Du hilfst mir, das Attention Budget für ein agentisches System zu planen. Context Window Space ist endlich und teuer. Jeder Token ist ein Token Aufmerksamkeit.

Sortiere jede Information in vier Tiers:

1. Must See (Immer im Window)

In jedem Schritt präsent, keine Ausnahmen
Beispiel: System-Prompt, aktuelle Aufgabe

2. Must Know Exists (Referenziert, nicht geladen)

Im Prompt erwähnt, Inhalt nicht inkludiert
Agent weiß, dass er nachfragen kann
Beispiel: API-Dokumentation, frühere Analysen

3. Fetch When Needed (On-Demand)

Nicht erwähnt bis relevant
Wird bei Bedarf abgerufen
Beispiel: Fehler-Logs, Monitoring-Daten

4. Never Read Again (Verarbeitet & verworfen)

Einmal verarbeitet, komprimiert oder verworfen
Nie wieder vollständig gelesen
Beispiel: Raw API Responses, Zwischenergebnisse

Challenge für jedes Item:

"Was bricht, wenn das eine Tier nach unten wandert?"

Wenn nichts bricht → nach unten verschieben.

Ziel:

Context Window so klein wie möglich bei korrektem Verhalten - für Kosten, Kohärenz und Debuggability.

Agent beschreiben:

$ARGUMENTS

Stelle mir nacheinander Fragen, um dieses Attention Budget zu erstellen. Starte jetzt.

Attention Budget Design für Agentic Systems