Was ist KI-Context-Engineering?

Das sind die grundlegenden Regeln, die als die „Physik“ der KI-Welt wirken. Sie definieren die Rolle des KI-Agenten, seinen Tonfall und was er streng genommen tun darf und was nicht. In Vertex AI bleiben diese Anweisungen während jeder einzelnen Interaktion aktiv.

Diese Ebene verfolgt den Verlauf der Unterhaltung und die spezifischen Präferenzen des Nutzers. Wenn ein Nutzer vor drei Schritten ein bevorzugtes Datenformat erwähnt hat, sorgt das semi-persistente Gedächtnis dafür, dass der KI-Agent es nicht vergisst. So kann der Workflow fortgesetzt werden, ohne dass die Nutzerin oder der Nutzer sich wiederholen muss.

Das ist die „Wahrheit“, die in Echtzeit von der Außenwelt eingebracht wird. Dazu gehören Dokumente, die über die Agent Search gefunden wurden, Live-API-Ausgaben und temporäre Notizen, die das Modell verwendet, um ein Problem zu „durchdenken“. Dies ist sehr spezifisch für die jeweilige Aufgabe und ändert sich mit jeder neuen Anfrage.

Beim Prompt Engineering geht es darum, die bestmöglichen Anweisungen zu schreiben. Context Engineering ist die größere Aufgabe, das gesamte Datensystem und den Speicher zu entwerfen, den die KI verwendet, um diese Fragen in Google Cloud zu beantworten.

Context Engineering ist die Verwaltung von Informationen für eine KI. Das Model Context Protocol (MCP) ist ein Tool, mit dem sich KI-Modelle einfach und sicher mit verschiedenen Datenquellen wie BigQuery verbinden lassen.