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.
Podcast

AI News #7

Eine Milliarde reicht nicht mehr. Fable, vier Tage und weg. Google finanziert auf Pump.

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Alternativen zu KI aus den USA

Claude und GPT haben die Art, wie ich Software schreibe, grundlegend verändert. Doch ich fühle mich zunehmend unwohl angesichts steigender Kosten, des Vendor-Lock-ins und unserer wachsenden Abhängigkeit von einer Handvoll US-Anbieter. Nachdem ich lokale Modelle und in Europa gehostete Open-Weights-Alternativen ausprobiert habe, war ich überrascht: Einige weniger bekannte Modelle können bereits einen großen Teil meiner täglichen Arbeit abdecken.

Blog-Post

Schneller ist nicht besser: Über Experimentierkultur und ihre Kosten

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Nebu: Self-made Souveränität

Ein Rezept zum DI.DAY

Podcast

AI News #6

DeepSeek macht den Preis kaputt. Anthropic greift nach der Billion. Drei KIs lösen ein 80-Jahre-Rätsel.

Blog-Post

Das Agentic Trio

Podcast

Der mythische Bot-Monat – Teil 1

Brooks’ Thesen auf dem KI-Prüfstand

Podcast

AI News #5

Compute-Deal mit Beigeschmack. Cerebras feiert Börsenstart. Harness schlägt Modell.

Blog-Post

Den Raum nutzen, nicht die Tretmühle optimieren

Warum agentische Entwicklung Product Discovery braucht

Blog-Post

Nebu: Self-made Souveränität

Open-Source-Alternativen zu Slack gibt es viele. Echte Souveränität liefert keine davon. Community Editions sind bewusst so reduziert, dass kein Unternehmen sie produktiv einsetzen kann, und Enterprise-Features stecken hinter kommerziellen Lizenzen. Dieser Artikel zeigt, warum «selber bauen» heute keine Utopie mehr ist, sondern eine realistische Option für jeden, der eine Produktvision und etwas Do-it-yourself-Mut mitbringt.

Podcast

AI News #4

Opus 4.7 und die Token-Frage. GPT 5.5 enttäuscht. Open Source rückt näher.

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AI News

Mythos unter Verschluss. US-Chip-Ban als Boomerang. Lokale KI für die Hosentasche.

Blog-Post

Vom Vibe Coder zum Agentic Engineer

Ich lese nicht mehr jede Zeile Code, die in meinen Projekten entsteht. Ich glaube, das geht den meisten so, die ernsthaft mit KI-Agenten arbeiten. Wenn ein Agent in zehn Minuten tausend Zeilen produziert, ist Zeile-für-Zeile-Review nicht mehr realistisch. Gleichzeitig landet dieser Code aber in Produktion, und irgendjemand muss dafür Verantwortung übernehmen.

Blog-Post

Warum sich Domänenwissen nicht extrahieren lässt

KI-Agenten versprechen, wochenlange Requirements-Workshops durch wenige Stunden strukturierter Interviews zu ersetzen. Das klingt überzeugend. Die Kognitionswissenschaft spricht dagegen.

Blog-Post

Gute Last, schlechte Last

Die versteckten Kosten von Spec-driven Development

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AI News

3 Bit müssen reichen. Das CLI-Comeback. Anthropics Quellcode auf Abwegen.

Blog-Post

Über AI-Einsatz in verschiedenen Coding-Situationen

Wo hilft LLM-gestützte Softwareentwicklung bei der Entwicklungsproduktivität und wo bleibt sie hinter den Erwartungen zurück? Anstatt KI in der Softwareentwicklung als eindimensionalen Produktivitätsbeschleuniger zu sehen, gehen wir diesen Fragen entlang mehrerer Dimensionen nach, welche eine Studie aus dem Stanford-Umfeld bietet: Projektreife, Aufgabenkomplexität und Popularität der Programmiersprache. Ziel ist es, ein realistischeres Bild für die Erwartungshaltung bei KI für Softwareentwickelnde und Führungskräfte zu schaffen, fernab des aktuellen Hypes.

Podcast

KI-Agenten einsperren

Sandboxen und Prompt Injection

Blog-Post

Spec-Driven Development ist Domain-Driven Design für Ungeduldige

Spec-Driven Development Tools wie BMAD versprechen, den Requirements-Engpass zu beseitigen, mit dem agentische Entwicklungsteams konfrontiert sind. Aber passt das wirklich gut zu deiner Organisation?

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REST ist das bessere MCP

Statt spezielle APIs zu nutzen, können Agenten bestehende Web-Anwendungen direkt bedienen. Sie nutzen somit wie Menschen die konsequenteste Umsetzung von Hypermedia und profitieren so von bereits vorhandenem Kontext, Validierung und Zugriffsrechten. Am Beispiel einer Reisekostenabrechnung zeige ich, wie Agenten damit komplexe, kontextabhängige Aufgaben automatisieren können – ohne dafür neue APIs implementieren zu müssen.

Podcast

AI News

Wachstum bis zum Blackout. Das große Stühlerücken. Die Agents.md auf dem Prüfstand.

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Agenten gut, alles gut?

