Was ist Agentic Coding?

Bisher hast du KI vor allem im Chat genutzt: Du stellst eine Frage, die KI antwortet. Wenn du so Code schreiben lässt, kopierst du ihn aus dem Chat in eine Datei, probierst ihn aus und schickst die Fehlermeldung zurück. Du bist dabei der Bote zwischen KI und Computer.

Beim Agentic Coding fällt diese Botenrolle weg. Ein Coding-Agent arbeitet direkt in deinem Projektordner: Er liest Dateien, schreibt Code, führt Befehle aus, startet Tests und korrigiert seine eigenen Fehler. Du beschreibst, was du willst, und prüfst, was herauskommt.

Das klingt nach «die KI programmiert, ich lehne mich zurück». So einfach ist es nicht. In dieser Masterclass lernst du, wie du einen Coding-Agenten so führst, dass brauchbare, sichere Software entsteht. Der Leitsatz für den ganzen Kurs lautet:

«Der Agent schreibt den Code. Du bleibst verantwortlich»

Drei Stufen der KI-Unterstützung

KI kann dich beim Programmieren auf drei Arten unterstützen. Die Grenzen sind fliessend, aber der Unterschied in der Arbeitsweise ist gross:

So funktioniert es: Du beschreibst im Chat, was du brauchst. Die KI liefert Code als Text. Du kopierst ihn in eine Datei und testest selbst.

Die KI sieht: nur das, was du in den Chat kopierst.

Gut für: kurze Skripte, Erklärungen, einzelne Formeln.

So funktioniert es: Die KI ist in einen Code-Editor eingebaut. Sie schlägt beim Tippen die nächsten Zeilen vor oder ändert eine markierte Stelle auf Anweisung.

Die KI sieht: die offene Datei und oft einige Nachbardateien.

Gut für: Leute, die selbst programmieren und schneller werden wollen.

So funktioniert es: Du gibst einen Auftrag. Der Agent sucht sich die nötigen Dateien selbst, plant, ändert mehrere Dateien, führt Befehle aus und prüft das Ergebnis. Er arbeitet so lange in Schritten weiter, bis er den Auftrag für erledigt hält oder dich etwas fragt.

Die KI sieht: alles im Projektordner, was sie öffnet, und die Ausgaben der Befehle, die sie ausführt.

Gut für: ganze Funktionen, Fehlersuche über mehrere Dateien, kleine Anwendungen von Grund auf.

Für diese Masterclass ist nur die dritte Stufe wichtig. Bekannte Coding-Agenten sind zum Beispiel Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, Grok Build, Cursor oder der Agent in GitHub Copilot. Sie unterscheiden sich in Bedienung und Preis, funktionieren aber nach denselben Prinzipien. Genau diese Prinzipien lernst du hier. Wie du ein bestimmtes Werkzeug bedienst, zeigt dir der passende Werkzeugkurs.

Wie ein Coding-Agent arbeitet

Ein Coding-Agent ist ein Sprachmodell, das Werkzeuge benutzen darf. Typische Werkzeuge sind:

Dateien lesen und im Projekt suchen
Dateien anlegen und ändern
Befehle ausführen, zum Beispiel Tests starten oder ein Programm installieren
je nach Werkzeug: im Web suchen, eine Webseite im Browser öffnen, auf externe Dienste zugreifen

Mit diesen Werkzeugen arbeitet der Agent in einer Schleife, dem Agent-Loop:

Planen: Was ist das Ziel, was ist der nächste sinnvolle Schritt?
Handeln: ein Werkzeug benutzen, zum Beispiel eine Datei öffnen oder einen Test starten.
Beobachten: das Ergebnis lesen, etwa den Dateiinhalt oder eine Fehlermeldung.
Bewerten: Bin ich weiter? Ist das Ziel erreicht? Muss ich etwas korrigieren?

Danach beginnt die Schleife von vorne. Ein einziger Auftrag kann so Dutzende Schritte auslösen, ohne dass du eingreifst.

Ein Auftrag, viele Schritte

Du schreibst: «Die Gesamtzeit der Wanderung wird falsch berechnet. Finde den Fehler und behebe ihn.»

