Was ist eigentlich Agentic Coding?

Drei Epochen der Softwareentwicklung

Die Art, wie Software entsteht, hat sich in wenigen Jahren dramatisch verändert. Drei Phasen, jede ein Quantensprung:

Manuelles Coding (seit den Anfängen)

Jahrzehntelang war Softwareentwicklung reine Handarbeit. Jede Zeile Code wurde von Hand getippt. Jede Funktion, jede Schleife, jede Fehlerbehandlung. Der Entwickler musste alles im Kopf haben: Syntax, Logik, Projektstruktur, Best Practices. Langsam, fehleranfällig, aber die einzige Option.

Stellen Sie sich vor, Sie schreiben einen Brief und müssen jedes Wort einzeln aus dem Wörterbuch nachschlagen. So fühlte sich Programmieren an.

KI-Autocompletion (ab ca. 2021)

Mit GitHub Copilot kam 2021 der erste grosse Umbruch. Plötzlich schlug die KI die nächste Zeile vor, noch während der Entwickler tippte. Praktisch, zeitsparend, aber im Grunde eine schnellere Tastatur. Der Entwickler blieb am Steuer, die KI war Beifahrer.

Agentic Coding (zuverlässig seit Herbst 2025)

Der eigentliche Durchbruch. Seit Herbst 2025 arbeiten KI-Agenten zuverlässig genug, um ganze Aufgaben eigenständig zu übernehmen. Nicht Zeile für Zeile, sondern komplette Features. Der Entwickler beschreibt, was gebraucht wird. Der Agent analysiert, plant, setzt um, testet und korrigiert sich selbst.

Ein konkretes Beispiel:

Sie brauchen ein Kontaktformular mit Validierung, E-Mail-Versand und Bestätigungsseite. Beim manuellen Coding schreibt ein Entwickler das Schritt für Schritt, Zeile für Zeile. Mit Autocompletion geht es schneller, aber der Entwickler steuert jeden Schritt. Mit Agentic Coding beschreibt der Entwickler die Anforderung, und der KI-Agent analysiert das bestehende Projekt, erstellt die Komponenten, baut die Validierung ein, richtet den E-Mail-Versand ein und testet alles. Der Entwickler prüft das Ergebnis und gibt Feedback.

Der Unterschied auf einen Blick

	Manuelles Coding	Autocompletion	Agentic Coding
Seit	Seit den Anfängen	ca. 2021	Zuverlässig seit Herbst 2025
Arbeitsweise	Alles von Hand	KI schlägt nächste Zeile vor	Agent arbeitet eigenständig
Umfang	Zeile für Zeile	Einzelne Zeilen, schneller	Ganze Features
Kontext	Im Kopf des Entwicklers	Aktuelle Datei	Gesamtes Projekt
Bei Fehlern	Entwickler sucht und korrigiert	Entwickler korrigiert	Agent korrigiert sich selbst
Rolle Entwickler	Schreibt alles selbst	Schreibt mit KI-Hilfe	Gibt Richtung vor, prüft Ergebnis

Die Geschwindigkeit dieser Entwicklung ist bemerkenswert. Zwischen der ersten brauchbaren Autocompletion und zuverlässigem Agentic Coding lagen nur vier Jahre.

In der Praxis: Alle drei Ansätze kombiniert

Wichtig zu verstehen: Agentic Coding ersetzt die anderen Ansätze nicht. In der täglichen Arbeit kombinieren erfahrene Teams alle drei, je nach Aufgabe und Komplexität:

Manuelles Coding für feines Tuning, spezifische Anpassungen oder wenn ein Entwickler genau weiss, welche drei Zeilen geändert werden müssen
Autocompletion für den normalen Arbeitsfluss, wenn der Entwickler aktiv Code schreibt und die KI mitdenkt
Agentic Coding für grössere Aufgaben: neue Features, Refactoring über mehrere Dateien, Testgenerierung oder das Erstellen ganzer Komponenten

Ein Entwickler wechselt im Laufe eines Tages mehrfach zwischen diesen Modi. Für eine kleine CSS-Korrektur tippt er direkt. Für eine neue Funktion lässt er sich von der Autocompletion unterstützen. Für ein komplett neues Seitentemplate übergibt er die Aufgabe an den KI-Agenten. Die Kunst liegt darin, für jede Situation das richtige Werkzeug zu wählen.

