Coding-Agenten bringen ein breiteres Spektrum an Programmiererfahrung mit, als ein einzelner Mensch je selbst sammeln könnte. Unter guter Anleitung schreiben sie Code von erstaunlich hoher Qualität – oft in kürzester Zeit. Und was tun wir? Wir werfen ihnen halbfertige Sätze hin und wundern uns über mittelmäßige Ergebnisse.

Ein Weckruf – und eine Einladung, es besser zu machen.

Agentic Coding – was ist das überhaupt?

Agentic Coding bedeutet: Ein KI-Agent nimmt Anweisungen in natürlicher Sprache entgegen, um eigenständig Code zu schreiben – nicht nur als einzelne Vervollständigung, sondern in iterativen Schleifen. Im Hintergrund wird er dabei von einem Sprachmodell gesteuert. Er liest Dateien, schreibt Tests, führt sie aus, korrigiert Fehler und arbeitet sich Schritt für Schritt an eine Lösung heran.

Im Unterschied zu einfacher Code-Vervollständigung agiert der Agent kontextbewusst, zielgerichtet und über längere Zeiträume hinweg autonom. Er reagiert nicht nur auf den nächsten Tastendruck, sondern verfolgt ein Ziel.

Das verändert gerade die Softwareentwicklung – in einem Tempo, das viele überrascht. Und es verlangt von uns ein neues Verständnis unserer Rolle als Entwicklerinnen und Entwickler.

Ich dachte: Lasst mich in Ruhe, programmieren kann ich selbst

Mein Name ist Claudius Proissl. Ich bin promovierter Informatiker, in der klassischen Algorithmik beheimatet, und dem Thema Agentic Coding stand ich zunächst ausgesprochen skeptisch gegenüber. Programmieren kann ich selbst – und es macht mir Spaß. Wozu also ein Werkzeug, das mir meine liebste Tätigkeit abnimmt?

Dann habe ich mich am Fraunhofer IAO intensiv mit der Technologie beschäftigt. Und ich denke heute fundamental anders darüber.

Denn eines ist klar: Dieser Hype ist anders. Die dahinterliegenden Ideen – natürliche Sprache als Schnittstelle zur Codeerzeugung, iterative Agentenschleifen, kontextbewusste Codegenerierung – werden nicht wieder verschwinden. Im Gegenteil: Sie werden reifen, sich verfestigen und den Alltag der Softwareentwicklung dauerhaft prägen. Wer heute abwartet, wird morgen aufholen müssen.

Willkommen in der FORTRAN-Ära des Agentic Coding

Erlauben Sie mir einen historischen Vergleich, der auf den ersten Blick gewagt klingt – aber bei genauerem Hinsehen erstaunlich gut passt.

Compiler übersetzen Hochsprache in Maschinencode. Coding-Agenten übersetzen natürliche Sprache in Hochsprache. In beiden Fällen übernimmt ein automatisiertes System eine Übersetzungsaufgabe, die zuvor dem Menschen vorbehalten war.

Als in den 1950er-Jahren die ersten Compiler entstanden, war die Skepsis unter Assembler-Programmierern enorm: Kein Compiler werde je so effizient sein wie ein Mensch, der den Maschinencode von Hand optimiert. Heute wissen wir: Das Gegenteil ist der Fall. Moderne Compiler optimieren auf einem Niveau, das kein Mensch mehr erreicht.

Meine persönliche Prognose: Diese Entwicklung werden wir auch bei Coding-Agenten erleben. In zehn Jahren wird kaum jemand mehr bezweifeln, dass Coding-Agenten die meisten Implementierungsaufgaben effizienter erledigen als Menschen. Aber – und das ist entscheidend – wir arbeiten heute mit der ersten FORTRAN-Version dieser Technologie. Sie steckt in den Kinderschuhen. Und genau deshalb braucht sie uns: Nicht als passive Konsumenten, sondern als aktive Gestalter.

Mehr Erfahrung als jeder Mensch – und wir prompten planlos vor uns hin

Der Compiler-Vergleich trägt leider auch eine Warnung in sich.

In den 1960er-Jahren führten die neu gewonnenen Möglichkeiten der Hochsprachen zur berüchtigten Software-Krise. Plötzlich konnte jeder ambitionierte Ingenieur große Programme schreiben – doch niemand hatte gelernt, große Softwareprojekte zu beherrschen. Zu spät erkannte man, dass Software-Engineering eine ernstzunehmende Disziplin ist.

