Mir begegnet in den letzten Monaten auf YouTube kaum ein KI-Video ohne einen Begriff: Agentic Coding. Die einen versprechen, dass man nie wieder programmieren muss, die anderen warnen vor dem großen Chaos. In diesem Labor gehe ich dem Thema auf den Grund. Im ersten Kapitel kläre ich, was hinter dem Begriff steckt.
Worum es geht
Agentic Coding heißt: Eine KI schreibt Software nicht nur als Vorschlag, sondern arbeitet selbst daran. Sie liest, was schon da ist, ändert Dateien, startet Befehle und prüft, ob das Ergebnis funktioniert. Das Werkzeug dafür nennt man einen Agenten. Was ein Agent im Unterschied zu einem Sprachmodell ist, erkläre ich auch im Beitrag KI-Begriffe erklärt: LLM, RAG, Agent und MCP.
Anthropic, der Hersteller von Claude, beschreibt sein Werkzeug Claude Code genau so: Es liest den Code eines Projekts, also den Programmtext, aus dem eine Software besteht, ändert Dateien und führt Befehle aus. Die Arbeit läuft dabei in drei Schritten ab, die sich wiederholen: sich ein Bild machen, handeln, das Ergebnis prüfen. Jeder Handgriff liefert neue Informationen für den nächsten. Diese Schleife ist der Kern der Sache.
Der Fachautor Simon Willison hat es auf einen Satz gebracht: Ein Agent ist etwas, das Werkzeuge in einer Schleife einsetzt, um ein Ziel zu erreichen.
Drei Stufen: Chat, Vorschlag, Agent
Den Unterschied versteht man am besten, wenn man die drei Arten nebeneinanderstellt, wie KI beim Programmieren hilft.
- Der Chat. Du fragst, die KI antwortet mit Text. Den Code kopierst du selbst irgendwohin und probierst ihn aus. Anthropic sagt es nüchtern: Ohne Werkzeuge kann die KI nur mit Text antworten.
- Der Vorschlag beim Tippen. Als GitHub Copilot 2021 vorgestellt wurde, schlug es beim Schreiben ganze Zeilen oder Funktionen vor. Die Arbeit blieb beim Menschen, die KI ergänzte.
- Der Agent. Er bekommt eine Aufgabe und arbeitet sie ab: Er sucht sich die Dateien, die er braucht, ändert sie, führt Tests aus (kleine Prüfprogramme, die nachsehen, ob alles noch funktioniert), sieht Fehler und bessert nach. GitHub hat Copilot Anfang 2025 genau diesen Modus gegeben, mit dem Hinweis, dass es nun eigene Fehler erkennt und selbst behebt.
Der Sprung von Stufe zwei auf drei ist der, über den gerade so viel geredet wird. Aus einem Helfer, der Vorschläge macht, wird einer, der handelt.
Ein Beispiel aus dem Alltag
Damit das greifbar wird, ein ausgedachtes Beispiel, so könnte es ablaufen. Du möchtest auf deiner Website einen Angebotsrechner, damit Interessenten schon vorab einen Richtwert sehen. Statt das in Auftrag zu geben, beschreibst du dem Agenten das Ziel und gibst ihm deine Preisliste und ein paar alte Anfragen.
Der Agent macht sich ein Bild, baut den Rechner und prüft ihn an drei echten Anfragen. Bei einer weicht das Ergebnis ab, weil die Anfahrt fehlt. Er ergänzt sie und rechnet noch einmal nach. Jetzt stimmen alle drei.
Fertig ist die Sache damit noch nicht. Ob die Preise so passen und ob der Rechner auf deine Website kommt, entscheidest du. Der Agent macht die Arbeit, die Verantwortung bleibt bei dir.
Woher der Begriff kommt
Wer „Agentic Coding“ erfunden hat, lässt sich nicht belegen. Die früheste Verwendung, die ich gefunden habe, steht bei Anthropic im Juni 2024, dort noch als Name eines internen Tests. Im Februar 2025 stellte Anthropic Claude Code vor, ausdrücklich als Werkzeug für Agentic Coding. Im selben Jahr kamen weitere Agenten dazu: GitHub hatte Copilot schon Anfang Februar einen Agentenmodus gegeben, Google stellte im Mai Jules vor.
Und was ist „Vibe Coding“?
In vielen Videos fällt ein zweiter Begriff, der oft verwechselt wird. „Vibe Coding“ stammt laut Wikipedia vom Informatiker Andrej Karpathy, aus dem Februar 2025. Dort wird er sinngemäß so zitiert: sich ganz dem Gefühl hingeben und vergessen, dass es den Code überhaupt gibt.
Simon Willison zieht die Grenze klar: Vibe Coding heißt, mit KI Software zu bauen, ohne den Code durchzusehen, den sie schreibt. Wer den Code durchsieht, macht für ihn kein Vibe Coding mehr, sondern Softwareentwicklung.
