In de wereld van agentic AI, waar autonome systemen zelfstandig taken plannen en uitvoeren, wordt één element steeds belangrijker: context. In de video “How to Pass Context in an Agentic AI Flow” laat Grant Miller zien hoe bedrijven context slim kunnen beheren om AI-systemen echt effectief te maken.
Waarom context de sleutel is tot slimme AI
Agentic AI verschilt fundamenteel van klassieke AI. In plaats van enkel te reageren op prompts, onthoudt en gebruikt het systeem informatie over tijd heen. Denk aan eerdere taken, gebruikersvoorkeuren en externe data.
Volgens experts evolueert AI daardoor van een “reactieve tool” naar een doelgerichte digitale medewerker. Maar zonder goede context… valt alles uit elkaar.
Context engineering: Van kunst naar wetenschap
De video benadrukt een belangrijke verschuiving: van prompt engineering naar context engineering.
Context engineering betekent:
- De juiste informatie verzamelen
- Die informatie structureren
- En ze op het juiste moment doorgeven aan AI-agents
In recente studies wordt dit zelfs omschreven als het “besturingssysteem van AI-agents”, wie de context beheert, bepaalt het gedrag van de AI.
👉 Met andere woorden: Context is niet zomaar data, het is strategische sturing.
Hoe context wordt doorgegeven in agentic flows
Volgens Grant Miller draait alles rond drie essentiële bouwstenen:
1. Taakgeschiedenis (Task History)
AI-agents moeten begrijpen:
- Wat er al gebeurd is
- Welke stappen genomen zijn
- Wat de volgende logische actie is
Dit voorkomt dubbel werk en verhoogt consistentie.
2. Context chaining tussen systemen
In moderne workflows werken meerdere tools en agents samen. Context moet dus:
- Doorgegeven worden tussen systemen
- Verrijkt worden onderweg
- Consistent blijven
Denk aan een AI die data ophaalt, analyseert en vervolgens een rapport schrijft, zonder contextverlies.
3. Orchestratie van agents
Agentic AI draait vaak in multi-agent systemen:
- Eén agent verzamelt info
- Een andere analyseert
- Een derde neemt beslissingen
Een orchestrator bewaakt:
- Wie welke taak uitvoert
- Welke context gedeeld wordt
- Wanneer acties gebeuren
Dit maakt complexe workflows schaalbaar en betrouwbaar.
Praktisch voordeel: Betere AI-interacties
Wanneer context correct wordt beheerd:
- Worden antwoorden consistenter
- Werken workflows sneller
- Verminderen fouten en hallucinations
- En kan AI echt “meedenken”
Zonder context engineering blijven AI-systemen beperkt tot losse, oppervlakkige interacties.
De toekomst: AI die écht begrijpt
De evolutie naar agentic AI betekent dat systemen:
- Zelf plannen
- Zelf beslissen
- En leren uit eerdere interacties
Maar dat kan alleen als context goed wordt beheerd. Nieuwe standaarden zoals protocollen voor contextdeling en integraties met tools maken dit steeds eenvoudiger.
De conclusie is duidelijk: De kracht van AI zit niet alleen in het model, maar in de context die je het geeft.
