Product Development Lifecycle / Optimize
Die Execution Unit
optimieren.
99 % der Branche sprechen über Prompt Engineering. Nur wenige haben verstanden, dass der Kontext rund um einen Prompt genauso relevant, wenn nicht relevanter, für die Qualität des Outputs ist. Swisper geht einen Schritt weiter: Wir optimieren Prompts nicht isoliert. Wir optimieren die Execution Unit.
„Context Engineering ist die delikate Kunst und Wissenschaft, das Kontextfenster mit genau den richtigen Informationen für den nächsten Schritt zu füllen.“
Andrej Karpathy, ehem. Sr. Director of AI, Tesla (Juni 2025)
Die Execution Unit
Die atomare Einheit der Optimierung in Swisper ist die Kombination aus vier Dimensionen, die zusammen Qualität, Kosten und Performance jeder KI-Interaktion bestimmen:
State
Welche Informationen für jede Interaktion ins Kontextfenster gelangen. Laufzeitvariablen, Memory-Recalls, Tool-Schemata, Sitzungsverlauf, jedes Token zählt. Das Context Management stellt sicher, dass Agenten genau die richtigen Informationen erhalten, ohne das Fenster mit irrelevanten Daten zu verschwenden.
Prompt
Prompt Builder: Prompt-Templates mit Versionshistorie erstellen und iterieren. State-Variablen-Platzhalter, die aus Laufzeitdaten befüllt werden. Kollaborative Bearbeitung über Engineering- und Produktteams hinweg. Prompt Optimizer: Öffnet jeden Trace-Knoten aus der Live-Produktion und stellt die exakten Laufzeitbedingungen nach. Prompt anpassen, Modelle tauschen, State-Variablen injizieren, bevor du dich auf einen Batch-Test festlegst. Andere Plattformen zeigen dir den Fehler; The Lab lässt dich den Tatort nachstellen.
Modellauswahl
Zugang zu einer Reihe von Modellanbietern über Cloud-Plattformen hinweg. Vergleiche Kandidaten gegen echte Produktionsszenarien, deine tatsächlichen Workloads, deine tatsächlichen Qualitätskriterien. Swisper verwendet den OpenAI-kompatiblen Standard bewusst nicht als Standard-Integrationsschicht. So praktisch er ist, zwingt er jedes Modell in dieselbe Schnittstelle, und verliert dabei die spezifischen Tools, Skills und Steuerungen, die jeder Anbieter bietet. Der LLM Adapter von Swisper verbindet sich nativ mit jedem Anbieter und erhält die volle Leistungsfähigkeit jedes Modells.
Modellkonfiguration
Temperature, Top-P, Max Tokens, Stop-Sequenzen, und die modellspezifischen Parameter, die es nur bei bestimmten Anbietern gibt. Feinjustiere das Verhalten pro Anwendungsfall, pro Agent, pro Execution Unit.
Results Analyzer
Bewertet jede Execution Unit anhand von drei Dimensionen:
Szenario-Bibliothek:
Bibliotheken von Produktionsszenarien als Test-Fixtures aufbauen und pflegen. Echte Nutzerinteraktionen erfassen. Über Prompt-Iterationen und Modell-Migrationen hinweg wiederverwenden.
LLM as a Judge:
Modellbasierte qualitative Bewertung für offene Antworten. Menschliches Scoring mit automatisierter Evaluierung kombinieren. Teams beweisen, welche Execution Unit besser ist, statt darüber zu streiten.