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Was das ist

Der Weg einer Anfrage an eine KI, von Anfang bis Ende: was schon geladen ist, bevor du schreibst, wie das Kontextfenster zusammengestellt wird, welche Filter es in deiner App und im Gateway prüfen, das Modell, die Schleife eines Agenten und was am Ausgang geprüft wird. Wähle ein Szenario, klicke auf eine Etappe und bearbeite die Teile dort, wo sie eingehen.

Die Reiter

Ablauf: die elf Etappen und das Kontextfenster. Tools, MCP und Skills: was jede Definition kostet, die Skills auf drei Ebenen und ein Tool-Aufruf Kontrolle für Kontrolle (Schema, Hooks, Berechtigungen wie bei Claude Code, Persona, Sandbox). Kontext: was über RAG hereinkommt, was beim Komprimieren verloren geht und was sich cachen lässt, mit echten Preisen. IDE-Agent: was je nach Modus ohne Nachfrage ausgeführt wird, was sich rückgängig machen lässt und was die Subagenten sparen (oder nicht). Labor: was jede Schicht aus dem Angriffskatalog von /agents abfängt, gemessen, und die Fehler, die keine Angriffe sind.

Die Leiste oben ist das Kontextfenster

Es ist alles, was das Modell in DIESER Etappe liest, Stück für Stück, mit seinen Tokens, die wirklich mit dem o200k-Tokenizer von OpenAI gezählt werden (andere Modelle zählen etwas anders). Tool-Definitionen werden als das JSON gezählt, das sie beschreibt; jeder Anbieter verpackt sie auf seine eigene Weise, es ist also eine Annäherung. Achte darauf, wie viel schon da ist, bevor du etwas schreibst.

Was echt ist und was simuliert wird

Die Filter nutzen die Geheimnis- und Personendaten-Detektoren der App und die Injection-Phrasenliste von /agents: Was sie finden, ist echt, und alles läuft in deinem Browser. Das Gateway wird simuliert: Seine Richtlinien existieren (Azure API Management hat llm-token-limit, llm-content-safety und semantisches Caching; LiteLLM, Guardrails vor und nach dem Aufruf), aber hier übernehmen unsere Detektoren den Inhaltsfilter. Eine Phrasenliste fängt den Standardbefehl und nicht den verschleierten: Das passiert auch bei echten listenbasierten Filtern.

Was niemand gesehen hat

Entferne Schichten und schau in das Kästchen unten: was da war und keine aktivierte Schicht sich angesehen hat. Die Lektion der indirekten Injection ergibt sich von selbst: Der App-Filter sieht das abgerufene Dokument nicht und auch nicht die Ausgabe eines Tools, weil sie später eintreffen. Keine einzelne Schicht reicht aus.

Vom Prompt zur AntwortWas mit deiner Anfrage an eine KI passiert, Schritt für Schritt
Vom Prompt zur AntwortWas mit deiner Anfrage an eine KI passiert, Schritt für Schritt
Kontextfenster bei «Den Kontext zusammenstellen»0 Tokens · 0 % des Fensters
  • System-Prompt 0
  • Verlauf der Unterhaltung 0
  • Dein Prompt 0
  • Abgerufene Dokumente (RAG) 0

Den Kontext zusammenstellen

Was passiert. Die Anfrage wird zusammengestellt: der Verlauf (oder seine Zusammenfassung, falls er nicht mehr passt), die vom RAG abgerufenen Dokumente und dein Prompt, in fester Reihenfolge. Ein Präfix, das sich zwischen Anfragen nicht ändert, lässt sich cachen und wird günstiger.

Was schiefgehen kann. Ein abgerufenes Dokument kann einen versteckten Befehl enthalten: Das ist die indirekte Injection. Beim Komprimieren des Verlaufs kann eine deiner Anweisungen verloren gehen. Und eine Änderung am Anfang der Anfrage bricht den Cache.

Im Detail:/embeddings/llm-costs/context-forge

Die Antwort erreicht den Nutzer.

Alles, was die Detektoren gefunden haben, wurde von irgendeiner Schicht gesehen.