenspeicher für komplexe, mehrstufige Aufgaben einsetzen
Praxisbeispiele: Activeloop im IP-Recht und Five Sigma in der Versicherungsbranche

Multi-Agenten-Systeme steuern und weiterentwickeln

Grenzen einzelner Agenten: Kontext-Explosion als Skalierungsproblem verstehen
Aufbau und Logik von Multi-Agent-Systemen (MAS) mit Kontextisolierung
Klare Rollenteilung: Router, Planer und ausführende Agenten im MAS
Effiziente Kontextweitergabe von Agent zu Agent
Steuerungsmechanismen, Governance-Regeln und Sicherheit im agentenübergreifenden Betrieb
Verantwortungsvoller KI-Einsatz: Bias-Kontrolle, Fairness und Nachvollziehbarkeit
Unternehmensbeispiele: IBM Watson Orchestrate und Enterprise Context Orchestrators
Berufliche Perspektiven: Context Architect und Spezialist für KI-Governance

Capstone-Projekt und Zertifizierungsabschluss

Projektüberblick: Konzeption und Aufbau eines kontextsensitiven Multi-Agent-Systems
Umsetzung: Query Router, Finanzberechnungen und Policy RAG mit n8n entwickeln
Ergebnisse präsentieren, Feedback integrieren und das System weiterentwickeln
Abschlussbewertung erfolgreich abschließen und AI+ Context Engineering™-Zertifizierung erhalten

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