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Ein Google-Whitepaper vermisst auf 51 Seiten, wie KI-Agenten die Softwareentwicklung umbauen: vom Spektrum zwischen Vibe Coding und Agentic Engineering über Context Engineering bis zur These, dass die meisten Agenten-Fehler Konfigurationsfehler sind. Zusammenfassung und Einordnung.

Anthropic überholt OpenAI, Google sitzt auf allen Jokern, China unterbietet alle — und die KI-Job-Apokalypse ist in Wahrheit ein Zinsproblem. Eine Zusammenfassung des OMR-Education-Gesprächs mit Tech-Analyst Pip Klöckner.

Zwei c't-Artikel, ein Bild: GitHub-Rekorde und KI-Agenten zeigen, wie tief generative KI das Programmieren durchdrungen hat — der Bau von Desinfec't 2026 zeigt es in der Praxis. Dazu Jobmarkt, spektakuläre Pannen und eine gemeinsame Lehre: …

Arjan hat ein Video mit dem Titel „I'm done with the AI hype" veröffentlicht. Ich schätze ihn als Entwickler sehr – und sein Beitrag trifft mehrere Punkte, die auch in dieser Serie immer wieder auftauchen. …

## Vibe-Coding **Definition.** Vibe-Coding bezeichnet eine konversationsbasierte Form der Softwareentwicklung, bei der die gewünschte Funktionalität in natürlicher Sprache beschrieben und der eigentliche Code von einem KI-Sprachmodell (LLM) erzeugt wird. Die entwickelnde Person steuert, testet und …

*Coding mit KI* (Rheinwerk 2025) von Kofler, Öggl und Springer behandelt den Einsatz von Sprachmodellen in der Softwareentwicklung — solide für den Stand Ende 2024, aus heutiger Sicht in Teilen obsolet.

Addy Osmanis Buch tritt mit dem Anspruch an, das Thema Vibe Coding „professionell" auf den Punkt zu bringen: ein Leitfaden für Entwickler und Tech-Leitung, die KI ernsthaft in ihre Praxis integrieren wollen. Hält das Buch, …

## Übersicht Agentic Coding & Automation beschreibt Ansätze und Frameworks, bei denen KI-Agenten Softwareentwicklungsprozesse (von Planning über Code-Generierung bis Testing und Deployment) teilweise oder vollständig autonomisieren. Im Gegensatz zu traditionellen Code-Completion-Tools orchestrieren diese Systeme mehrere …

## Überblick AI-Coding-Agenten sind autonome Systeme, die Softwareentwicklung teilweise oder vollständig automatisieren. Sie kombinieren Large Language Models mit Code-Ausführung, Testing und iterativer Optimierung. Die Entwicklung bewegt sich von Ad-hoc-Prompting hin zu strukturierten, produktionsreifen Frameworks. ## …

## Überblick KI-Governance-Systeme beschäftigen sich mit Steuerung, Überwachung und Identifikation von [autonomen KI-Agenten](/wiki/infrastructure/ai-agents/). Das Feld behandelt zwei zentrale Fragen: 1. **Automatisierung im Maßstab**: Wie lassen sich KI-gesteuerte Entwicklungs- und Operationsprozesse skalieren? 2. **Agent-Identität & Verifikation**: …

## Überblick Coding-Agenten sind KI-Systeme, die autonome Softwareentwicklung durchführen: von Planung und Implementierung über Testing bis zum Deployment. Der Produktionseinsatz erfordert spezialisierte Architekturen, die zuverlässigkeit durch Validierungsschichten, Multi-Agent-Koordination und deterministische Kontrollmechanismen erhöhen statt auf einzelne …

## Überblick Enterprise-Adoption von KI und LLMs zeigt sich in zunehmend produktiven Anwendungen. Großunternehmen setzen Frontier-Modelle und [KI-Agenten](/wiki/product/ki-agenten/) systematisch zur Automatisierung von Geschäftsprozessen ein – von Logistik bis zur Softwareentwicklung. Agent-getriebene Workflows werden zum Mainstream-Feature …

