Anthropic stellt eine innovative Methode für KI-Management vor, die den gesamten Kontext einbezieht.
In Kürze
- Context Engineering verbessert die Effizienz von KI-Agenten
- Neues Memory-Tool speichert Daten persistent
- Öffentliche Testphase für Entwickler gestartet
Anthropic und das neue Context Engineering
Anthropic, ein Unternehmen, das sich intensiv mit künstlicher Intelligenz (KI) beschäftigt, hat kürzlich eine spannende neue Methode für das KI-Management vorgestellt: das „Context Engineering“. Diese Herangehensweise wird als eine Weiterentwicklung des bisherigen „Prompt Engineering“ angesehen. Während beim Prompt Engineering der Fokus auf der Erstellung effektiver Eingabebefehle liegt, bezieht das Context Engineering den gesamten Kontext in die Arbeit ein. Dazu zählen Systemanweisungen, Tools, externe Daten und der Nachrichtenverlauf. Das Ziel? Die begrenzte Aufmerksamkeit von KI-Modellen besser zu nutzen und sie bei langfristigen Aufgaben konsistent zu halten.
Effizienzsteigerung durch Context Engineering
Mit Context Engineering können KI-Agenten ihre Aufgaben deutlich effizienter bewältigen. Sie arbeiten mit einem ganzheitlichen Kontext, der kontinuierlich angepasst wird. Dies geschieht durch verschiedene Strategien, wie zum Beispiel:
- Die Kompaktierung von Konversationen
- Das Führen strukturierter Notizen außerhalb des direkten Kontexts
- Die Nutzung spezialisierter Unter-Agenten
Hierbei ist es wichtig, das sogenannte „Aufmerksamkeitsbudget“ der Modelle im Auge zu behalten, da die Menge an Informationen, die ein Modell gleichzeitig verarbeiten kann, begrenzt ist.
Das neue Memory-Tool
Ein weiteres Highlight aus dem Hause Anthropic ist ein neu entwickeltes Memory-Tool. Dieses ermöglicht es KI-Agenten, Daten persistent zu speichern. In Tests zeigte sich, dass die Kombination aus diesem Tool und der neuen Kontextbearbeitung zu signifikant verbesserten Leistungen führte und gleichzeitig den Datenverbrauch erheblich reduzierte.
Öffentliche Testphase und Zukunftsaussichten
Aktuell befinden sich diese Innovationen in einer öffentlichen Testphase und sollen Entwicklern dabei helfen, KI noch effektiver in großen und komplexen Aufgaben einzusetzen. Es bleibt spannend zu beobachten, wie sich diese neuen Ansätze auf die Nutzung von KI in der Praxis auswirken werden.
Quellen
- Quelle: Anthropic
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
