Der HMS Blog

KI-Coding-Agenten arbeiten nur dann zuverlässig, wenn sie sich in der Codebasis orientieren können und feste Entwicklungsabläufe einhalten. Christoph Bergen und Robert Bauer zeigen, welche Rolle Architektur, Dokumentation, automatisierte Prüfungen und ein weiterentwickelter Agenten-Harness dabei spielen.

AI Coding Agents werden nicht allein durch bessere Modelle zuverlässig. Der Artikel zeigt anhand des Superpowers-Workflows, wie Kontext, Tests, Reviews und klare Entscheidungswege zu nachvollziehbaren Ergebnissen beitragen.

Wie werden AI Coding Agents zuverlässig? Der Artikel zeigt, wie Loop Engineering durch Feedback, Tests und klare Abbruchbedingungen aus einmaligen Modellantworten kontrollierte, adaptive Workflows macht.

Ein praxisorientierter Leitfaden zur Reduzierung von Kontextverschwendung, zur Kontrolle der Tokenkosten und zur Verbesserung der Qualität der agentenunterstützten Softwareentwicklung.

Free-Threaded Python ermöglicht echte parallele Thread-Ausführung und verändert damit die Anforderungen an moderne Python-Anwendungen. Der Artikel zeigt, wo Race Conditions entstehen können und wie sich Python-Code mit Locks, Queues, Events und weiteren Synchronisationsmechanismen thread-safe entwickeln lässt.

Legacy-Systeme erfolgreich modernisieren beginnt nicht mit der Migration, sondern mit Transparenz. Erfahren Sie, wie automatisierte Codeanalyse und KI-gestützte Assessments Risiken reduzieren, fundierte Entscheidungen ermöglichen und den Weg zu AI-ready Software ebnen.

KI-Coding-Agenten verändern gerade die Art, wie Software entwickelt wird. Sie planen Aufgaben, schreiben und ändern Code, führen Tests aus und reagieren auf Feedback. In der Praxis zeigt sich jedoch schnell: Ein leistungsfähiges Modell allein macht noch keinen verlässlichen Agenten. Damit ein Agent sicher, nachvollziehbar und zuverlässig arbeiten kann, braucht er die richtige Umgebung. Diese Umgebung wird als Harness bezeichnet. Die Aufgabe, sie aufzubauen, zu betreiben und laufend weiterzuentwickeln, nennt man Harness Engineering.

Migration klingt nach Umzug. Doch genau das ist heute das Problem. Wer Legacy-Code nur 1:1 in eine neue Sprache übersetzt, übernimmt Architekturprobleme der Vergangenheit. Das Ergebnis: moderner Code auf einem Fundament, das nicht für KI-Agenten entwickelt wurde.

Dieser Artikel hilft Enterprise-Teams dabei, zu entscheiden, wann A2A die passende Kollaborationsebene ist, wann MCP oder APIs ausreichen und welche Governance-Anforderungen vor der Einführung erfüllt sein müssen.