Ich sehe es so, und das ist meine Einordnung, kein Zitat: Agentic Coding beschreibt, wie das Werkzeug arbeitet. Vibe Coding beschreibt, wie der Mensch damit umgeht. Man kann einen Agenten blind laufen lassen oder ihn führen und prüfen. Um das Zweite geht es in diesem Labor.
Welche Werkzeuge für Agentic Coding es gibt
Diese Namen sind mir immer wieder begegnet. Alle beschreiben ihre Werkzeuge selbst als Agenten oder als agentisch (Stand Oktober 2026):
- Claude Code von Anthropic
- Codex CLI von OpenAI
- Cursor mit seinem Agenten
- GitHub Copilot mit dem Cloud-Agenten
- Gemini CLI und Jules von Google
„CLI“ heißt, dass man das Werkzeug über Texteingabe in einem Befehlsfenster bedient statt über Fenster und Buttons. Welches davon für wen passt, ist ein eigenes Thema für ein späteres Kapitel.
Was die Zahlen sagen
Ein guter Anhaltspunkt ist die Umfrage von Stack Overflow, einer bekannten Frage- und Antwortplattform für Programmierer. In der Ausgabe 2026 sind Programmierassistenten und Agenten zusammen die häufigste Art, wie die Befragten KI nutzen (66 Prozent), und 73 Prozent nutzen sie täglich. Bei den Agenten liegen Claude Code und GitHub Copilot vorne.
2025 nutzte gut die Hälfte der Befragten (52 Prozent) noch keine Agenten oder nur einfachere KI-Werkzeuge. 2026 weist die Umfrage Assistenten und Agenten gemeinsam aus, eine eigene Zahl nur für Agenten gibt es dort nicht. Mein Eindruck ist trotzdem: Das Thema ist in kurzer Zeit im Alltag vieler Entwickler angekommen.
Wo die Grenzen liegen
Die Begeisterung hat eine zweite Seite, und die Zahlen dazu sind genauso deutlich:
- 2025 misstrauten in der Umfrage von Stack Overflow mehr Entwickler der Genauigkeit von KI-Werkzeugen (46 Prozent), als ihr vertrauten (33 Prozent).
- In einer Kurzumfrage von Stack Overflow vom Frühjahr 2026 gaben 63 Prozent an, Agenten selten oder nie ganz allein laufen zu lassen.
- Eine Laborstudie von Veracode fand 2025 in 45 Prozent der Testfälle Sicherheitslücken im Code, den Sprachmodelle, also die KI hinter diesen Werkzeugen, geschrieben hatten.
- In einer Studie von METR aus dem Jahr 2025 brauchten erfahrene Entwickler mit KI 19 Prozent länger, hielten sich aber für schneller. Die Forscher sagen selbst, dass ihre Teilnehmer und Projekte nicht für den Großteil der Softwareentwicklung stehen.
Die Hersteller sagen es übrigens selbst. Anthropic schreibt, dass du dafür verantwortlich bist, vorgeschlagenen Code und Befehle zu prüfen, bevor du sie freigibst. GitHub rät, das Ergebnis zu prüfen und zu testen, bevor es in den echten Betrieb geht.
Was das für Unternehmer heißt
Hier meine Einschätzung, keine Studie: Agentic Coding verschiebt, wer Software bauen kann. Wer klar beschreiben kann, was er braucht, und bereit ist, das Ergebnis genau zu prüfen, kann heute Dinge umsetzen, für die er früher jemanden beauftragen musste. Programmieren können muss er dafür nicht. Führen schon: klar sagen, was entstehen soll, Grenzen setzen und nachsehen, ob es stimmt.
Genau dort setzt das nächste Kapitel an: Was könnten wir damit umsetzen?
Was du noch wissen solltest
Nach meiner Einschätzung nicht, um anzufangen. Der Agent schreibt den Code. Prüfen heißt für dich dann vor allem: ausprobieren, ob das Ergebnis tut, was es soll. Den Code selbst durchsehen kannst du ohne Vorwissen kaum, und genau dort liegen die Grenzen: In einer Laborstudie von Veracode steckten 2025 in 45 Prozent der Testfälle Sicherheitslücken im Code, den Sprachmodelle geschrieben hatten.
Nach meiner Einordnung nein. Agentic Coding beschreibt, wie das Werkzeug arbeitet: lesen, ändern, ausführen, prüfen. Vibe Coding beschreibt eine Haltung, nämlich den Code nicht anzusehen.
Ein reiner Chat antwortet mit Text, den du selbst weiterverarbeitest. Ein Agent arbeitet mit Werkzeugen direkt in deinem Projekt, ändert Dateien und prüft das Ergebnis.