Wie funktioniert das konkret?

Ein KI-Agent hat Zugriff auf das gesamte Projekt: alle Dateien, die Kommandozeile, die Versionskontrolle. Er arbeitet in einem Kreislauf:

Aufgabe verstehen: Was soll gebaut werden? Wie ist das Projekt aufgebaut?
Plan erstellen: Welche Dateien müssen angepasst werden? Welcher Ansatz passt?
Umsetzen: Code schreiben, Komponenten erstellen, Anbindungen bauen
Testen: Funktioniert alles? Gibt es Fehler?
Korrigieren: Falls etwas nicht stimmt, analysiert der Agent das Problem und passt den Code an

Dieser Kreislauf aus Planen, Umsetzen und Korrigieren macht den Unterschied. Der Agent gibt nicht einfach eine Antwort. Er arbeitet an der Aufgabe, bis sie gelöst ist.

Welche Tools gibt es?

Claude Code (Anthropic)

Ein Terminal-basiertes Tool mit vollem Projektzugriff. Besonders stark bei komplexen Aufgaben, die mehrere Dateien betreffen. Beispiel: Eine neue Seitenvorlage erstellen, die Daten aus dem CMS lädt, aufbereitet und darstellt. Claude Code liest die bestehenden Vorlagen, versteht das Muster und erstellt die neue Vorlage nach dem gleichen Schema.

Cursor

Eine Entwicklungsumgebung (IDE) mit eingebauter KI. Der Vorteil: Entwickler bleiben in ihrer gewohnten Umgebung und haben die KI direkt zur Hand. Ideal für die tägliche Arbeit, schnelle Änderungen und Refactoring.

GitHub Copilot

Der Pionier der KI-gestützten Entwicklung. Stark bei schneller Code-Vervollständigung und Boilerplate-Code. Weniger autonom als Claude Code, aber ein verlässlicher Helfer im Arbeitsfluss.

Codex (OpenAI)

OpenAIs Antwort auf Agentic Coding. Codex arbeitet als Cloud-basierter Agent, der Aufgaben in einer eigenen Sandbox-Umgebung ausführt. Das Besondere: Der Agent läuft im Hintergrund und liefert fertige Ergebnisse, die man prüfen und übernehmen kann. Besonders interessant für Teams, die bereits mit OpenAI-Modellen arbeiten und parallele Aufgaben an mehrere Agenten delegieren wollen.

Welches Tool für welche Aufgabe?

Kriterium	Claude Code	Cursor	GitHub Copilot	Codex (OpenAI)
Beste für	Komplexe Features, Refactoring	Tägliche Entwicklung	Schnelles Code-Schreiben	Parallele Aufgaben, Cloud-basiert
Autonomie	Hoch	Mittel	Niedrig bis Mittel	Hoch
Kontext	Gesamtes Projekt	Editor + Projekt	Aktuelle Datei + Umgebung	Repository (Cloud-Sandbox)
Arbeitsweise	Lokal im Terminal	Lokal in der IDE	Lokal in der IDE	Cloud, asynchron

In der Praxis nutzen erfahrene Teams mehrere dieser Tools je nach Aufgabe. Die Wahl hängt davon ab, ob man lokal und interaktiv arbeiten will oder Aufgaben asynchron in die Cloud delegieren möchte.

Was bedeutet das für Ihr Projekt?

Hier wird es interessant. Agentic Coding ist kein Selbstzweck. Der Nutzen für Ihr Projekt ist konkret:

Schnellere Umsetzung

Features, die klassisch einen Tag dauern, können in wenigen Stunden stehen. Das verkürzt Projektlaufzeiten und bringt Ihre Website oder Applikation schneller live.

