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Agentische KI verändert den Software Development Life Cycle in rasantem Tempo. Zwischen Effizienzsprung und Kontrollverlust stellt sich die Frage: Wie viel Verantwortung dürfen wir Maschinen überlassen?
Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Softwareentwicklung hat sich in den letzten Jahren rapide verändert. Während frühe KI-Werkzeuge in der Entwicklerpraxis vor allem als eine Art Autovervollständigung auftraten, rückt mittlerweile eine neue Generation agentischer KI in den Vordergrund. Diese Systeme gehen über das Generieren einzelner Code-Schnipsel hinaus. Sie agieren aktiv und übernehmen komplexe Aufgaben entlang des gesamten Software Development Life Cycle (SDLC), was neue Möglichkeiten schafft.
Hinter einer agentischen KI steckt mehr als ein generatives Sprachmodell. Agenten nutzen einen iterativen Zyklus aus Wahrnehmen, Planen, Handeln und Lernen. Sie sammeln selbstständig Informationen, formulieren Pläne, führen Aktionen mithilfe von Werkzeugen aus und passen ihr Verhalten anhand von Feedback an. Dabei können mehrere spezialisierte Agenten zusammenarbeiten. Das AtScale-Glossar [1] beschreibt agentische KI als autonom, proaktiv, spezialisiert und anpassungsfähig. Diese Eigenschaften erlauben es grundsätzlich, komplexe Probleme zu lösen und Arbeitsabläufe zu orchestrieren. Im Gegensatz dazu reagiert generative KI lediglich auf Eingaben und erzeugt Inhalte.
Erste KI-Assistenten wie Github Copilot [2] oder Tabnine [3] unterstützten Entwickler beim Schreiben einzelner Funktionen und reduzierten den Tippaufwand. Doch die Visionen und die Möglichkeiten erweitern sich stetig. Eine Definition bezeichnet agentische KI im Kontext der Softwareentwicklung [4] als dreistufiges Reifegradmodell.
Tier 1 entspricht dabei KI-assistierter Entwicklung: Systeme wie ...
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