Ich möchte einmal etwas greifbarer machen, was damit eigentlich gemeint ist. Denn oft wird alles rund um KI-gestützte Entwicklung in einen Topf geworfen: ChatGPT, Copilot, Vibe Coding, autonome Agenten. Dabei gibt es wichtige Unterschiede. Wenn du als Unternehmen gerade ein digitales Produkt in Auftrag gibst, ist der Unterschied zwischen Agentic Development und Vibe Coding wichtiger, als du vielleicht denkst. Es beeinflusst, was du am Ende bekommst, wie schnell du es bekommst und wie verlässlich es nach dem Launch wirklich ist.

Ich nehme dich also kurz mit.

Was „agentic“ in der Softwareentwicklung wirklich heißt

Am einfachsten lässt sich ein KI-Agent so beschreiben: Ein System, das nicht nur Vorschläge macht, sondern eigenständig Schritte ausführt. Es nimmt eine Aufgabe entgegen, entwickelt daraus einen Plan, nutzt Tools, überprüft Ergebnisse und arbeitet iterativ weiter, bis ein brauchbares Resultat entsteht. Genau da liegt der Unterschied. Es ist kein Chatbot, mit dem du redest. Es ist etwas, das die Arbeit tatsächlich macht.

Wenn du ChatGPT sagst: „Schreib mir eine Funktion, die eine Liste von Nutzer:innen nach Anmeldedatum sortiert“, bekommst du ein Stück Code zurück. Den kopierst du, fügst ihn in den Editor ein, lässt ihn laufen, korrigierst die Imports, den Tippfehler, die halluzinierte Funktion, die es eigentlich gar nicht gibt – und irgendwann hast du etwas, das funktioniert. Die Schleife läufst du selbst. Die KI ist dabei einfach eine sehr schnelle Vorschlagsmaschine.

Ein Agent übernimmt einen größeren Teil dieser Schleife selbständig. Er analysiert die bestehende Codebase, entscheidet, wo Änderungen sinnvoll sind, schreibt Code, führt Tests aus, erkennt Fehler und versucht sie zu beheben – bevor er überhaupt wieder Rückmeldung gibt. Es ist weniger, als würdest du jemanden nach dem Weg fragen, sondern mehr, als würdest du ihm den Schlüssel in die Hand drücken.

Das ist eine ziemliche Verschiebung. Und genau deshalb sind die einen euphorisch und die anderen ängstlich – je nachdem, wen du fragst.

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Agentic Development vs. Vibe Coding: Wo ist der Unterschied?

„Vibe Coding“ ist dieses Jahr zum Buzzword geworden. Oft wird es gemeinsam mit Agentic Development genannt – obwohl beides ziemlich unterschiedliche Ansätze beschreibt.

Vibe Coding bedeutet: Entwickler:in (oft Hobby, manchmal Profi, oft irgendwo dazwischen) tippt Prompts in eine KI und verlässt sich dabei vor allem darauf, dass das Ergebnis auf den ersten Blick funktioniert. Keine Tests, kein Code Review, kein echtes Verständnis dafür, was da eigentlich generiert wurde. Der „Vibe“ ist dann: läuft auf meinem Rechner, Buttons klicken, Demo sieht gut aus. 

Macht Spaß, geht schnell und ehrlich gesagt: Für ein persönliches Projekt oder einen Wochenend-Prototypen ist da nichts falsch dran. Ich mache das selbst manchmal. Aber so baust du garantiert kein Produkt, das echte Menschen benutzen sollen, das mit realen Systemen sprechen muss, jahrelang gepflegt werden muss oder ein Security Review überstehen soll.

Das Problem mit Vibe Coding ist: KI-Modelle treten extrem selbstbewusst auf. Sie schreiben Code, der richtig aussieht, richtig klingt, sogar sauber kompiliert, aber still und leise tut es das Falsche. Und langsam liefern auch die ersten Studien dazu Belege. Die Analyse von Veracode aus 2025 hat ergeben, dass 45 % aller KI-generierten Code-Samples mindestens eine Sicherheitslücke enthalten. Und die Langzeitstudie von GitClear mit 211 Millionen Zeilen Code zeigt: Kurzzeitiger Code Churn, also Code, der innerhalb von zwei Wochen wieder zurückgerollt oder umgeschrieben wird,  ist seit 2020 um 84 % angestiegen. Ziemlich genau parallel zum Aufstieg der KI-Assistenten.

