Agentic Coding: Wenn KI selbstständig programmiert

Die Softwareentwicklung steht vor einem Paradigmenwechsel. Was mit einfachen Code-Vorschlägen begann, hat sich zu einer neuen Ära der KI-gestützten Softwareentwicklung entwickelt: Agentic Coding. Dabei schreiben KI-Agenten nicht nur einzelne Code-Zeilen, sondern planen, implementieren und testen eigenständig komplexe Software-Features.

Was ist Agentic Coding?

Anders als klassische Code-Assistenten wie GitHub Copilot, die auf explizite Eingaben reagieren, arbeiten agentic (handelnde) KI-Systeme proaktiv. Sie verstehen übergeordnete Ziele, zerlegen diese in Teilaufgaben und führen sie selbstständig aus – inklusive Fehlerbehebung, Tests und Dokumentation.

Ein praktisches Beispiel: Statt „Schreibe mir eine Funktion, die..." sagt man: „Implementiere eine Benutzerauthentifizierung mit OAuth2". Der Agent analysiert das Projekt, identifiziert die benötigten Komponenten, schreibt den Code, fügt Tests hinzu und aktualisiert die Dokumentation.

Die wichtigsten Tools 2026

Claude Code / Gemini Code Assist

Die großen Sprachmodell-Anbieter haben dedizierte Coding-Agenten entwickelt. Diese können direkt im Terminal oder der IDE arbeiten, haben Zugriff auf das Dateisystem und können Shell-Befehle ausführen. Besonders stark: Das Verständnis für größere Codebases und architekturelle Zusammenhänge.

Cursor & Windsurf

Spezialisierte IDEs, die KI-First gedacht sind. Sie kombinieren klassische Entwicklungsumgebungen mit tiefgreifender KI-Integration. Features wie „Agent Mode" ermöglichen mehrstufige Aufgaben: Der Agent kann eigenständig recherchieren, Code ändern, bauen und testen – in einer Schleife, bis das Ergebnis stimmt.

Devin & Open-Source-Alternativen

Vollautonome Coding-Agenten, die als „KI-Softwareentwickler" vermarktet werden. Sie können komplette Issues bearbeiten, Pull Requests erstellen und mit bestehenden Development-Workflows interagieren. Open-Source-Projekte wie OpenDevin demokratisieren diese Technologie.

Praxisbeispiel: Webseiten-Entwicklung

Bei Seele Consulting nutzen wir Agentic Coding bereits produktiv. Ein konkretes Beispiel: Die Erstellung neuer Service-Landingpages für unsere Website. Der Ablauf:

1. Briefing: „Erstelle eine SEO-optimierte Landingpage für IT-Beratung Bochum, analog zu unserer Essen-Seite."
2. Analyse: Der Agent analysiert die bestehende Seite, extrahiert das Layout und die Schema-Strukturen.
3. Implementierung: Neue HTML-Datei wird erstellt, Inhalte werden auf Bochum angepasst, SEO-Meta-Tags generiert.
4. Integration: Sitemap wird aktualisiert, Footer-Links werden ergänzt.
5. Validierung: Der Agent prüft auf Syntaxfehler und fehlende Elemente.

Was früher einen halben Tag dauerte, ist in unter 10 Minuten erledigt – bei konsistenter Qualität.

Chancen für Unternehmen im Ruhrgebiet

Schnellere Time-to-Market

Prototypen und MVPs entstehen in Stunden statt Wochen. Gerade für mittelständische Unternehmen, die mit begrenzten Entwicklerressourcen arbeiten, ein enormer Vorteil.

Demokratisierung der Entwicklung

Fachkräfte ohne tiefe Programmierkenntnisse können mit KI-Unterstützung eigene Tools und Automatisierungen erstellen. Der „Citizen Developer" wird Realität.

Fokus auf Architektur

Entwickler werden zu Architekten. Anstatt jede Zeile selbst zu schreiben, definieren sie Strukturen, prüfen Ergebnisse und konzentrieren sich auf die wirklich schwierigen Probleme.

Die Grenzen von Agentic Coding

Trotz aller Begeisterung gibt es wichtige Einschränkungen:

• Qualitätskontrolle erforderlich: KI-generierter Code muss reviewt werden. Subtile Fehler, Sicherheitslücken oder ineffiziente Lösungen sind möglich.
• Kontextgrenzen: Bei sehr großen oder komplex verwobenen Codebases stoßen die Agenten an Grenzen.
• Domänenwissen: Fachspezifische Anforderungen (z.B. Finanz-Compliance, Medizintechnik) erfordern weiterhin menschliche Expertise.
• Kreative Architektur: Wirklich innovative Systemdesigns entstehen noch immer im menschlichen Kopf.

Wie Unternehmen starten können

1. Experimentieren: Claude oder Cursor kostenlos testen. Kleine, abgegrenzte Aufgaben delegieren.
2. Schulen: Entwickler im Umgang mit KI-Tools trainieren. „Prompt Engineering für Entwickler" ist eine eigene Kompetenz.
3. Prozesse anpassen: Code-Review-Workflows explizit auf KI-generierten Code ausrichten.
4. Sicherheit beachten: Sensible Daten nicht an externe KI-Dienste übermitteln. On-Premise-Optionen prüfen.

Fazit: Evolution, keine Revolution

Agentic Coding ersetzt keine Entwickler – es macht sie produktiver. Die Technologie ist reif für den Unternehmenseinsatz, erfordert aber kluge Integration und realistische Erwartungen. Wer jetzt einsteigt, verschafft sich einen echten Wettbewerbsvorteil.