Wie KI-Agentenschwärme für die agile Softwareentwicklung genutzt werden
Wir betrachten die Zukunft der Softwareentwicklung mit KI-Agenten und erzeugen mit dem Open-Source-Werkzeug Claude Flow eine Threadpool-Bibliothek für C++.
- Dr. Rüdiger Berlich
Es wird Aufmerksamkeit erregen, wenn ein Entwicklungsleiter im ersten Meeting nach dem Projektstart freudestrahlend berichtet, dass die Software nicht nur fertiggestellt sei, sondern gar den sehr gehobenen Ansprüchen der Medizintechnik "vollumfänglich" genüge. Bringt ein kurzer Test dann zutage, dass der Code nicht einmal fehlerfrei übersetzt, geschweige denn Produktionsqualität besitzt, so wird das nachfolgende Vieraugengespräch wohl über die Bitte hinausgehen, in Zukunft vorsichtigere Aussagen zu treffen.
Anders sieht das aus, wenn dieser euphorische Entwicklungsleiter eine KI ist, die zwischen ein und drei Uhr nachts gemeinsam mit einer Gruppe spezialisierter Agenten die gestellten Anforderungen in Code umgesetzt hat, und dieses gesamte Team im Monat 180 Euro kostet. Man wird sich (oder wenn man schlauer ist: die KI) dann erst einmal fragen, was wirklich umgesetzt wurde und wo die Probleme lagen. Und man wird überprüfen, ob denn der Arbeitsauftrag überhaupt richtig gestellt war. Nach einer Konkretisierung der Anforderungen – vielleicht betont man stärker, wie wichtig es ist, dass alle Tests durchlaufen – kann man dann vor dem Mittagessen die nächste, korrigierte und vielleicht lauffähige Version auf Herz und Nieren testen.
- Softwareentwicklung mit KI-Agentenschwärmen ermöglicht die parallele Automatisierung komplexer Aufgaben – mit dem Menschen als Product Owner bleiben Qualitätslenkung und Abnahme möglich.
- Die Nutzung von Agentenschwärmen wie Claude Flow beschleunigt die Entwicklung und verbessert die Erfolgsrate gegenüber Einzelagenten deutlich, erfordert aber präzises Requirements Engineering und regelmäßige Kontrolle.
- Agile, phasenbasierte Arbeitsweise und testgetriebene Entwicklung sind entscheidend, um Anforderungen zuverlässig umzusetzen und Fehler frühzeitig zu erkennen.
- Trotz hoher Automatisierung bleibt meist Nacharbeit mit den und durch die Schwärme nötig, während menschliche Kontrolle und genaue Vorgaben die zentrale Voraussetzung für Produktionsqualität sind.
Die Verfügbarkeit von Agenten und das Model Context Protocol (MCP) haben dieses Szenario möglich gemacht. Agenten können nun unmittelbar miteinander interagieren und in Gruppen zusammenarbeiten. Die Orchestrierung ganzer Agentenschwärme ermöglicht es, komplette Entwicklerteams mit spezialisierten Aufgaben vom Architekten bis zum Tester zu simulieren und gemeinsam an einem Projekt arbeiten zu lassen.
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