Agentic Engineering — aus der Praxis.
Auf jeder Stufe der KI-Entwicklungsreise gibt es eine unsichtbare Decke. Die überwindest du nicht durch härter Arbeiten — sondern wenn dir jemand von außen zeigt, dass sie überhaupt existiert.
Wir haben das Coding automatisiert. Die PRs. Die CI. Jetzt auch das Browser-Testing — und der Agent hat 307 Interaktionen durchgezogen, ohne einmal zu murren.
Wir betreiben 18 AI-Agents mit klar definierten Rollen und Logging. Es funktioniert — bisher. Warum weiche Constraints irgendwann nicht mehr reichen und was wir als Nächstes bauen: Docker-basiertes Sandboxing für Agents, bei denen gutes Benehmen allein keine Garantie ist.
Ein AI-Agent hat unser Blog-System gebaut. Es hat funktioniert. Es hat auch eine tickende Zeitbombe mitgeliefert. Warum menschliche Expertise im Zeitalter des Agentic Engineering wichtiger wird — nicht unwichtiger.
Claude Code merkt sich jetzt Dinge, die du ihm nicht explizit gesagt hast. Für interaktive Nutzung ist das praktisch. Für autonome Pipelines ist es ein ganz anderes Problem.
Claude Code speichert vollständige Gesprächsprotokolle. Ich habe 700 MB davon durchforstet, 20 verlorene Journals rekonstruiert und die Gespräche gefunden, die ich für immer weg hielt.
Die ehrliche Geschichte hinter CodeWithAgents.de, gebaut mit KI-Agenten. Was funktioniert hat, was schiefging, was mich überrascht hat.
KI macht Content-Produktion trivial. Das ist nicht die Revolution — die Flut an Mittelmäßigkeit zu überleben, ist es.
Ich habe mit einem leeren Git-Repository angefangen und mit einer fertig deployten Mobile-First-Präsentation auf GitHub Pages aufgehört — ohne eine einzige Zeile Code selbst zu schreiben.
Drei Phasen, fünf kritische Bugs und was 97,78 % OCR-Konfidenz wirklich bedeutet, wenn echte Nutzer echte Fotos hochladen.
Bereit für das nächste Level?
Kontakt aufnehmen