Wie KI-Agenten die Softwareentwicklung grundlegend verändern

Die Softwareentwicklung befindet sich mitten in einem fundamentalen Wandel. Moderne KI-Agenten schreiben längst nicht mehr nur einzelne Codefragmente. Sie analysieren bestehende Anwendungen, implementieren neue Funktionen, erstellen Tests, optimieren Benutzeroberflächen, untersuchen Fehler, überprüfen Infrastrukturen und unterstützen bei der Bereitstellung produktiver Systeme.

Die Fähigkeit, Anforderungen in Programmcode umzusetzen, verliert dadurch rapide an Bedeutung. Umso wichtiger werden Domänenwissen, Softwarearchitektur, technologisches Verständnis und die Fähigkeit, KI-Agenten zielgerichtet zu führen und ihre Ergebnisse zu beurteilen. Gleichzeitig werden Individuallösungen wirtschaftlich wieder deutlich attraktiver.

Die Erfahrung aus dem Projekt aXpel one for all Shop zeigt, wie sich die Aufgaben in der Softwareentwicklung verschieben. Während Agenten einen wachsenden Teil der Ausführung übernehmen, muss jemand das Gesamtsystem verstehen, Anforderungen einordnen und die Qualität der Ergebnisse beurteilen können. Aufgaben, deren Umsetzung früher aus Zeit-, Kosten- oder Komplexitätsgründen immer wieder zurückgestellt wurde, lassen sich heute in erstaunlich kurzer Zeit realisieren.

Die richtigen Werkzeuge für KI-Agenten

Der aXpel one for all Shop verbindet den Verkauf von Verpackungsmaterialien an Geschäfts- und Privatkunden. Adressen, Produkte, Varianten, Preise und Bestellungen werden mit dem ERP-System Proffix synchronisiert. Das mit dem Webframework Angular entwickelte Frontend und das auf .NET basierende Backend laufen in einer Cloud-Native-Architektur in der Google Cloud.

Angular hat in den vergangenen Jahren selbst einen umfassenden Modernisierungsprozess durchlaufen. Zentrale Konzepte und Best Practices des Frameworks haben sich dabei stark verändert. Dies hatte zur Folge, dass auch die bestehende Frontend-Codebasis des aXpel Shops umfassend modernisiert werden musste.

Bei der Arbeit mit Coding Agents ist es entscheidend, ihnen die richtigen Werkzeuge und möglichst aktuellen Kontext zur Verfügung zu stellen. Nur so können sie verstehen, wie mit einem Framework wie Angular heute optimal entwickelt wird und welche Best Practices dabei gelten. Gerade bei einer Modernisierung ist dies wichtig, weil das im KI-Modell gespeicherte Wissen nicht zwangsläufig dem aktuellen Stand eines Frameworks entspricht.

Angular stellt dafür den Angular CLI MCP Server zur Verfügung. Wird dieser in die Entwicklungsumgebung des Coding Agents eingebunden, erhält der Agent direkten Zugang zu aktuellen Informationen, Werkzeugen und Empfehlungen des Angular-Frameworks. Damit kann er seine Umsetzung stärker an den aktuellen Angular-Konzepten ausrichten, anstatt sich ausschliesslich auf sein während des Trainings erworbenes Wissen zu verlassen.

Auch die Überprüfung der Anwendung im Browser gehört zum Arbeitsablauf. Mit Chrome DevTools MCP erhält der Agent Werkzeuge für die direkte Interaktion mit Chrome. Damit lassen sich Seiten untersuchen, Performance-Probleme eingrenzen, Änderungen überprüfen und deren Auswirkungen messen. Beim aXpel Shop wurde dieses Vorgehen unter anderem eingesetzt, um Performance und Barrierefreiheit systematisch zu analysieren und zu optimieren.

Erfahrung wird für die Führung der Agenten gebraucht

Ein Agent kann eine technisch schlüssige Implementierung liefern, obwohl die zugrunde liegende Anforderung fachlich falsch verstanden wurde.

