Wir sprechen über Agentic Engineering und die Frage, wie sich KI-gestützte Softwareentwicklung gerade verändert. Dabei geht es weniger um klassisches Vibe Coding und mehr um die Orchestrierung von Agents, Tools und Workflows, die uns bei Planung, Umsetzung und Betrieb von Software unterstützen können.

Anhand unserer eigenen Erfahrungen diskutieren wir aktuelle Werkzeuge, den Umgang mit Skills, MCPs und Agenten sowie die Herausforderungen, die beim Einsatz von KI im Entwicklungsalltag entstehen.

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Anschließend vergleichen wir unsere persönlichen Setups. Vanessa setzt unter anderem auf OpenCode, GitLab Duo und getrennte Arbeitsumgebungen für klassische Entwicklung und Agenten-gestützte Aufgaben. Hans beschreibt seine Arbeitsweise mit Cursor und die zunehmende Verlagerung von klassischen Entwicklungsabläufen hin zu Chat- und Agent-zentrierten Workflows. Dabei geht es auch um automatisierte Refactorings, Commit-Erstellung und den sogenannten YOLO-Modus.

Ein weiterer Schwerpunkt ist die Zusammenarbeit verschiedener Systeme über das Model Context Protocol (MCP). Wir erläutern, wie Agents Informationen aus Werkzeugen wie Notion, GitLab, Slack oder Datenbanken zusammenführen können und weshalb Agentic Engineering häufig über einzelne Repositories hinausgeht. Dabei betrachten wir auch konkrete Beispiele aus dem Projektalltag, bei denen Planung, Dokumentation und Implementierung über mehrere Systeme hinweg koordiniert werden.

Ausführlich beschäftigen wir uns mit Skills. Dabei handelt es sich um wiederverwendbare Anweisungen und Kontextinformationen, die Agents bei ihrer Arbeit unterstützen. Wir sprechen darüber, wie sich Entwicklungsrichtlinien, Brand-Vorgaben, Ticket-Strukturen oder projektspezifische Regeln in Skills abbilden lassen und welche Vor- und Nachteile ein umfangreicher Skill-Katalog mit sich bringt.

Danach betrachten wir den eigentlichen Entwicklungsprozess. Wir sprechen über Brainstorming mit AI, die Ausarbeitung von User Stories und Anforderungen, die Erstellung von Implementierungsplänen sowie den Übergang zur eigentlichen Umsetzung. Dabei wird deutlich, dass Agentic Engineering nicht nur Coding umfasst, sondern den gesamten Software-Development-Lifecycle begleiten kann.

Zum Schluss diskutieren wir die Grenzen aktueller Systeme. Insbesondere bei komplexen Frontend-Projekten, bestehenden Design-Systemen, CSS-Architekturen und großen Codebasen stoßen Agents noch regelmäßig an ihre Grenzen. Gleichzeitig betrachten wir die organisatorischen Auswirkungen auf Teams, Reviews, Kostenstrukturen und die zukünftige Rolle von Entwicklerinnen und Entwicklern in einer zunehmend KI-gestützten Arbeitswelt.

Diskutiert die Folge mit uns in unserem Community-Slack: https://draft.community/