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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AI and Elaboration: Which Coding Patterns Build Understanding?

AI tools let you complete coding tasks without connecting new information to your existing mental models—a cognitive process known as elaboration that is crucial for building understanding. But some AI interaction patterns preserve this elaboration while others bypass it entirely. Let’s explore what elaboration is, why it helps with learning, and how we can use AI tools in a way that helps with this process rather than circumventing it.

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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.

Mein Setup mit Lima-VM und JetBrains Gateway für sichere agentische Entwicklung

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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

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

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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

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

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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.

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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