Ich sehe die Gefahr, dass sich diese Geschichte wiederholt. Wir prompten häufig ziellos vor uns hin und erzeugen dabei Projekte, deren Funktionsweise und Komplexität wir nicht mehr verstehen und beherrschen. Die eigentliche Gefahr besteht nicht darin, dass Coding-Agenten schlechten Code schreiben. Die Gefahr besteht darin, dass sie sehr schnell sehr viel plausiblen Code schreiben – schneller, als wir ihn verstehen, testen und verantworten können. Genau deshalb müssen wir Agentic Coding als neue Engineering-Disziplin begreifen – eine Disziplin, die wir gerade erst zu beherrschen lernen.

Dabei lohnt es sich, den Umgang mit Coding-Agenten zu üben: Die großen Sprachmodelle haben in ihrem Training mehr Code gelesen als ein Mensch je lesen könnte. Das ersetzt keine Projekterfahrung, ist aber eine enorm wertvolle Wissensquelle. Das ist kein billiger Assistent, den wir mit hingeworfenen Halbsätzen abspeisen sollten. Das ist ein Partner, der Besseres verdient – und der besseres liefern kann, wenn wir es ihm ermöglichen.

Wir kratzen erst an der Oberfläche – und das ist eine gute Nachricht

Die Forschung und die Praxis zeigen: Sprachmodelle können vermutlich weit mehr, als wir derzeit aus ihnen herausholen. Und ich bin überzeugt: Das gilt in besonderem Maße für Agentic Coding.

Ein wichtiger Punkt wird dabei häufig unterschätzt: Nicht nur das Modell selbst macht den Unterschied, sondern die Art, wie wir es orchestrieren. Gut strukturierte Aufgaben, klare Erfolgskriterien, iterative Feedback-Schleifen, automatisierte Tests und bewusst gestaltete Arbeitsabläufe können die Qualität der Ergebnisse massiv verbessern.

Experimente mit Self-Refinement-Loops zeigen beispielsweise, dass ältere oder günstigere Sprachmodelle durch geschickte Orchestrierung bei komplexen Aufgaben deutlich leistungsfähiger werden können. Das ist eine zentrale Erkenntnis: Wir müssen nicht nur auf das nächste, größere Modell warten. Wir müssen lernen, die vorhandenen Modelle besser einzusetzen.

Für die Praxis bedeutet das: Wir stehen erst am Anfang. Die Werkzeuge werden besser werden, ja. Aber auch wir müssen besser werden – im Umgang mit ihnen, in der Formulierung unserer Probleme, in der Gestaltung unserer Workflows.

Hier liegt enormes Potenzial, das es zu erschließen gilt. Und wir in Deutschland und Europa sollten dabei ganz vorne mitspielen – nicht nur als Anwender, sondern als Mitgestalter dieser Technologie.

Werden Sie zum Agenten-Bändiger

Agentic Coding ist kein Werkzeug, das man einfach einschaltet und laufen lässt. Es ist eine Disziplin, die gelernt werden will. Die gute Nachricht: Als Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler bringen Sie das beste Fundament mit, das man sich wünschen kann. Sie verstehen Code, Sie verstehen Architektur, Sie verstehen Komplexität.

Was jetzt hinzukommen muss: das Bewusstsein, dass Ihre Rolle sich verändert. Weg vom reinen Codeschreiber, hin zum Orchestrator, zum Qualitätssicherer, zum – ja – Agenten-Bändiger.

Im zweiten Teil dieser Artikelserie zeige ich Ihnen, wie das gelingt: Wie Sie die Rolle des Product Owners gegenüber Ihrem Coding-Agenten ausfüllen, wie Sie iterative Workflows etablieren und warum 90 % Testcode die neue Zielmarke sein sollte.

Sie wollen tiefer einsteigen? Am Fraunhofer IAO bieten wir eine Veranstaltung an, in der wir gemeinsam erkunden, welche Möglichkeiten Coding-Agenten für Forschung und Entwicklung eröffnen: »KI-Impact: Mit Coding-Agenten zu neuen Möglichkeiten in FuE« am 8. Juli 2026.

Ich freue mich, Sie dort zu sehen.

Connecten Sie sich auch gern mit mir auf LinkedIn – ich freue mich auf den Austausch.

Claudius Proissl

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Kategorien: Digitale Transformation, Künstliche Intelligenz, Zukunftstechnologien
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