Context engineering: één context layer voor al je AI-agents
Context engineering bepaalt welke kennis een AI-agent bij elke taak meekrijgt. Ovidius AI brengt je verspreide data, de kennis in de hoofden van je mensen en je bedrijfsregels samen in één context layer met governance, zodat elke AI-agent in je bedrijf vanuit hetzelfde geheugen werkt. We bouwen hem in je eigen VPC op n8n en het Model Context Protocol, gekoppeld aan de systemen die je al gebruikt.
Plan een kennismaking
Je echte kapitaal is wat je bedrijf weet, en dat lekt weg
Twee bedrijven kunnen dezelfde software kopen en uit dezelfde talentpool werven. Wat de ander heeft geleerd, kunnen ze niet kopiëren: hoe de beste deals rondkomen, welke bezwaren van klanten zes maanden later op churn wijzen, en welke shortcuts de senior engineers op de harde manier ontdekten.
De kennis die om vijf uur naar huis gaat
De belangrijkste context is nooit opgeschreven. Die zit in het patroongevoel van je beste accountmanager, in het geheugen van je senior PM over waarom drie jaar geleden voor een bepaalde architectuur is gekozen, en in het gevoel van je supportlead voor welke escalatiepaden werken. Die kennis gaat om vijf uur naar huis, neemt in augustus twee weken vrij en neemt uiteindelijk ontslag, waarna elke nieuwe collega maanden bezig is om op te bouwen wat het bedrijf al wist.
Waarom wiki's en SOP-bibliotheken verouderen
Statische systemen zijn verouderd zodra ze geschreven zijn, en ze bijhouden is niemands taak. Niets ververst ze, en niets waarschuwt je dat een cruciale pagina al veertien maanden niet is aangeraakt terwijl de architectuur en de processen van het team twee keer veranderden. Ondertussen maakt je bedrijf continu context aan in calls, e-mails, beslissingen, klantgesprekken en code reviews, en die raakt over tien tools verspreid zodra hij ontstaat. Een AI-kennisbank voor je hele bedrijf legt die kennis vast terwijl hij ontstaat en maakt hem doorzoekbaar voor elke persoon en agent die hem nodig heeft.
Vier manieren waarop standaard-RAG je agents tekortdoet
Een retrieval-pipeline op een vectordatabase beantwoordt eenvoudige vragen goed. Zet er zonder context engineering een hele vloot agents op en hij breekt op vier voorspelbare plekken.
- Versnipperde context Jira-tickets, Slack-discussies en databaseschema's worden los van elkaar geïndexeerd, dus de agent ziet nooit de relaties, afhankelijkheden en eerdere beslissingen die ruwe data betekenis geven.
- Geen intentieherkenning Vectorsimilariteit ziet geen verschil tussen "een bug fixen" en "een module reviewen", dus retrieval levert het verkeerde materiaal en de agent vult het gat met een gok.
- Verouderde data Door herindexeren in batches nemen agents de operationele beslissingen van vandaag op basis van de data van vorige week.
- Toegangscontrole na retrieval Traditionele RAG filtert rechten pas als de data al is opgehaald, waardoor afgeschermde records in de context van de agent belanden. Ovidius dwingt toegang per rol af vóór retrieval, dus een agent ziet nooit data waarvoor hij geen rechten heeft.
Wat versnipperde context je kost
Opnieuw uitzoeken, opnieuw uitleggen en opnieuw afleiden wat het bedrijf al weet, is een terugkerende kostenpost die niemand bijhoudt, omdat geen enkele begrotingsregel hem vangt. Twee cijfers maken hem zichtbaar.
De kosten van dubbel werk
Die kosten zie je bij elke onboarding, elke AI-chatsessie en elke overdracht tussen teams waarbij iemand de context opnieuw opbouwt. Elke nieuwe tool maakt het erger, want elk systeem dat belooft kennis te ordenen, wordt weer een plek waar die kennis zich verstopt. Onze trajecten voor AI-consultancy beginnen met in kaart brengen waar context steeds opnieuw wordt gemaakt en wat dat kost aan engineeringuren en tragere beslissingen.
