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58 Prozent der Deutschen nutzen KI, meist für Alltagsfragen im Chatfenster. Wie viel mehr ein Agent mit Zugriff auf die eigenen Unterlagen schafft, zeige ich an Steuer und Post. Für Arztpraxen ist das Potenzial noch …

Sebastian Hahner fragt in einem Video, ob Programmieren eine Zukunft hat, und meint, das könne niemand sagen. Ich halte dagegen: Den Code schreibt die KI, Menschen bleiben, weil jemand haften muss. Claudes Einwände stehen im …

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 …