Weniger Fehler

KI-Agenten vergessen keine Edge Cases. Sie prüfen systematisch und halten sich konsequent an bewährte Muster. Das Ergebnis: stabilerer Code, weniger Bugs nach dem Launch.

Mehr Budget für das Wesentliche

Wenn Routine-Aufgaben schneller erledigt sind, bleibt mehr Zeit und Budget für das, was wirklich zählt: Nutzererlebnis, Design, Strategie und individuelle Anforderungen.

Bessere Qualität

KI-Agenten erkennen Sicherheitslücken, Performance-Probleme und Inkonsistenzen, die im manuellen Prozess leicht übersehen werden. Das Ergebnis ist robusterer, sichererer Code.

Verändert sich die Rolle des Entwicklers?

Ja. Und das ist gut so.

Entwickler verbringen weniger Zeit mit dem Tippen von Code und mehr Zeit mit den Fragen, die wirklich zählen: Welche Architektur passt? Welche Lösung ist die beste für den Nutzer? Wo liegen die Risiken? Stimmt die Qualität?

Der Entwickler wird vom Handwerker zum Architekten. Die KI übernimmt die Umsetzung, der Mensch gibt die Richtung vor und prüft das Ergebnis. Das erfordert mehr Erfahrung, nicht weniger.

Der Mensch bleibt im Zentrum

Eine berechtigte Frage: Wenn KI-Agenten eigenständig arbeiten, wer stellt sicher, dass das Ergebnis stimmt?

Die Antwort: Der Mensch. Immer. Agentic Coding funktioniert nicht ohne "Human in the Loop". An zwei entscheidenden Stellen bleibt der Mensch unverzichtbar:

1. Anforderungen formulieren

Der Agent kann nur so gut arbeiten wie die Aufgabe, die er bekommt. Die richtigen Fragen stellen, den Kontext liefern, Prioritäten setzen, Architekturentscheidungen treffen. Das ist und bleibt menschliche Arbeit. Je klarer und präziser die Anforderung, desto besser das Ergebnis.

Ein Beispiel: "Baue ein Formular" liefert ein anderes Ergebnis als "Baue ein Kontaktformular mit E-Mail-Validierung, Honeypot-Spamschutz und einer Bestätigungsseite, die zum bestehenden Design passt." Die Qualität der Anforderung bestimmt die Qualität des Codes.

2. Code Review

Jede Zeile KI-generierter Code wird von einem erfahrenen Entwickler geprüft. Je nach Komplexität passiert das an unterschiedlichen Stellen:

Beim lokalen Commit: Für kleinere Änderungen prüft der Entwickler den Code direkt, bevor er ins Repository kommt. Schnell, direkt, unkompliziert.
Beim Pull Request: Für grössere Features oder kritische Änderungen gibt es einen formellen Review-Prozess. Ein zweiter Entwickler prüft den Code, bevor er in den Hauptzweig fliesst. Vier-Augen-Prinzip, wie bei manuell geschriebenem Code auch.

Das ist kein Sicherheitsnetz für schlechte KI. Es ist der gleiche Qualitätsprozess, den professionelle Teams auch ohne KI nutzen. Der Unterschied: Der Code, der zum Review kommt, ist oft konsistenter und vollständiger als manuell geschriebener Code.

Agentic Coding ersetzt keine Entwickler. Es gibt ihnen ein mächtiges Werkzeug in die Hand und verschiebt den Fokus dorthin, wo menschliche Erfahrung am meisten zählt: bei den Anforderungen und bei der Qualitätssicherung.

Kein Hype, ein echter Wandel

Jedes Jahrzehnt bringt einen Sprung in der Softwareentwicklung. Hochsprachen ersetzten Assembler. Frameworks ersetzten manuellen Code. Agentic Coding ist der nächste Schritt: KI-Agenten als Partner, die eigenständig arbeiten.

Der Wandel passiert jetzt. Unternehmen, die mit Partnern arbeiten, die diese Technologien beherrschen, profitieren von schnelleren, besseren und günstigeren Ergebnissen.

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