Meer agents, meer blinde vlekken
Elke agent die je inzet, begint elke taak zonder iets te weten over je klanten, je regels of wat de agent in dezelfde workflow vorige week besloot. Tien agents zonder gedeeld geheugen doen elkaars werk over en kunnen niet voortbouwen op wat de anderen hebben geleerd. Model Context Protocol (MCP) is de open standaard geworden om agents met data te verbinden, en het kan alleen doorgeven wat een gedeelde geheugenlaag aanlevert.
De tokenbelasting
Zonder gestructureerde context layer stoppen engineers systeemprompts vol met herhaalde instructies, schema's en beleidsdocumenten. Lange prompts begraven het relevante detail in het midden, waar modellen er het minst op letten, en je betaalt bij elke call voor elk herhaald token. Met context engineering haal je die bedrijfskennis uit de prompt en zet je haar in een blijvende, doorzoekbare knowledge graph, en dat verlaagt zowel de latency als de tokenkosten.
Eén gedeeld geheugen voor je hele bedrijf
Eén context layer met governance bevat wat het bedrijf weet en levert dat aan elke persoon en agent die het nodig heeft. Hij koppelt aan de systemen die je al gebruikt, zoals Slack, Jira, SAP en Snowflake, zonder migratie en zonder iets te vervangen. Elk verzoek van een agent volgt dezelfde route erdoorheen.
Eén semantische basis
Elk team put uit één bron, en elke agent leest uit en schrijft naar hetzelfde geheugen. Je bedrijfsregels en tone of voice gelden al bij retrieval, dus geen agent hoeft ze apart in zijn prompt te krijgen.
Een geheugen dat steeds rijker wordt
De layer voegt samen wat hij opneemt, scherpt aan als er nieuw bewijs binnenkomt en markeert wat verouderd is. Change Data Capture en Semantic Pyramid Indexing houden hem actueel zonder handmatige rebuilds.
Gebouwd voor een team van agents
Agents delen geheugen via frameworks zoals Mem0 of Letta, zodat elke nieuwe agent toevoegt aan wat de andere al weten. Als n8n Select Partner bouwt Ovidius de layer model-agnostisch, in je VPC of on-premises, en verbindt je operationele tools tot een levende knowledge graph via MCP en event-driven integratiepipelines.
Context layer vs. RAG vs. semantische laag
RAG op een vectordatabase, een semantische laag voor BI en een context layer bedienen verschillende gebruikers, werken met verschillende datamodellen en falen op verschillende manieren.
Working with Owen and the Ovidius team has been a highly efficient experience; they are incredibly attentive and adapted quickly to our specific requirements. By leveraging their AI-driven content for our travel insurance sites, we've completely phased out our reliance on external agencies and freelancers in 2026 while significantly speeding up production.
Security en governance ingebouwd in retrieval
Bedrijven die onder SOC 2, HIPAA of de cyberregels van de SEC vallen, kunnen geen context layer draaien die data buiten hun omgeving stuurt. De onze draait binnen die omgeving, en elke retrieval laat een spoor achter. Zo past de layer in de AI governance die we in elke workflow bouwen.
Geen data naar buiten
De context layer draait volledig binnen je eigen VPC of on-premises omgeving. Er zit geen SaaS van derden in het retrieval-pad, dus je complianceteam hoeft een auditor geen extra blootstelling uit te leggen.
Rechten afgedwongen bij retrieval
Rechten komen uit je bronsystemen, waaronder Jira, Slack, SAP en GitHub, en gelden op het moment van retrieval. Een agent met rechten op supportdata kan geen financiële records ophalen, ook niet als beide in dezelfde graph staan. Transcripten van calls, Slack-threads en e-mailketens krijgen dezelfde behandeling als gestructureerde records: per rol toegankelijk, gelogd en nooit beschikbaar buiten de rechten waaronder ze zijn gemaakt.
Veelgestelde vragen over context engineering en de context layer
Laat versnipperde data je AI niet langer ophouden
Context engineering begint bij in kaart brengen waar je context zit, waar hij weglekt en wat een context layer met governance je bespaart aan tokens en hallucinaties. Daarna bouwen we de layer in je eigen omgeving, samen met je team.