Der Agent sucht im Projekt nach der Berechnung (handeln), liest die gefundene Datei (beobachten), vermutet einen Fehler bei den Abstiegen (bewerten), startet die Tests (handeln), sieht einen fehlschlagenden Test, der seine Vermutung bestätigt (beobachten), ändert eine Zeile (handeln), startet die Tests erneut, und alle sind grün. Dann meldet er: «Fehler behoben.»

Du hast eine Nachricht geschrieben. Der Agent hat acht Schritte gemacht. Ob die Korrektur wirklich stimmt, weisst du damit aber noch nicht. Wie du das prüfst, lernst du in den Lektionen «Prüfen statt glauben» und «Git als Sicherheitsnetz».

Deine neue Rolle

Beim Agentic Coding schreibst du kaum noch Code. Deine Arbeit verschiebt sich auf vier Aufgaben, die dir kein Agent abnimmt:

Auftraggeber: Du entscheidest, was gebaut wird, und beschreibst es so, dass man es prüfen kann.
Architekt: Du legst die Regeln fest: welche Technik, welcher Stil, was verboten ist.
Aufsicht: Du bestimmst, was der Agent ohne Rückfrage tun darf und wo er anhalten muss.
Abnahme: Du prüfst das Ergebnis und gibst es frei, oder eben nicht.

Ein hilfreiches Bild: Der Agent ist ein extrem schneller, fleissiger Mitarbeiter, der nie müde wird, aber manchmal sehr selbstbewusst Unsinn erzählt. Einem solchen Mitarbeiter gibst du klare Aufträge, enge Grenzen und kontrollierst seine Arbeit, bevor sie zum Kunden geht.

Du musst nicht programmieren können. Diese Masterclass setzt keine Programmierkenntnisse voraus. Du lernst aber genug, um Code grob zu lesen, Änderungen nachzuvollziehen und Warnzeichen zu erkennen. Das ist der Unterschied zwischen «die KI hat etwas gebaut» und «ich weiss, was ich ausliefere».

Was gut funktioniert und was nicht

Hier brauchen sie dich besonders

unklare Ziele: Der Agent füllt Lücken mit eigenen Annahmen
grosse Architekturentscheide mit Folgen für Jahre
Sicherheit, Zahlungen, Personendaten
alles, was direkt in einem Live-System passiert
lange Sitzungen, in denen der Agent den Überblick verliert

Hier sind Agenten stark

klar umrissene Aufgaben mit prüfbarem Ergebnis
Prototypen und kleine interne Werkzeuge
Routinearbeit: Formulare, Tabellen, Umbenennungen, Tests ergänzen
unbekannten Code erklären und Fehler eingrenzen
Dokumentation schreiben

Gefühlt schneller ist nicht gemessen schneller Die Forschungsorganisation METR hat im Juli 2025 eine kontrollierte Studie veröffentlicht: 16 erfahrene Open-Source-Entwickler erledigten 246 echte Aufgaben in Projekten, die sie seit Jahren kannten, teils mit, teils ohne KI-Werkzeuge. Mit KI brauchten sie im Schnitt rund 19 % länger. Vorher hatten sie erwartet, 24 % schneller zu sein, und auch nachher glaubten sie, etwa 20 % schneller gewesen zu sein. Die Studie ist klein und betrifft Werkzeuge vom Frühling 2025 und Profis in vertrautem Code. Die Lehre gilt trotzdem: Verlass dich nicht auf dein Gefühl, sondern prüfe Ergebnisse und Aufwand.

«Vibe Coding»: wann es reicht und wann nicht

Im Februar 2025 prägte der KI-Forscher Andrej Karpathy (Mitgründer von OpenAI, früher KI-Chef bei Tesla) den Begriff Vibe Coding. Er beschrieb damit, wie er Software baute, indem er der KI nur noch sagte, was er wollte, die Änderungen ungelesen übernahm und Fehlermeldungen einfach zurückkopierte. Den Code selbst schaute er kaum noch an. Er schrieb dazu, für Wegwerf-Projekte am Wochenende sei das gar nicht so schlecht.