## Überblick Autonome Agenten und Agentic AI beschreiben Systeme, die eigenständig Ziele verfolgen, Aufgaben planen und zielgerichtet handeln – typischerweise auf Basis von [Large Language Models](/wiki/llm-foundation/). Im Open-Source-Ökosystem entstehen spezialisierte Modelle, Frameworks und Werkzeuge für …

## Überblick Agent-Systeme sind KI-basierte Systeme, die autonom Entscheidungen treffen, Tools nutzen und längerfristige Aufgaben in komplexen Umgebungen verfolgen. Der Fokus liegt auf Reasoning, Tool-Integration, Memory und Koordination in Multi-Agent-Settings. Aktuelle Forschung zeigt, dass spezialisierte …

## Überblick Agenten-Frameworks sind Plattformen und Toolkits zur Entwicklung, Deployment und Verwaltung autonomer KI-Agenten. Sie integrieren [LLM](/wiki/product/language-models/)-Modelle mit externen Tools, APIs und Workflows, um komplexe Aufgaben zu automatisieren. Der Trend bewegt sich von User-Interface-Automatisierung (RPA) …

## Überblick KI-Agenten im Enterprise-Kontext markieren eine neue Phase der KI-Anwendung: autonome oder semi-autonome Systeme, die komplexe Aufgaben in produktiven Umgebungen ausführen. Der Markt wird von OpenAI, Anthropic, Google und Meta dominiert, die jeweils unterschiedliche …

## Überblick GPT-5.5 ist OpenAIs aktuelle Flagship-Version und markiert eine strategische Verschiebung hin zu agentenbasierten Systemen mit nativer Code-Verarbeitung. Das Modell vereinheitlicht die früher separaten Codex- und GPT-Linien in ein universelles System, das sowohl allgemeine …

## Überblick Agent-Orchestrierung beschreibt die Koordination und Steuerung mehrerer KI-Agenten oder einzelner Agenten mit komplexen Task-Workflows. Sie umfasst die Verwaltung von Prompts, Tool-Integration, Workflow-Logic und Evaluierungskriterien – typischerweise für [Foundation Models](/wiki/model/foundation-models/). ## Automatische Optimierung Manuelle …

## Überblick Training-Parallelismus umfasst Techniken und Infrastruktur zur effizienten Skalierung von LLM-Training auf große Cluster. Zentrale Herausforderungen: Speicher, Durchsatz, Netzwerk-Bandbreite und Long-Context-Skalierung. ## Parallelisierungstechniken ### Ulysses Sequence Parallelism Trainingstechnik für LLMs mit sehr großen Kontextfenstern …

## Überblick Code-Agenten automatisieren Entwicklungs-Workflows durch autonome Entscheidungsfindung und Systeminteraktion. Sie gehen über [Code-Completion](/wiki/coding-models/code-completion/) hinaus und können eigenständig IDE-Operationen, Tests, Deployments und sogar Computer-Nutzung durchführen. Der Markt zeigt rasantes Wachstum: Agent-getriebene Ressourcennutzung sprengt bisherige Pricing-Modelle …

## Überblick Agenten-Verhalten beschreibt, wie autonome KI-Systeme in realen oder simulierten Umgebungen handeln – insbesondere bei Verhandlungen, Kooperationen und Transaktionen. Die Forschung untersucht sowohl technische Aspekte (Entscheidungsfindung, Emergente Strategien, Multi-Agent-Systeme) als auch gesellschaftliche Implikationen (wirtschaftliche …

Agent-Frameworks und Tool-Integration bilden die technische Infrastruktur für autonome KI-Agenten. Im Kern geht es um standardisierte Wege, wie Agenten externe Dienste nutzen, mit APIs kommunizieren und komplexe Multi-Step-Workflows orchestrieren. ## SDK und Runtime-Umgebungen Das **OpenAI …