Softwareentwicklung besteht aus einer Aneinanderreihung von Kompromissen. Seit ich Systeme baue, gibt es immer diese Dinge, die man nicht macht, obwohl man sie eigentlich gern tun würde. Mit Agenten können wir jetzt plötzlich unsere Wünsche erfüllen und endlich alles umsetzen, was uns immer gefehlt hat. Spoiler: Das sollten wir aber nicht.

Blog-Post

Neuland reloaded

When Angela Merkel said in 2013 that the internet is 'Neuland’ (uncharted territory) for all of us, the amusement online was considerable. Viewed from some temporal and substantive distance, one can now recognize a perspective from which she was indeed correct.

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Meine Coding-Agenten laufen jetzt sandboxed. Den Netzwerkzugriff habe ich unter Kontrolle.

Netzwerkzugriff für KI-Coding-Agents per Proxy-Allowlist einschränken

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Vom Vibe Coder zum Code Owner

KI-Agenten erzeugen in kürzester Zeit tausende Zeilen Code. Wer ihr Potenzial voll ausschöpfen will, kann nicht mehr jede Zeile reviewen – wird aber trotzdem für die Software verantwortlich sein. Wie übernimmt man Ownership für Code, den man nicht vollständig gelesen hat? Die Antwort liegt im Agent Harness: einem System aus deterministischen Checks, KI-Reviews und gezieltem menschlichem Review, das Qualität erzwingt statt erhofft.

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Spec-Driven Architecture: Wenn Agenten bauen, muss Architektur sprechen

Spec-Driven Development gibt Agenten eine klare Implementierungsgrundlage. Was es nicht löst: wie ein Portfolio von Systemen kohärent bleibt. Spec-Driven Architecture überträgt dasselbe Prinzip auf die Architekturebene, mit Contracts als versionierten Grenzen und Garantien, durchsetzbar im agentischen Workflow und in der CI/CD-Pipeline.

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Ein Überblick der AI-assistierten Softwareentwicklung in 2026

Orientierung für Verwirrte

Blog-Post

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.

Blog-Post

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

Blog-Post

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.

Blog-Post

Speed vs. Skill

Every AI coding tool promises the same thing: unprecedented speed, effortless productivity, freedom from tedious work. The pitch is compelling. But what if feeling more productive and being more capable aren’t the same thing? Research shows that automation makes us feel more productive while eroding our skills. Let’s examine this tension through the lens of cognitive psychology.

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

Kleine Änderungen waren schon immer eine gute Idee

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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.

Blog-Post

KI — Abseits der Buzzwords

Genervt vom KI-Hype? Geht mir genauso. Aber hinter all dem Gerede steckt auch etwas, das wirklich hilft – vor allem im Alltag von Entwickler:innen. Tools wie Claude Code nehmen einem lästige Routinearbeiten ab und schaffen Zeit für das, was eigentlich zählt: Probleme verstehen und gute Lösungen finden. Das ist keine Magie – es ist eine praktische Unterstützung, die Entwicklung beschleunigt, ohne unsere Kernkompetenzen zu ersetzen.

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Erst agil, dann agentisch

Warum Ihnen AI nicht helfen wird

Blog-Post

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.

Blog-Post

Agenten - Kreise - Firmen

In Teil 2 habe ich Ihnen versprochen, die probabilistische Weltsicht zu beleuchten, mit der Machine Learning Experten schon immer vertraut sind, und die uns allen mit agentischen KI-Systemen bevorsteht. Wir befassen uns damit, was genau in unserem Fall das Lernende System ist, welche neue Rolle dabei Menschen einnehmen, und wie die Vision des CEO von Microsoft Satya Nadella zur Firma der Zukunft aussieht.

Blog-Post

Wertschöpfung in Zeiten agentischer KI-Systeme

Vortrag
Vortrag

Anforderungen und Architekturwissen für Coding Agents: zwischen Spec-Inflation und Vibe Coding

Software Architecture Summit Oktober 2026 / 10:00 - 13:00

Vortrag
Vortrag

Agentic Software Modernization: Mit KI-Agenten Softwaresysteme erneuern (oder doch nicht?)

Software Architecture Summit Oktober 2026 / 10:00 - 13:00

Vortrag
Vortrag

AI Systems Architecture: Was AI-Features produktionstauglich macht

BED Con / 09:00 - 10:00

Vortrag
Vortrag

Super sichere Software oder ultra unsicheres Slopaggedon? KI und die Software-Supply-Chain

heise devSec 2026 / 11:15 - 12:00

Vortrag
Vortrag

Nur auf Sand gebaut? Sandboxing-Technologien im Vergleich

heise devSec 2026 / 10:30 - 11:15

Vortrag
Vortrag

Legacy Systeme verbessern mit Agentic Coding

Workshoptage / 09:00 - 17:00

Vortrag
Vortrag

Trust, but Sandbox

Agentic Software Engineering Night Zürich / 17:30 - 19:30

News

INNOQ Technology Day am 12. November 2026

News

IT-Security bei INNOQ: Sichere Software beginnt mit durchdachter Architektur

News

Neu: Agentic Engineering Accelerator Programm

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Jetzt anmelden: INNOQ Technology Day 2025

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Neues Training: Agentic Software Engineering

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Softwarearchitekturen für KI- und ML-Systeme entwerfen

iSAQB®-Schulung