Software Testing & Qualität - Testautomatisierung, KI & Agilität

Warum Agentic Engineering alles ändert - Benedikt Stemmildt

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Warum deine AI-Agenten nur so gut sind wie deine Software-Architektur

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„Wenn du schlechte Prinzipien hast und AI anwendest, dann wirst du schneller schlechter. Und wenn du gute Prinzipien hast, wirst du schneller besser." - Benedikt Stemmildt

In dieser Episode spreche ich mit Benedikt Stemmildt über Agentic Engineering – und warum "Vibecoding" der falsche Begriff für das ist, was gerade wirklich passiert. Benedikt zeigt, dass es nicht um schnelleres Coden geht, sondern um Architektur, Qualitätssicherung und das Schaffen von Umgebungen, in denen KI-Agenten guten Code produzieren. Wir sprechen darüber, warum Cleanup-Crews wichtiger sind als perfekte Prompts, wie Retrospektiven mit Agenten funktionieren und warum Teams sich plötzlich auf die Füße treten, wenn alle gleichzeitig agentisch arbeiten.

Als Technologe seit Kindheitstagen widmet Benedikt Stemmildt sich seit über 20 Jahren der Aufgabe, die Arbeitswelt von Entwicklern zu verbessern. Developer Experience ist seine Leidenschaft: Seine Mission ist es, Teams dabei zu unterstützen, die neue Arbeitsweise des „Agentic Software Engineering“ zu adaptieren und gewinnbringend einzusetzen.

Highlights:

  • Wenn du schlechte Prinzipien hast und KI anwendest, wirst du schneller schlechter; wenn du gute Prinzipien hast, wirst du schneller besser, weil KI den vorhandenen Kurs einfach beschleunigt.
  • Agentic Engineering ersetzt Prompt-Engineering als zentrales Skill: Der eigene Prompt macht nur etwa 20 von 20.000 Tokens im Kontext aus, entscheidend ist die Konfiguration der Agentenumgebung.
  • Ein dauerhaft laufender Cleanup-Agent, der nach jedem Change auf Deduplizierung, fehlende Tests und Qualitätsmerkmale prüft, ersetzt das manuelle Refactoring nach dem ersten Wurf.
  • Fünf Entwickler, die alle gleichzeitig agentisch arbeiten, stehen sich auf den Füßen, weil Agenten sofort den gesamten Stack anfassen; kleinere, cross-funktionale Teams mit klar getrennter Architektur sind die Konsequenz.
  • Beim Wechsel auf ein neues Modell lohnt es sich, alle bisherigen Skills und Konfigurationen wegzuwerfen, weil veraltete Einstellungen das neue Standardverhalten des Modells verschlechtern statt verbessern.

    • Danke an die Community-Partner des Podcasts:Alliance for Qualification | ASQF | Austrian Testing Board | dpunkt.verlag | German Testing Board | German Testing Day | GI Fachgruppe TAV | Heise | HANSER Verlag | ISTQB | iSQI GmbH | oop | QS-TAG | SIGS-DATACOM | skillsclub | Swiss Testing Board | TACON Credits: Sound | Grafik

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    Software Testing & Qualität - Testautomatisierung, KI & AgilitätBy Richard Seidl - Experte für Software-Entwicklung und Testautomatisierung