Vom Prompt Engineering zum Context Engineering: der Wandel 2026

Der Wandel in vier Jahren: vom Prompt zum Kontext

2023 war die Schlagzeilen-Kompetenz das Prompt Engineering — formuliere die Anweisung gut, und ein einzelnes Modell vollbringt Beeindruckendes. Bis 2024 hatte sich die Diskussion zu Retrieval-Augmented Generation (RAG) verschoben: Das Modell sollte nicht mehr alles wissen, ihm wurden zur Abfragezeit relevante Dokumente zugeführt. 2025 richtete sich das Rampenlicht auf Agent Engineering — mehrstufige Systeme, die planen, Werkzeuge aufrufen und handeln, statt nur zu antworten. Und 2026 hat die Disziplin darunter einen Namen: Context Engineering.

Jeder Schritt ersetzte nicht so sehr den vorherigen, sondern legte dessen wahren Engpass offen. Bessere Prompts zeigten, dass dem Modell Wissen fehlte — daher RAG. Besseres Retrieval zeigte, dass einzelne Antworten nicht genügten — daher Agenten. Und fähige Agenten offenbarten die tiefste Beschränkung von allen: Ein Agent ist immer nur so gut wie der Kontext, über den er nachdenken kann. Das ist die These von 2026.

Warum sich der Engpass zum Kontext verschoben hat

Als Spitzenmodelle exzellent darin wurden, Anweisungen zu befolgen, hörte die clevere Formulierung auf, der Unterschied zu sein. Zwei Systeme, die dasselbe Modell betreiben, divergieren nun fast vollständig darin, was sie ihm vorlegen: welche Quellen, wie aktuell, in welcher Struktur, mit welchen Berechtigungen. Das ist Context Engineering — die richtigen Informationen in den Arbeitskontext eines Agenten zu entscheiden und zu liefern.

Das Vokabular lohnt sich bewusst zurückzugewinnen, denn Anbieter beanspruchen es bereits. Ardoq hat unter anderem geholfen, den Begriff Context Engineering für Enterprise Architecture zu popularisieren, und die Rahmung ist richtig: In einem Unternehmen ist der schwierige Teil nie der Prompt, sondern das Zusammenstellen vertrauenswürdigen Kontexts über einen weitläufigen Bestand hinweg. Wir würdigen diese Rahmung — und treiben sie dann dorthin, wo sie noch nicht hingelangt ist.

• Prompt Engineering (2023): die an ein Modell gesendete Anweisung optimieren
• RAG (2024): dem Modell zur Abfragezeit relevante Dokumente zuführen
• Agent Engineering (2025): planen, Werkzeuge aufrufen, über mehrere Schritte handeln
• Context Engineering (2026): das Wissen gestalten, über das der Agent nachdenkt

Strukturierter Unternehmenskontext lebt bereits in der EA

Hier ist der Teil, den die meisten Context-Engineering-Diskussionen überspringen. Der reichste Unternehmenskontext, den ein Agent braucht, liegt nicht lose verstreut in Wikis und Tickets — vieles davon ist bereits modelliert. Welche Anwendungen existieren, welche Geschäftsfähigkeiten sie unterstützen, was wovon abhängt, welche Daten wohin fließen, was obsolet oder gefährdet ist: Das ist genau der Inhalt eines Enterprise-Architecture-Modells.

Das macht EA zum natürlichen System of Context — der Schicht, die ein Agent abfragt, um über den gesamten Bestand nachzudenken — neben den Systems of Record (CRM, ERP, ITSM), die jeweils für eine Domäne antworten. Ein System of Record sagt Ihnen, was in einem Silo geschah. Das System of Context sagt Ihnen, was bricht, wenn eine Komponente ausfällt, was redundant ist und was exponiert ist. RAG über lose Dokumente ist flacher Kontext; ein vernetzter EA-Graph ist tiefer, strukturierter Kontext.

