Was KI-Agenten heute schon können
In einem 90-minütigen Remote-Workshop für einen deutschen Transport-Konzern ging es um eine zentrale Frage: Wie können KI-Agenten die tägliche Entwicklungsarbeit unterstützen?
12 Entwickler nahmen teil, um zu sehen, was über einfache Code-Vervollständigung hinaus möglich ist. Das Ergebnis: Ein Python-Bug wurde in 5 Minuten analysiert, getestet und behoben - vollständig automatisiert.
Die Kern-Demonstration: 5-Minuten Bug-Fix
Das Highlight des Workshops war eine Live-Demonstration mit einem fehlerhaften Python-Skript. Der KI-Agent durchlief dabei drei Phasen:
- Analyse: Der Agent identifizierte mehrere Probleme im Code - von Logik-Bugs bis zu fehlender Fehlerbehandlung
- Refactoring: Automatische Umstrukturierung nach Python Best Practices
- Testing: Erstellung und Ausführung von Tests, inklusive automatischer Fehlerbehebung
Das Besondere: Der gesamte Prozess dauerte nur 5 Minuten. Was normalerweise Stunden in Anspruch nimmt, wurde live vor den Augen der Teilnehmer automatisiert.
Minuten Workshop
Remote-Session mit Live-Demos
Minuten für Bug-Fix
Komplett automatisiert
Teilnehmer
Entwickler eines Transport-Konzerns
Demo-Szenarien
Von einfach bis komplex
Weitere Demonstrationen
Terminal-Steuerung
Ein weiteres Beispiel zeigte die Fähigkeit von Agenten, komplexe Terminal-Operationen durchzuführen. Bei einem Kubernetes-Problem identifizierte und behob der Agent selbstständig eine fehlerhafte Deployment-Konfiguration - alles über natürlichsprachliche Anweisungen.
Integration mit externen Tools
Das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht Agenten die direkte Integration mit externen Tools. Im Workshop wurden Integrationen mit GitHub, Jira, Elastic und Browser-Automation demonstriert.
Beispiel: Ein Agent kann eigenständig GitHub Issues erstellen, Jira-Stories abrufen oder Logs in Elastic durchsuchen - alles über natürlichsprachliche Befehle.
Qualitätssicherung durch Instructions
Ein wichtiges Konzept sind “Instructions” - wiederverwendbare Regeln für konsistente Code-Qualität. Diese können auf verschiedenen Ebenen definiert werden:
- Unternehmensweite Standards (Security, Compliance)
- Architektur-Vorgaben (Clean Code, Design Patterns)
- Tool-spezifische Regeln (Linter, Frameworks)
Im Workshop wurde gezeigt, wie der gleiche Prompt mit unterschiedlichen Instructions zu deutlich unterschiedlicher Code-Qualität führt.
Zusammenarbeit mehrerer Agenten
Besonders interessant wurde es bei der Demonstration von Multi-Agent-Workflows. Mehrere spezialisierte Agenten können zusammenarbeiten - ähnlich wie ein Entwickler-Team:
- Ein Agent schreibt Tests
- Ein anderer implementiert die Funktionalität
- Ein dritter überprüft die Code-Qualität
Diese Agenten arbeiten koordiniert zusammen und übergeben sich gegenseitig die Ergebnisse.
Task Master: Automatisches Projekt-Management
Ein weiteres Tool namens “Task Master” wurde vorgestellt. Es verwandelt Product Requirements in strukturierte Aufgabenlisten:
- Liest Requirements-Dokumente ein
- Erstellt automatisch priorisierte Aufgaben
- Analysiert Komplexität und teilt große Aufgaben auf
- Integriert sich direkt in gängige Entwicklungsumgebungen
In der Demo wurde aus einem dreiseitigen Dokument in zwei Minuten ein vollständiger Projektplan mit über 50 Aufgaben generiert.
Workshop-Materialien
Alle technischen Details, Code-Beispiele und Workshop-Materialien sind verfügbar unter:
github.com/bks-lab/ai-dev-playbook
Das Repository enthält:
- Präsentationsfolien
- Demo-Anleitungen
- Code-Beispiele
- Best Practices
Praktische Erkenntnisse
Was funktioniert gut:
- Einfache, repetitive Aufgaben werden zuverlässig automatisiert
- Code-Analyse und Refactoring sparen Zeit
- Tests können schnell generiert werden
- Integration mit bestehenden Tools ist möglich
Wichtige Überlegungen:
- Sicherheitsaspekte müssen bedacht werden
- Nicht jede Aufgabe eignet sich für Automatisierung
- Die Qualität hängt stark von den Instructions ab
- Entwickler behalten die Kontrolle und Verantwortung
Fazit
KI-Agenten können bereits heute viele Entwicklungsaufgaben unterstützen. Die im Workshop gezeigten Beispiele sind keine Zukunftsmusik, sondern praktisch einsetzbar.
Der Schlüssel liegt in der schrittweisen Einführung: Erst kleine Experimente, dann Integration in bestehende Prozesse.
Weiterführende Informationen
Für Teams, die das Thema vertiefen möchten, bieten wir verschiedene Workshop-Formate an - von Halbtages-Sessions bis zu mehrtägigen Implementierungs-Workshops.
Bei Interesse an einem Workshop oder weiteren Informationen können Sie uns gerne kontaktieren.
