Agentic Engineering
Aktualisiert:
Wie unterscheidet sich Agentic Engineering von Vibe Coding?
Vibe Coding heißt: prompten, bis es läuft. Agentic Engineering heißt: vorher festlegen, was „fertig“ bedeutet, und genau das prüfen. Für einen Prototyp reicht KI-gestütztes Programmieren ohne Struktur. Auf einer Codebasis, die ein Team pflegen muss, bricht es zusammen. An seine Stelle treten schriftlich festgehaltene Absicht, kuratierter Kontext und deterministische Prüfungen.
Unsere Position: Agentic Engineering ist Engineering-Disziplin, angewandt auf KI-Systeme. Ob aus einer KI-Demo Software für die Produktion wird, hängt an der Disziplin, nicht an der Intelligenz des Modells. Das Fundament bleiben die Werte, Prinzipien und die Haltung des klassischen Software Engineering. Agenten haben das Betriebsmodell der Softwareentwicklung nicht verändert. Sie haben offengelegt, ob ein Team überhaupt eins hatte.
Wie arbeiten Teams mit Agentic Engineering?
Agentic Engineering besteht aus vier Teilen: wie ihr die Arbeit organisiert, was der Agent sieht, wie ihr das Ergebnis prüft und wie ihr das System entwerft. Wer nur das Coding-Tool austauscht und am sprintbasierten Betriebsmodell festhält, nutzt bloß einen Bruchteil dessen, was möglich ist.
Die meisten Fehler eines Agenten gehen auf seinen Kontext zurück. Über den Kontext steuert ihr deshalb am stärksten die Qualität. Sobald Code billig ist, wird die Prüfung zum Engpass. Spezifikationen und Tests gehören dann zur Architektur, weil der Agent genau sie liest.
Jeder Teil hat seine Praktiken. Zur Organisation gehören spezifikationsgetriebene Entwicklung und die Frage, wo klassisches Agile an seine Grenzen stößt. Beim Kontext geht es um Retrieval, persistentes Gedächtnis und die Informationsarchitektur, die Agenten lesen, bei der Prüfung um Review als Engpass, KI-gestütztes TDD, deterministische Gates und Evals.
Woran erkennt ihr, ob ein Team besser wird?
Messt, was für euer Geschäft zählt, und nicht, wie viel Code ein Agent geschrieben hat. Ein Reifegradmodell ordnet Engineers auf einem Weg ein, der vom gelegentlichen Prompten bis zum Betrieb von Agenten als System reicht. Wenige KPIs zeigen, ob sich bei der Auslieferung etwas bewegt hat.
Was ändert sich in großen Unternehmen?
In großen Unternehmen wird Kontext zum Produkt. Die Fachdomänen verantworten ihn, eine gemeinsame Plattform stellt ihn bereit. Ein zentraler Speicher scheitert an Domänen, die er nicht versteht, und ein Speicher pro Team zersplittert die Governance. Die Plattform verbindet beides: Jede Domäne pflegt ihren Kontext selbst, und alle greifen über dieselbe Infrastruktur darauf zu.