Vibe Coding ist das, was passiert, wenn du dem Output vertraust, ohne ihn zu prüfen. Agentic Development ist genau das Gegenteil. Der Unterschied entsteht vor allem durch die strukturierte Arbeitsweise – mit klaren Kontrollmechanismen und kontinuierlichem Review an jedem Punkt.

Wie Agentic Development in der Praxis aussieht

Am greifbarsten wird das Ganze meistens an einem konkreten Beispiel. Nehmen wir an, wir entwickeln ein neues Notification-System für eine Client-App. 

In einem klassischen Workflow würde eine Entwickler die Anforderungen definieren, das Datenmodell entwerfen, Backend und Frontend umsetzen, Tests schreiben und den gesamten Prozess koordinieren und überprüfen. Diese Schleife wird klassischerweise über mehrere Tage hinweg von einer Entwickler:in gesteuert und koordiniert.

Im agentischen Workflow führt Entwickler:in weiterhin – aber der Agent übernimmt einen Großteil der mechanischen Arbeit. 

In der Praxis beginnt der Prozess meist nicht direkt mit Code, sondern mit einer klaren Spezifikation (Spec). Kein Jira-Ticket – eine richtige Spec. So etwas wie eine spec.md-Datei, die beschreibt, was wir bauen, welche Constraints es gibt, wie die Daten aussehen und wann das Ganze „fertig“ ist. Manchmal brainstormst du das mit der KI – lässt sie deinen Plan überprüfen und Rückfragen stellen, bis alle potenzielle Schwachstellen sichtbar sind.

Klingt langweilig, ist aber der wichtigste Schritt überhaupt. 

Dann verteilst du die Arbeit in kleine, abgeschlossene Pakete. Nicht „bau das ganze Notification-System“, sondern „füge die Datenbanktabelle hinzu“, „bau den API-Endpoint“, „bau die UI-Komponente“ – jeweils als einzelne Aufgabe. Die fütterst du dem Agent nacheinander. Er beginnt damit, schreibt den Code, lässt die Tests laufen, fixt, was nicht funktioniert und meldet sich zurück. Du überpürfst das Ergebnis. Wenn es passt, geht’s weiter. Wenn nicht, korrigierst du es und aktualisierst die Anweisungsdatei des Projekts, damit derselbe Fehler kein zweites Mal passiert.

Und während des ganzen Prozesses tun Entwickler:innen das, was sie schon immer getan haben: Entscheidungen treffen, subtile Bugs aufspüren, abwägen, wann etwas gut genug ist und wann es noch eine Runde braucht. Der Agent übernimmt das Tippen, das Testen, das Boilerplate. Dieses Verhältnis ist entscheidend. Verantwortlich für den finalen Code bleibt der Mensch. Daran ändert sich nichts.

Die Rolle der Entwickler verändert sich dadurch nicht in Richtung „weniger wichtig“, sondern eher in Richtung Steuerung und Qualitätskontrolle. Entscheidungen, Architektur, Priorisierung und das Erkennen subtiler Probleme bleiben weiterhin menschliche Aufgaben.

Das ist gemeint, wenn von „KI-gestütztem Engineering“ die Rede ist, als von automatisierter Softwareentwicklung. Schlüsselwort: Engineering. Struktur, Qualitätssicherung und technische Disziplin bleiben – gleichzeitig übernehmen KI-Agenten inzwischen viele der repetitiven Aufgaben im Entwicklungsprozess.

Wie wir bei COBE an Agentic Development herangehen

Im Februar haben wir bei COBE einen internen Workshop zu Agentic Development und KI-gestütztem Coding gemacht. Unser Ziel war es, einen klaren und nachvollziehbaren Workflow zu entwickeln, den wir sinnvoll in Kundenprojekten einsetzen können. Nicht hypegetrieben, sondern mit einer klaren Methodik, die wir projektübergreifend bei Kund:innen anwenden können.