Führungskompetenz, Domänenwissen – also das Verständnis der Geschäftsprozesse –, Softwarearchitektur und ein breiter technologischer Überblick werden deshalb wichtiger. Wer mit Agenten entwickelt, muss Aufgaben sinnvoll abgrenzen, Abhängigkeiten erkennen und zuverlässig beurteilen können, ob das von den Agenten erstellte Ergebnis fachlich und technisch korrekt funktioniert. Dazu gehört auch, Änderungen abzulehnen, die zwar funktionieren, die Anwendung insgesamt aber schwerer wartbar machen.

Eine weitere Gefahr besteht darin, dass KI-Agenten Lösungen unnötig komplex gestalten. Sie gehen teilweise viel tiefer ins Detail, als es für die eigentliche Aufgabe erforderlich wäre, und implementieren Abläufe oder Sonderfälle, die in der Praxis kaum oder gar nicht zum Einsatz kommen. Gerade hier braucht es Erfahrung, um zwischen technisch möglicher und tatsächlich sinnvoller Umsetzung zu unterscheiden.

In mancher Hinsicht ähnelt diese Arbeit der Führung eines Entwicklungsteams. Aufgaben benötigen ausreichend Kontext, Architekturentscheidungen müssen zusammenpassen und Ergebnisse müssen überprüft werden. Mit der Erfahrung im täglichen Einsatz wird zudem immer deutlicher, welche Modelle sich für welche Aufgaben eignen und an welchen Stellen eine engere Begleitung notwendig ist.

Durch die hohe Umsetzungsgeschwindigkeit können innerhalb kurzer Zeit zahlreiche Änderungen entstehen. Das erhöht die Anforderungen an Koordination, Überprüfung und Qualitätskontrolle. Der Schwerpunkt der KI-gestützten Softwareentwicklung verlagert sich damit auf die Gestaltung und Führung des gesamten Entwicklungsprozesses. Die Rolle des Codierers entfällt.

Automatisierte Tests ermöglichen umfangreichere Änderungen

Beim aXpel Shop wurde die Testbasis deutlich ausgebaut. Unit-Tests prüfen einzelne Funktionen und Geschäftsregeln, Integrationstests das Zusammenspiel von Komponenten und Schnittstellen. End-to-End-Tests mit Playwright bilden vollständige Abläufe im Browser ab, etwa von der Auswahl eines Produkts bis zum Checkout.

Diese Prüfungen sind besonders wertvoll, wenn Agenten grössere Bereiche der Anwendung überarbeiten. Sie machen unerwünschte Auswirkungen auf bestehende Funktionen früh sichtbar und erlauben es, Änderungen wiederholt unter denselben Bedingungen zu überprüfen.

Agenten können auch die Tests selbst erstellen. Die erwarteten Resultate müssen jedoch klar definiert sein. Wird ein falsches Verständnis einer Anforderung sowohl in den Programmcode als auch in den Test übernommen, bleibt der Fehler möglicherweise unentdeckt. Deshalb gehören die Überprüfung der Tests und die manuelle Kontrolle wichtiger Geschäftsabläufe weiterhin zur Qualitätssicherung.

Ein weiteres Beispiel für den Einsatz von Agents war die Entwicklung eines Proffix Mock Servers. Ein Mock Server bildet das Verhalten eines externen Systems nach, ohne dass für jeden Test tatsächlich auf dieses System zugegriffen werden muss. In diesem Fall simuliert er die vom aXpel Shop verwendeten Schnittstellen des Proffix ERP-Systems und liefert für definierte API-Aufrufe kontrollierbare Antworten zurück.

Damit lassen sich die Integrationen mit Proffix automatisiert testen und auch Fehler- oder Sonderfälle gezielt nachstellen. Der Mock Server wird deshalb insbesondere für die Integrationstests eingesetzt. Mit Hilfe der Agents konnte diese zusätzliche Testinfrastruktur in sehr kurzer Zeit konzipiert und umgesetzt werden. Nicht die technische Machbarkeit war früher das Hindernis, sondern der dafür notwendige Entwicklungsaufwand.

