Produktentwicklungs-Lifecycle / Optimize
Die Execution Unit
optimieren.
99 % der Branche spricht über Prompt Engineering. Wenige haben verstanden, dass der Kontext rund um einen Prompt genauso relevant 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 in das Kontextfenster gelangen. Laufzeitvariablen, Speicherabrufe, 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 Versionsverlauf erstellen und iterieren. Zustandsvariablen-Platzhalter werden zur Laufzeit befüllt. Kollaborative Bearbeitung zwischen Engineering- und Produktteams. Prompt Optimizer: Öffnet jeden Trace-Knoten aus der Live-Produktion und erstellt exakte Laufzeitbedingungen nach. Prompt anpassen, Modelle tauschen, State-Variablen injizieren — bevor ein Batch-Test durchgeführt wird.
Modellauswahl
Zugang zu einer Reihe von Modellanbietern über Cloud-Plattformen. Kandidaten gegen echte Produktionsszenarien vergleichen — Ihre tatsächlichen Workloads, Ihre tatsächlichen Qualitätskriterien — bevor Sie sich festlegen.
Modellkonfiguration
Temperature, Top-P, maximale Tokens und andere Inferenzparameter, die das Modellverhalten für Ihren spezifischen Anwendungsfall formen. The Lab testet Konfigurationsänderungen gegen Ihre Szenarien und misst die tatsächliche Auswirkung auf Kosten und Qualität, bevor Sie festlegen.
Echtzeit-Verbesserung mit The Lab
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 als Richter:
Modellbasierte qualitative Bewertung für offene Antworten. Menschliche Bewertung mit automatisierter Evaluierung kombinieren. Teams beweisen, welche Execution Unit besser ist — anstatt darüber zu streiten.