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Wie mehrere Coding-Agenten isoliert am selben Repository arbeiten, was Worktrees teilen und warum Konflikte beim Merge trotzdem bleiben.
Welche Identität hat ein KI-Agent?
Delegierte Rechte, Service Accounts und Zero Trust: Wie Benutzer-, Workload- und Agentenidentitäten Autonomie sicher und nachvollziehbar machen.
Wann sich KI-Agenten rechnen
Kosten- und Token-Ökonomie von Agentic AI: ein vollständiger Business Case mit Kosten pro Erfolg und klarer Entscheidung zwischen Agent, Workflow und Mensch.
Memory und State Management bei KI-Agenten
Warum KI-Agenten ohne klares Zustandsmodell nicht zuverlässig werden: Kontextfenster, Arbeitszustand, Langzeitgedächtnis, Tools und Governance.
Warum KI-Agenten jetzt aus der Tool-Ecke herauswachsen
Einordnung, warum KI-Agenten nicht mehr nur Entwicklerwerkzeuge sind, sondern Teil von Geschäftsprozessen, Governance und operativer Arbeit werden.
Microsoft 365 Copilot Cowork mit internen Daten: Warum MCP-Plugins der fehlende Baustein sind
Wie ein Cowork-Plugin aus Skills, MCP-Server und Microsoft Entra OAuth interne Daten sicher für Auswertungen und Interpretationen nutzbar macht.
Warum Microsofts Frontier Firm wichtiger ist als Copilot selbst
Warum Microsofts Frontier Firm kein weiteres Copilot-Feature ist, sondern ein Zielbild für Unternehmen mit hybriden Teams aus Menschen und KI-Agenten.
Das MCP C# SDK: Warum Model Context Protocol für .NET-Teams praktisch wird
Einordnung des offiziellen MCP C# SDK: wichtigste Features, NuGet-Pakete, ASP.NET Core Integration, OAuth, Apps, Tasks und die wichtigsten Samples.
MCP in der Praxis: Wann ein eigener Server sinnvoll ist und wann nicht
Wann lohnt sich ein eigener MCP-Server? Eine praktische Entscheidungshilfe zu Wiederverwendung, Datenzugriff, Sicherheit, Governance und Tool-Qualität.
Devin Fusion: Was das für Kunden wirklich bedeutet
Meine Einordnung zu Devin Fusion: Warum Multi-Modell-Orchestrierung für Kunden wichtiger ist als Modellnamen und welche Governance dafür nötig wird.
Junior und Senior Entwickler: Warum Growth Mindset wichtiger wird als Knowledge
Welche Fähigkeiten Junior und Senior Entwickler im KI-Zeitalter brauchen und warum Lernfähigkeit, Urteilskraft und Verantwortung wichtiger werden als reines Faktenwissen.
Devin Local und Devin Cloud: Wann KI-Agenten neben mir arbeiten sollten
Wann lokale KI-Agenten für Pair Programming, Debugging und Architekturarbeit sinnvoll sind und wann Cloud-Agenten für autonome Arbeitspakete besser passen.
KI-Coding-Produktivität: Warum Unternehmen Entwickler anders schulen müssen
Warum echte KI-Coding-Produktivität nicht durch mehr Tool-Nutzung entsteht, sondern durch geschulte Arbeitsweisen wie Ask, Plan, Code.
Agent Loops erklärt: Warum KI-Agenten in Schleifen arbeiten
Agent Loops machen aus einem Sprachmodell einen Arbeitsprozess: planen, handeln, beobachten, bewerten und kontrolliert stoppen.
KI-Agenten im Juni 2026: Vom Hype zur kontrollierten Arbeit
Was in den letzten 30 Tagen über KI-Agenten gesagt wurde: echte Workflows, positive Kundennutzung, Governance, Sicherheit und Enterprise-Reife.
Model Context Protocol: Warum MCP zur Standardschnittstelle für KI-Coding wird
Wie MCP KI-Coding-Tools, externe Systeme, Tools, Resources und Prompts über einen portablen Integrationsstandard verbindet.
Agentische Schleifen im KI-Coding: Warum gute Agenten wissen müssen, wann sie stoppen
Warum Coding-Agenten in kontrollierten Schleifen aus Wahrnehmen, Planen, Handeln, Beobachten und Bewerten arbeiten müssen.
Strukturierte Prompts: Warum gute KI-Anweisungen wie kleine technische Artefakte sind
Warum reproduzierbares KI-Coding klare Rollen, Aufgaben, Kontext, Grenzen, Beispiele, Schemas und Validierung braucht.
Spezifikationsgetriebene Entwicklung: Warum KI klare Verträge braucht
Warum gute KI-Coding-Ergebnisse mit klaren Zielen, Datenmodellen, Fehlerpfaden, Schnittstellen, Akzeptanzkriterien und Rückfallplänen beginnen.
Context Engineering: Der eigentliche Hebel in der KI-gestützten Softwareentwicklung
Warum KI-Coding nicht am Prompt hängt, sondern an persistentem Projektwissen, Sitzungskontext, Just-in-Time-Kontext und gepflegten Regeln.
Agent Loops: Warum KI-Agenten erst durch Wiederholung nützlich werden
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Cowork-Plugins in Microsoft 365 Copilot: Vom Chat zum Arbeitskontext
Cowork-Plugins zeigen, worauf es jetzt ankommt: kontrollierte Integration von Agenten, APIs, MCP-Servern und Unternehmensprozessen.
Microsoft Agent Framework 1.0: Zwischen GA und echter Adoption
Microsoft nennt Agent Framework 1.0 produktionsreif. Reddit fragt pragmatisch nach echten Projekten, Migrationserfahrung und belastbarem Enterprise-Nutzen.
Warum Coding-Agenten Context Engineering brauchen
Der nächste Produktivitätssprung bei AI Coding entsteht nicht durch noch einen besseren Prompt, sondern durch Kontext, Specs, Tests, Reviews und klare Guardrails.
Warum Microsoft 365 Copilot Cowork meinen Arbeitsalltag verändert
Ich nutze Cowork intensiv mit mehreren parallelen Agenten am Tag: für Meeting-Vorbereitung, Kommunikation, Projektstruktur und konkrete Arbeitsschritte in Microsoft 365.
Was ist ein KI Agent?
Ein KI-Agent ist mehr als ein Chatbot: Er plant Schritte, nutzt Werkzeuge, arbeitet mit Kontext und braucht klare Leitplanken. Ein abstraktes Beispiel zeigt, wie Microsoft, OpenAI und Devin zusammenspielen können.
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Ich verbinde langjährige Software- und Cloud-Architektur mit dem praktischen Einsatz von KI-Agenten: auf Basis moderner Microsoft-, OpenAI- und Cognition-Technologien.