Schwerpunktthema

Agentic Software Engineering

KI verändert, wie wir Software entwickeln. Agentic Software Engineering geht einen Schritt weiter. Statt KI nur punktuell einzusetzen, übernehmen spezialisierte KI-Agenten konkrete Aufgaben im Software-Lifecycle – zum Beispiel in der Planung, beim Programmieren, Testen oder Dokumentieren. Diese Agenten arbeiten in klar definierten Rollen und werden in Agenten-Workflows koordiniert. Entwickelnde definieren Ziele und Leitplanken, steuern den Einsatz der Agenten und prüfen die Ergebnisse. So entsteht eine neue Form der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine – mit verändertem Fokus auf Qualität, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit.

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Unsichere KI-Assistenten dürfen nicht zur Normalität werden

KI-Assistenten wie OpenClaw versprechen Komfort, Autonomie und immer stärker personalisierte Unterstützung. Doch hinter diesem Versprechen steht eine Architektur, die private Daten, Internetzugang und den Umgang mit nicht vertrauenswürdigen Inhalten kombiniert. Genau diese Konstellation bildet die „Lethal Trifecta“ des Sicherheitsrisikos. Sandboxing und physische Isolation können den Schaden begrenzen, beheben aber nicht das grundlegende Problem. Mit jeder zusätzlichen Fähigkeit vergrößert sich der potenzielle Schadensradius. Dieser Beitrag ist ein Plädoyer dafür, das Tempo zu drosseln, vermeintliche Selbstverständlichkeiten zu hinterfragen und unsichere Architekturen nicht als Normalfall zu akzeptieren.

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Was tun, während die KI nachdenkt

KI kann Code schreiben, während wir warten – aber das heißt nicht, dass wir plötzlich freie Zeit haben. Ob wir nachdenken, multitasken, reviewen oder pausieren sollten, hängt davon ab, welche Art von Arbeit wir gerade erledigen.

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AI and Elaboration: Which Coding Patterns Build Understanding?

Developing with AI through the cognitive Lens

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Fetch-Tools vs. Browser-Rendering in Agenten-Setups

„Eine URL abrufen“ klingt trivial, kann aber innerhalb eines Agenten schnell chaotisch werden. Ein Teil der Verwirrung entsteht durch Dokumentation, die nicht sauber trennt, was die einzelnen Web-Tools eigentlich leisten.

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Ich habe meine KI-Agenten in eine Sandbox gesteckt. Du solltest das auch tun.

KI-Agenten sind mächtig, weil sie Programme mit der entsprechenden Berechtigung auf unseren Rechnern ausführen können. Genau diese Stärke macht uns aber auch angreifbar. Ein einziger Fehler oder eine Prompt-Injection reicht, um das ganze System zu kompromittieren.

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Speed vs. Skill

Developing with AI through the cognitive Lens

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Context Engineering: Umgang mit der Komplexität von KI-generiertem Code

KI-Tools steigern die Produktivität von Entwicklern beim Schreiben von Code, können jedoch Code-Reviewer mit zu umfangreichen Änderungen überlasten. Dieser Artikel zeigt praktische Strategien zur Kontextverwaltung in der KI-unterstützten Entwicklung, die Code verständlich, Reviews handhabbar und die Produktivität von Teams tatsächlich verbessern. Kleine Aufgabenbereiche waren schon immer gute Praxis – mit KI sind sie unerlässlich.

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Schweizer Messer für Salesforce: LLM mit In-Memory-Datenbank

Large Language Models (LLMs) sind notorisch schlecht darin, Transformationen auf großen Datenmengen auszuführen, insbesondere Aggregationen, bei denen gerechnet werden muss - also alles, wo man in SQL zu GROUP BY oder ORDER BY greifen würde, zum Beispiel. Was machen wir aber, wenn wir umfangreiche Daten aus einem System beschaffen und im LLM verarbeiten wollen, aber nur eine API mit begrenzter Funktionalität zur Verfügung haben? In diesem Blogpost stelle ich eine mögliche Lösung vor, die ich erprobt habe.

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KI — Abseits der Buzzwords

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Erst agil, dann agentisch

Agentische AI soll die Softwareentwicklung beschleunigen. Doch neue Technologien können ihre volle Wirkung nur entfalten wenn Organisationen ihre Struktur, Prozesse und Kultur anpassen. Die meisten Organisationen aber sind heute noch nicht in der Lage von schnellerer Softwareentwicklung wirklich zu profitieren. Voraussetzung dafür sind die Fähigkeiten, die durch die agile und DevOps-Bewegung geprägt wurden.

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Das Versprechen der Agenten

Mit agentischen KI-Systemen wird uns eine völlig neue Welt versprochen. Was ist eigentlich die Natur dieser Systeme und was bedeutet das für die Art und Weise, wie wir mit ihnen umgehen werden? Wir gehen der Frage nach, ob wir das alles geschenkt bekommen, oder ob wir uns dafür noch anstrengen müssen.

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Agenten - Kreise - Firmen

Wie der Kreislauf mit agentischen Systemen die Firmen der Zukunft formen wird

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Wertschöpfung in Zeiten agentischer KI-Systeme

Wer nicht unter einem Felsen haust, beobachtet derzeit, wie die Vision der agentischen KI-Systeme von allen großen KI-Herstellern verfolgt und propagiert wird. Noch ist es nicht so weit. Wenn wir den Trend der letzten drei Jahre in die Zukunft fortschreiben, scheint das Versprechen Realität werden zu können. Das macht ein komisches Gefühl in der Magengrube. In diesem Blogpost stelle ich Ihnen ein Schema vor, in das ich die Entwicklungen einordne, um Struktur in die überwältigende Flut zu bekommen.

Vortrag