Der Begriff hat sich verbreitet, oft ohne diese Einschränkung. Für dich ist die Unterscheidung wichtig:

Vibe Coding ist gefährlich

Eine Website mit Kontaktformular, ein Werkzeug mit Kundendaten, alles mit Zahlungen oder Login, alles, was andere Menschen benutzen. Hier musst du wissen, was du auslieferst.

Vibe Coding ist in Ordnung

Ein Wegwerf-Prototyp, um eine Idee zu testen. Ein Spiel für dich selbst. Eine Demo ohne echte Daten. Wenn es kaputtgeht, ist nichts verloren.

Agentic Coding, wie du es hier lernst, ist das Gegenteil von blindem Übernehmen: Du nutzt die Geschwindigkeit des Agenten, behältst aber die Kontrolle über Ziel, Regeln und Ergebnis.

Die Verantwortung bleibt bei dir. Wenn eine Website Daten verliert oder ein Formular Spam verschickt, fragt niemand, welcher Agent den Code geschrieben hat. Verantwortlich ist, wer die Software betreibt. Ein Agent haftet nicht, unterschreibt keinen Vertrag und erscheint vor keinem Gericht.

Was dich in dieser Masterclass erwartet

Die 12 Lektionen folgen dem Ablauf eines echten Projekts:

Vorbereiten: Arbeitsumgebung, gute Aufträge, Kontext und Projektregeln (Lektionen 2–4)
Umsetzen: planen, schrittweise entwickeln, mit bestehendem Code arbeiten (Lektionen 5–7)
Absichern: prüfen, Git als Sicherheitsnetz, Sicherheit und Berechtigungen (Lektionen 8–10)
Weiterkommen: wiederverwendbare Abläufe, vom Prototyp in den Betrieb (Lektionen 11–12)

Ab Lektion 2 arbeitest du mit einem kleinen Übungsprojekt, dem Hike Planner, einem Planer für Wanderungen. Du brauchst dafür einen Coding-Agenten deiner Wahl. Die meisten Anbieter verlangen dafür ein kostenpflichtiges Abo. Wie du dein Werkzeug einrichtest, zeigt der passende Werkzeugkurs.

Übung: Deine Kandidaten

Bevor du mit dem Werkzeug startest, denk an deine eigene Arbeit. Schreib drei Dinge auf, die du gern mit einem Coding-Agenten bauen oder verbessern würdest, zum Beispiel ein Formular, eine Auswertung aus Excel-Daten oder ein kleines internes Werkzeug.

Ordne jedes davon ein:

Ist es ein Prototyp (nur für dich, Wegwerf) oder etwas Produktives (andere nutzen es, echte Daten)?
Welche Daten verarbeitet es? Sind Personendaten oder Geschäftsgeheimnisse dabei?
Woran würdest du merken, dass es richtig funktioniert?

Behalte die Liste. Sie wird dein Abschlussprojekt in Lektion 12.

Der Agent meldet nach einem Auftrag: «Fehler behoben, alle Tests sind grün.» Was ist richtig?

Richtig. Agenten können Tests falsch anpassen, Fehler übersehen oder sich schlicht irren. Die Abnahme bleibt deine Aufgabe.

Nicht ganz. Eine Fertigmeldung ist eine Behauptung des Agenten. Ob sie stimmt, zeigst du mit eigener Prüfung: Änderung ansehen, Tests prüfen, selbst ausprobieren.

Key Takeaways:

Ein Coding-Agent liest, schreibt und testet Code selbständig in deinem Projektordner, in einer Schleife aus Planen, Handeln, Beobachten und Bewerten.
Deine Rolle: Auftraggeber, Architekt, Aufsicht und Abnahme. Der Agent schreibt den Code, du bleibst verantwortlich.
Agenten sind stark bei klaren, prüfbaren Aufgaben und schwach bei unklaren Zielen, Sicherheit und Live-Systemen.
Gefühlte Geschwindigkeit täuscht. Prüfe Ergebnisse statt Eindrücke.
Vibe Coding reicht für Wegwerf-Prototypen, nicht für Software, die andere nutzen.

Diese Lektion gehört zum Kurs mit Abschlussprüfung und Zertifikat. Kurs «Agentic Coding» ansehen

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