{"id":70862,"date":"2026-10-05T11:08:24","date_gmt":"2026-10-05T09:08:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cubeserv.com\/?p=70862"},"modified":"2026-10-09T08:20:08","modified_gmt":"2026-10-09T06:20:08","slug":"agentic-engineering-softwareentwicklung-wandel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/agentic-engineering-softwareentwicklung-wandel\/","title":{"rendered":"Agentic Engineering Teil 1: Wie sich Softwareentwicklung ver\u00e4ndert hat"},"content":{"rendered":"\t\t
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Bild wurde mit Hilfe von KI generiert<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Wenn die Arbeit schon erledigt ist<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Am Vorabend war da nur ein Auftrag: eine neue Exportfunktion entwickeln, die vorhandenen Tests ber\u00fccksichtigen und das Ergebnis zur Pr\u00fcfung vorlegen.<\/p>\n

Am n\u00e4chsten Morgen wartet eine fertige \u00c4nderung. Mehrere Dateien wurden angepasst, neue Tests erg\u00e4nzt und Fehler behoben, die w\u00e4hrend der Umsetzung aufgetreten sind. Daneben liegt eine Zusammenfassung der getroffenen Entscheidungen. Der Entwickler beginnt seinen Arbeitstag nicht mit einer leeren Datei, sondern mit der Pr\u00fcfung eines Ergebnisses, das ein AI-Agent selbstst\u00e4ndig erarbeitet hat, ein Vorgehen, das bereits zu dem geh\u00f6rt, was heute als Agentic Engineering bezeichnet wird.<\/p>\n

Noch vor wenigen Jahren w\u00e4re diese Szene im normalen Entwicklungsalltag kaum vorstellbar gewesen. AI vervollst\u00e4ndigte einzelne Codezeilen, w\u00e4hrend Entwickler die L\u00f6sung selbst entwarfen und jeden Schritt ausf\u00fchrten. Heute k\u00f6nnen ganze Aufgaben zwischen Auftrag und Ergebnis weitgehend selbstst\u00e4ndig bearbeitet werden.<\/p>\n

Wie konnte sich die Softwareentwicklung in so kurzer Zeit so stark ver\u00e4ndern? Um das zu verstehen, blickt dieser Artikel zur\u00fcck auf drei entscheidende Etappen: auf die ersten Codevorschl\u00e4ge durch GitHub Copilot im Jahr 2021, auf den \u00dcbergang zu Vibe Coding und den ersten Coding-Agenten 2025 und auf das, was 2026 unter Agentic Engineering<\/strong> verstanden wird.<\/p>\n

Ein Blick zur\u00fcck zeigt, wie aus Codevorschl\u00e4gen selbstst\u00e4ndig arbeitende Agenten wurden und wie sich dadurch die Rolle der Entwickler ver\u00e4ndert hat.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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2021: Zum ersten Mal schreibt AI mit<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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GitHub Copilot war 2021 keine Selbstverst\u00e4ndlichkeit, sondern ein Bruch mit der bis dahin einzig bekannten Arbeitsweise. Ein Entwickler \u00f6ffnete die Datei, dachte sich die L\u00f6sung aus und tippte sie Zeichen f\u00fcr Zeichen. Nachschlagewerke und Stack Overflow halfen beim Denken, geschrieben wurde trotzdem alles selbst.<\/p>\n

Im Juni 2021 \u00e4nderte sich das zum ersten Mal. GitHub ver\u00f6ffentlichte Copilot als \u201etechnical preview“, einen auf OpenAI Codex basierenden Assistenten. Er zog aus dem ge\u00f6ffneten Code Kontext und erg\u00e4nzte nicht mehr nur einzelne W\u00f6rter, sondern schlug ganze Zeilen und Funktionen vor.<\/p>\n

Was das brachte, zeigt sich erst im R\u00fcckblick \u00fcber mehrere Jahre. Die fr\u00fchen Ergebnisse waren noch nicht zuverl\u00e4ssig, aber die Richtung war klar: Copilot erg\u00e4nzte nicht mehr nur einzelne W\u00f6rter, sondern ganze Zeilen und Funktionen. Zur allgemeinen Verf\u00fcgbarkeit 2022 nutzten bereits 1,2 Millionen Entwickler das Werkzeug (vgl. GitHub, 2022). In Dateien mit aktiviertem Copilot stammten nach GitHub-Angaben rund 40 Prozent des Codes von der AI (vgl. GitHub, 2022). Anfang 2023 lag dieser Anteil laut GitHub bereits bei rund 46 Prozent (vgl. GitHub, 2023). Im Fr\u00fchjahr 2024 wuchs die Zahl der zahlenden Abonnenten auf 1,8 Millionen (vgl. Microsoft (Satya Nadella), 2024).<\/p>\n

Trotz dieser Zahlen blieb die Rolle vier Jahre lang unver\u00e4ndert: Der Mensch sa\u00df am Steuer, jedes Zeichen war weiterhin seine Entscheidung. Copilot lieferte nur den Vorschlag dazu. Man h\u00e4tte diese \u00c4ra treffend \u201eAutocomplete, nur besser“ nennen k\u00f6nnen. Niemand erwartete zu diesem Zeitpunkt, dass eine AI eines Tages ganze Aufgaben eigenst\u00e4ndig \u00fcbernehmen w\u00fcrde, w\u00e4hrend der Mensch daneben nur noch zusieht.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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2025: Beschreiben statt programmieren<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Der Doppel-Bruch<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Vier Jahre lang waren die Rollen klar verteilt: Copilot schlug vor, der Mensch entschied. Im Februar 2025 kippt das gleich zweimal, innerhalb weniger Wochen.<\/p>\n

Am 2. Februar 2025 gibt Andrej Karpathy, Mitgr\u00fcnder von OpenAI und bekannter AI-Forscher, dieser neuen Haltung einen Namen: Vibe Coding<\/strong>. In einem vielbeachteten Beitrag beschreibt er ganz konkret, was er meint: Er bittet um \u201edie d\u00fcmmsten Dinge\u201c, akzeptiert jede \u00c4nderung ungelesen und kopiert Fehlermeldungen kommentarlos hinein, bis das Problem verschwindet. Wichtig ist der Zusatz, den er selbst mitliefert: geeignet f\u00fcr \u201ethrowaway weekend projects\u201c, nicht f\u00fcr professionelle Software.<\/p>\n

\u201eThere’s a new kind of coding I call ‚vibe coding‘, where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists.\u201c<\/em><\/strong><\/p>

(Andrej Karpathy, 2025)<\/em><\/p><\/blockquote>\n

Drei Begriffe tauchen ab jetzt in jeder Diskussion \u00fcber AI-Coding auf und werden oft durcheinandergeworfen:<\/p>\n