Klassische Softwareentwicklung vs. Entwicklung mit Agentenunterstützung

Klassische Software entsteht oft wie in einer Werkstatt: Erst wird geplant, dann gebaut, dann getestet, am Ende dokumentiert. Vieles passiert nacheinander. Wenn jemand krank ist oder eine Phase länger dauert, steht die nächste Schlange schon an. Qualität hängt stark von einzelnen Personen ab – von Tagesform, Erfahrung, Zeitdruck.

Mit Agentenunterstützung fühlt sich derselbe Weg anders an. Stellen Sie sich ein Orchester vor: mehrere Spezialist:innen, die parallel spielen – aber nach einer gemeinsamen Partitur und mit Dirigat. „Agenten“ sind dabei digitale Fachkräfte, die bestimmte Aufgaben besonders gut können. Ein Agent schreibt Code, ein anderer entwirft Tests, ein dritter fasst sauber zusammen, was gebaut wurde, und ein vierter sucht gezielt nach Schwachstellen. Ich setze das Zielbild, die Spielregeln und die Abnahmekriterien – und prüfe am Ende, ob das Ergebnis passt.

Der spürbare Unterschied: Arbeitsschritte laufen gleichzeitig. Während ein Agent eine Funktion umsetzt, generiert der Test-Agent schon Gegenbeispiele und Grenzfälle. Die Dokumentation entsteht nicht erst „irgendwann“, sondern mit. Dadurch werden Zwischenergebnisse früher greifbar, Änderungen bleiben beherrschbar, und Entscheidungen sind nicht nur getroffen, sondern auch erklärbar – mit nachvollziehbaren Notizen, so etwas wie einem kleinen Architektur-Tagebuch.

Für Entwickler:innen bedeutet das weniger Routine und mehr Substanz. Statt den zehnten ähnlichen Adapter von Hand zu tippen, fließt Zeit in die richtige Struktur, in klare Schnittstellen, in die kniffligen Stellen der Fachlogik. Wissen bleibt nicht in Köpfen stecken, sondern wird als wiederverwendbares Vorgehen festgehalten. Das senkt Risiken, wenn Teammitglieder wechseln oder Projekte wachsen.

Für Kund:innen zeigt sich der Vorteil in Tempo, Verlässlichkeit und Transparenz. Ergebnisse werden früher sichtbar, Qualität ist messbarer, weil Tests und Prüfberichte nicht „nice to have“ sind, sondern automatisch mitlaufen. Wer wissen möchte, warum eine Entscheidung so und nicht anders getroffen wurde, findet eine Begründung – nicht nur eine Behauptung.

Natürlich ist das kein Zaubertrick. Agenten brauchen eine klare Aufgabenbeschreibung, gute Beispiele und Grenzen. Ohne Kontext entstehen falsche Annahmen. Modelle sind nicht immer deterministisch – derselbe Auftrag kann leicht unterschiedliche Varianten liefern. Fragen zu Datenschutz, Urheberrecht und Datenstandorten bleiben wichtig und werden aktiv geklärt. Und: Die Verantwortung bleibt beim Menschen. Agenten unterstützen, sie entscheiden nicht.

Ein kurzes Bild aus dem Alltag: Früher dauerte ein kleiner API-Anschluss mehrere Tage – erst Umsetzung, dann Tests, später die Doku. Heute definiere ich gemeinsam mit dem Auftraggeber Ziel und Qualitätsmaßstäbe. Dann starten die Agenten: Code, Gegenproben, Beschreibung. Ein Kritiker-Agent markiert offene Punkte – etwa fehlende Fehlermeldungen oder unklare Randfälle. Ich schaue mir die Hinweise an, entscheide, was angepasst wird, und halte die Entscheidung fest. Am Ende steht ein Ergebnis, das nicht nur funktioniert, sondern sich auch erklären lässt.

So entsteht aus einem Fließband ein Orchester: Gleicher Anspruch, anderes Zusammenspiel. Mehr Geschwindigkeit, gleichmäßigere Qualität, bessere Nachvollziehbarkeit – ohne die Verantwortung aus der Hand zu geben. In Teil 2 zeige ich, wie dieser Ablauf konkret organisiert ist: vom Zielbild über Leitplanken bis zur Artefakt-Pipeline, die Ergebnisse sichtbar und stabil macht.