Nach dem Coding-Assistenten kommt die Agenten-Entwicklungsumgebung

Vom Coding-Assistenten zum Agent Harness

Die erste Generation von KI-Werkzeugen für Entwickler war vergleichsweise einfach:

Man schreibt Code – die KI ergänzt ihn.

Dieses Modell verändert sich inzwischen grundlegend.

Moderne Coding-Agenten können zunehmend selbstständig innerhalb einer Entwicklungsumgebung arbeiten. Sie können beispielsweise:

• Repositories analysieren
• mehrere Dateien verändern
• Tests ausführen
• Fehler suchen
• Pull Requests vorbereiten
• Dokumentation aktualisieren
• längere Aufgaben über mehrere Arbeitsschritte hinweg bearbeiten

Damit verändert sich die Rolle der KI in der Softwareentwicklung.

Aus einem Werkzeug, das einzelne Codezeilen ergänzt, wird zunehmend ein eigenständiger Akteur im Entwicklungsprozess.

JetBrains beschreibt diese Entwicklung inzwischen als Teil einer offenen Infrastruktur für agentenbasierte Softwareentwicklung. Über das Agent Client Protocol (ACP) sollen unterschiedliche Coding-Agenten mit Entwicklungsumgebungen verbunden werden können.

JetBrains spricht dabei ausdrücklich vom vollständigen Harness eines Agents – einschliesslich Planung, Logik, Tools, Modell-Routing und Observability.

Entscheidend ist nicht nur das Modell

Für mich ist deshalb ein Begriff besonders wichtig:

Agent Harness

Damit ist die technische Umgebung gemeint, innerhalb derer ein Agent arbeitet.

Ein solches Harness bestimmt unter anderem:

• welche Rechte ein Agent besitzt
• auf welche Dateien und Systeme er zugreifen darf
• welche Regeln und Guardrails gelten
• welche Tools zur Verfügung stehen
• welchen Kontext der Agent erhält
• wie Zustand und Speicher verwaltet werden
• wann ein Lauf beendet oder abgebrochen wird
• welche Tests ausgeführt werden
• wie Ergebnisse durch Evaluatoren oder Verifier überprüft werden

Die Leistungsfähigkeit eines Coding-Agenten hängt deshalb nicht allein vom verwendeten Sprachmodell ab.

Mindestens ebenso wichtig ist die Frage, wie seine Arbeitsumgebung gestaltet ist.

Ein leistungsfähiges Modell mit weitreichenden Rechten, unklaren Regeln und fehlenden Prüfmechanismen kann sogar problematischer sein als ein schwächeres Modell innerhalb eines sauber definierten Harness.

Vom Prompt Engineering zum Agent Engineering

Die nächste Generation der Softwareentwicklung wird deshalb möglicherweise weniger davon geprägt sein, immer bessere Prompts zu schreiben.

Stattdessen werden andere Fragen wichtiger:

Welche Werkzeuge darf der Agent verwenden?

Welche Entscheidungen darf er selbstständig treffen?

Welchen Kontext benötigt er?

Wie wird überprüft, ob sein Ergebnis korrekt ist?

Wann muss er abbrechen oder einen Menschen einbeziehen?

Damit verschiebt sich der Schwerpunkt zunehmend vom reinen Prompt Engineering hin zum Agent Engineering.

Und genau dort dürfte ein wesentlicher Teil zukünftiger Softwarearchitektur entstehen.

Weiterführende Quelle

JetBrains: JetBrains Air – Building a System of Products for Agentic Software Development