• Anwendungsportfolio und die Fähigkeiten, die jedes System unterstützt
• Abhängigkeiten — was bricht, wenn eine Komponente ausfällt
• Datenflüsse — wohin sensible Daten tatsächlich gehen
• Lifecycle-Signale — was obsolet, redundant oder gefährdet ist

Die Bedingung: der Kontext muss lebendig sein

Es gibt eine harte Voraussetzung. Ein EA-Repository funktioniert nur dann als System of Context, wenn es aktuell ist. Ein Agent, der selbstbewusst über einen achtzehn Monate alten Schnappschuss nachdenkt, gibt selbstbewusste, falsche Antworten — und in einem regulierten Umfeld ist eine selbstbewusste falsche Antwort schlimmer als gar keine Antwort.

Context Engineering im Unternehmen ist also keine einmalige Retrieval-Pipeline; es ist ein Bekenntnis zu einem lebendigen, agent-ready Repository, das kontinuierlich aufgefrischt wird. Das Modell hinter dem Agenten ist eine austauschbare Massenware. Die Aktualität, Struktur und Governance Ihres Kontexts ist das dauerhafte Vermögen. Bringen Sie die Reihenfolge richtig: zuerst der Kontext, dann der Rest.

Sovereign Context Engineering: das regulierte Prisma

Fügen Sie nun die Beschränkung hinzu, die die Großen gern überspringen. Eine Enterprise-Architecture-Karte ist faktisch ein nahezu vollständiger Bauplan der Organisation: vollständiges Systeminventar, kritische Abhängigkeiten, obsolete Komponenten, bekannte Schwachstellen, sensible Datenflüsse. Sie standardmäßig einem Modell in einer US-Cloud zuzuführen, ist für eine regulierte Bank, einen Versicherer oder eine öffentliche Stelle eine DORA-, NIS2-, DSGVO- und EU-AI-Act-Tretmine.

Context Engineering unter Vorgaben der Datenresidenz und Governance verdient seinen eigenen Namen: Sovereign Context Engineering. Es hält den Kontext innerhalb der EU oder Ihrer eigenen Infrastruktur, macht den Zugriff berechtigungsbewusst und hinterlässt einen Audit-Trail, den ein Auditor akzeptiert. Die Frage ist nicht mehr, ob KI mit Ihrer Architektur sprechen kann, sondern ob KI über Ihre Architektur nachdenken kann, ohne dass Sie die Kontrolle darüber verlieren. Für die regulierte Finanzwelt ist diese zweite Frage die einzige, die zählt.

• Datenresidenz-bewusst: der Kontext bleibt in der EU oder auf einer von Ihnen kontrollierten Infrastruktur
• Berechtigungsbewusst: wer was abfragen darf, wird durchgesetzt, nicht angenommen
• Auditierbar: ein belastbarer Trail für die Prüfung durch DORA / CSSF / NIS2

EA als System of Context — und der Ehrlichkeits-Schutzrahmen

Fügen Sie die Teile zusammen, und das Bild von 2026 ist klar: Der Agent ist eine Massenware, der Prompt ist ein kleiner Hebel, und das entscheidende Vermögen ist eine lebendige, gesteuerte, souveräne Kontextschicht. Enterprise Architecture ist die natürliche Heimat dieser Schicht — das System of Context, das die Antworten eines Agenten vertrauenswürdig und die Akzeptanz eines Auditors möglich macht.

Wir werden präzise sein, was existiert. Ein souveräner MCP-Server, der Agenten mit diesem Kontext verbindet, ist eine Richtung, auf die ArchiLU hinarbeitet — eine Überzeugung dazu, wie regulierte Unternehmen dies tun sollten, kein ausgeliefertes Produkt, das wir heute behaupten. Was jetzt real ist, ist das Fundament: ein lebendiges EA-Modell, EU-Region- oder On-Premise-Hosting unter Ihrer Kontrolle, natives Französisch und Englisch, veröffentlichte Preise. Bauen Sie zuerst das System of Context; das Protokoll obenauf kommt zuletzt, und nur dann, wenn der Kontext es wert ist, abgefragt zu werden.