Eine Zeit lang bedeutete der Einsatz von KI in der Softwareentwicklung, Codezeilen automatisch zu vervollständigen, während eine Person programmierte. Die Frage, die sich jetzt stellt, ist eine andere: Kann ein Team von KI-Agenten das Schreiben, Prüfen und Testen von Code Ende-zu-Ende übernehmen, mit menschlicher Aufsicht nur an den entscheidenden Punkten?
Vom Vervollständigen von Code zum Ende-zu-Ende-Aufbau
Der Unterschied geht über die Geschwindigkeit hinaus. Ein Agent, der lediglich automatisch vervollständigt, braucht eine Person, die jede Designentscheidung trifft. Ein Agententeam, das für die Ende-zu-Ende-Arbeit ausgelegt ist, kann eine Aufgabe übernehmen, lösen, das Ergebnis prüfen und testen, ähnlich wie ein menschliches Entwicklungsteam, das zusammenarbeitet.
Wie organisiert sich ein Agententeam?
Der Schlüssel liegt in nach Rollen organisierten Agenten: einer, der nachdenkt, bevor er handelt, ein weiterer, der prüft, was gebaut wurde, und ein dritter, der es vor der Auslieferung testet. ArgenTor, das Xcapit-Framework dafür, funktioniert so: ein nach Rollen organisiertes Agententeam wie ein echtes Entwicklungsteam, mit Prüfung des Gebauten in jeder Phase.
Warum muss Sicherheit von Anfang an im Design verankert sein?
Wenn der Code von einem Agenten geschrieben wird, wird die Frage, wer die Sicherheit dieses Codes prüft, noch dringlicher. Deshalb versteht ein solches Framework Sicherheit als Teil des ursprünglichen Designs, integriert ab dem ersten Schritt.
Wie autonom kann dieser Prozess heute sein?
Vollständige Autonomie geht heute noch mit menschlicher Prüfung an den Punkten einher, die jedes Team als kritisch für seinen Betrieb definiert. Die nützliche Frage lautet heute, welchen Teil des Prozesses man zuerst delegieren und welchen man unter direkter Aufsicht behalten sollte.
Wie autonom ist der Code-Review-Prozess in Ihrem Team heute, und welchen Teil dieses Prozesses wären Sie bereit, als Erstes zu delegieren?
Fernando Boiero
CTO & Mitgründer
Über 20 Jahre in der Technologiebranche. Gründer und Direktor des Blockchain Lab, Universitätsprofessor und zertifizierter PMP. Experte und Vordenker für Cybersecurity, Blockchain und künstliche Intelligenz.
Brauchen Sie intelligente KI-Agenten für Ihr Unternehmen?
Wir bauen spezifikationsgesteuerte autonome Agenten, die echte Ergebnisse liefern.
Das könnte Sie auch interessieren
Sicherheit von KI-Agenten: die Angriffsfläche wächst schneller als die Kontrollen
Der Einsatz von KI-Agenten im Betrieb eröffnet eine neue Angriffsfläche. Was es bedeutet, diese Systeme zu scannen und die Funde zu beheben.
Von OpenClaw zu Agentor: Sichere AI Agents in Rust entwickeln
Wie ein Sicherheitsaudit eines Open-Source AI-Agents-Frameworks die Grenzen von Python aufdeckte und uns dazu brachte, Agentor in Rust zu bauen.
Spec-Driven Development mit KI-Agenten: Ein praktischer Leitfaden
Wie KI-Agenten Spec-Driven Development mit automatisierter Spezifikationserstellung, Konsistenzpruefung und Testableitung transformieren. Ein praktischer Leitfaden.