Agenten zur Optimierung von Infrastruktur und Betrieb

Die Arbeit mit Agenten umfasst beim aXpel Shop auch die technische Betriebsumgebung. Zum einen wurden mit Hilfe von Agents die Cloud-Konfigurationen überprüft und optimiert. Zum anderen werden die Logs regelmässig mithilfe von KI auf mögliche Fehler, Angriffsversuche und auffällige Zugriffsmuster untersucht. Auf dieser Grundlage können bei Bedarf gezielte Regeln für Google Cloud Armor eingerichtet werden, um unerwünschte automatisierte Zugriffe, beispielsweise durch Scraper, zu begrenzen oder zu blockieren.

Google Cloud Armor ist eine cloudbasierte Web Application Firewall (WAF) mit DDoS-Schutz und intelligenter Verkehrsfilterung.

KI-Agenten haben ebenfalls dabei geholfen, die Deployment-Abläufe zu verbessern – also die Prozesse, mit denen die Anwendung gebaut, getestet und anschliessend für den produktiven Betrieb in der Cloud bereitgestellt wird.

Ein weiteres Beispiel zeigt, wie hilfreich Agents bei der Entwicklung kleinerer Werkzeuge sein können, die den täglichen Betrieb erleichtern. Die KI hat ein Programm entwickelt, mit dem sich CMS-Daten und Bilder, die von Benutzern in der Produktionsumgebung erfasst wurden, mit der Staging- und Entwicklungsumgebung abgleichen lassen.

Solche Werkzeuge können für ein Projekt einen grossen Nutzen haben. Ihre Entwicklung war früher jedoch oft schwer zu rechtfertigen, wenn der dafür notwendige Aufwand in keinem vernünftigen Verhältnis zum Nutzen stand. Mit KI-Agenten verändert sich auch hier die wirtschaftliche Betrachtung.

Damit KI-Agenten den Shop selbst nutzen können

Während Coding Agents die Anwendung weiterentwickeln, entsteht auf Kundenseite eine neue Form der Shop-Nutzung: persönliche Assistenten – also KI-Agenten –, die Produkte suchen und künftig möglicherweise sogar selbst Bestellungen ausführen. Im aXpel-Projekt wurden dafür bereits erste WebMCP-Funktionen für Katalog, Produkte und Warenkorb implementiert.

WebMCP ist ein vorgeschlagener Webstandard, mit dem Websites ihre Funktionen strukturiert für KI-Agenten zugänglich machen können. Der Ansatz befindet sich noch in Entwicklung, zeigt aber bereits, wie sich die Interaktion mit Online-Shops künftig verändern könnte.

Individualsoftware wird wirtschaftlich interessanter

Ein Vorteil von Standardsoftware liegt darin, dass sich ihre Entwicklungskosten auf viele Kunden verteilen. Sinkt der Aufwand für eine massgeschneiderte Umsetzung, gewinnt die genaue Anpassung an die eigenen Abläufe an Bedeutung.

Beim aXpel Shop erweist sich die vorhandene Individuallösung deshalb als gute Grundlage für die Weiterentwicklung. Funktionen können gezielt auf die Produkte, Kunden und internen Prozesse abgestimmt werden. Die Grenzen eines vorgegebenen Shopsystems oder einzelner Plugins bestimmen dabei nicht den Funktionsumfang.

Zu den möglichen nächsten Erweiterungen gehören erweiterte Analytics-Funktionen, ein Content-Agent für die Pflege und Suchmaschinenoptimierung von Produktinformationen sowie die dreidimensionale Konfiguration individueller Produkte mit Three.js.

Diese Ideen zeigen, welche Funktionen durch den Einsatz von KI-Agenten wirtschaftlich wieder interessant werden.

Auch bei individuellen Shop-Lösungen gehören Integration, Wartung und Betrieb weiterhin in die Gesamtrechnung. Die Veränderung besteht darin, dass der Aufwand für die Umsetzung gewünschter Funktionen heute viel häufiger in einem zeitlich und finanziell realistischen Rahmen liegt. Für Unternehmen lohnt es sich deshalb, bisher zurückgestellte Vorhaben unter diesen veränderten Bedingungen erneut zu prüfen.