Ein paar Prinzipien haben sich dabei besonders bewährt, die wir gern teilen möchten, weil sie das Fundament unserer Arbeitsweise sind:

• Mit einer Spec starten, nicht mit Code. Wir brainstormen das Feature mit der KI, definieren Edge Cases und Constraints vorab und schreiben erst dann Code, wenn ein schriftlicher Plan steht. Klingt selbstverständlich. ist in der Praxis aber oft der entscheidende Unterschied zwischen einem stabilen Agentic Development Prozess und einem Prozess, der schnell unübersichtlich wird.
• Arbeit in kleine, prüfbare Pakete verteilen. Einer KI die komplette Codebase zu übergeben und „bau mir ein Feature“ zu sagen, ist ein Rezept für Inkonsistenzen und Doppelarbeit. Deshalb arbeiten wir bewusst mit kleinen, überprüfbaren Paketen,  bevor wir zum nächsten gehen.
• Das Context Window bewusst steuern. Es gibt ein reales Phänomen namens Context Rot –Modelle verlieren an Genauigkeit, wenn zu viele Informationen gleichzeitig im Kontext liegen. Also gehen wir bewusst damit um. Wir geben dem Modell genau das, was es für die aktuelle Aufgabe braucht – und sonst nichts. In unseren Projekten pflegen wir Dateien wie CLAUDE.md, die Architektur und Coding Conventions beschreiben und genauso wichtig: was der Agent nicht tun soll.
• KI-generierten Code immer verifizieren. Jede Zeile Code, die ein Agent produziert, bekommt dieselbe Aufmerksamkeit wie der erste Commit einer Junior-Entwickler:in. Wir weisen den Agent an, Tests zu schreiben, sie laufen zu lassen und alles zu fixen, was bricht, bevor er den Code zurückgibt. Danach reviewen wir selbst – und lassen oft zusätzlich eine zweite KI-Instanz drüberschauen.
• Einen agentischen Workflow wählen und dabei bleiben. Das Tooling-Feld bewegt sich rasant: Claude Code, Cursor, Junie, Warp, Copilot – die Liste wird täglich länger. Unsere Erfahrung: Ständiges Tool-Switching kostet mehr, als es bringt. Einen Workflow wirklich zu verstehen, ihn im Team sinnvoll weiterzuentwickeln und konsistent einzusetzen, ist langfristig oft wertvoller, als ständig dem nächsten neuen Tool hinterherzuwechseln.

Das sind keine revolutionären Ideen. Es sind dieselben Engineering-Prinzipien, die Software schon immer verlässlich gemacht haben – nur auf ein neues Werkzeug angewendet. Und genau dieser Teil geht im Hype gern unter.

Warum Agentic Development zählt, wenn du ein Produkt in Auftrag gibst

Wenn du als Unternehmen eine Agentur oder ein Entwicklungsteam beauftragst, Software für dich zu bauen, dann lohnt sich genau hier ein zweiter Blick.

Ein Team, das Agentic Development sauber umsetzt, kann bei bestimmten Arbeiten deutlich schneller liefern: Feature Implementation, Refactoring, Testabdeckung, interne Tools. Die geschätzten Speedups schwanken je nach Studie und Aufgabe stark. Gleichzeitig zeigt sich bereits heute, dass sich vor allem Routineaufgaben deutlich schneller umsetzen lassen. Das kann kürzere Timelines bedeuten, schnellere Iterationen auf Prototypen und mehr Zeit für die Teile des Produkts, die wirklich menschliche Kreativität brauchen: Architektur, UX und Produktentscheidungen.

Aber – und das ist der wichtige Teil – ein Team, das in Wahrheit Vibe Coding macht und es Agentic Development nennt, liefert dir möglicherweise etwas, das in der Demo glänzt und nach drei Monaten auseinanderfällt. Die Output-Rate geht hoch, die gelieferte Qualität geht runter – und im Sales Pitch siehst du diesen Unterschied erst einmal nicht.

Deshalb lohnt es sich, bei Entwicklungspartnern genauer nachzufragen:

• Wie nutzt ihr KI in eurem Workflow?
• Wie sieht euer Review-Prozess für KI-generierten Code aus?
• Wie geht ihr mit Testing um?
• Wie haltet ihr den Kontext über ein langes Projekt hinweg konsistent?

Wenn die Antworten vage bleiben oder nach „naja, wir nutzen das halt“ klingen, lohnt es sich, genauer nachzufragen und vorsichtig zu sein. Wenn die Antworten nach einem Prozess klingen – mit Specs, Scoping, Verifikation, Code Review – dann hast du ein Team, das Agentic Development ernst nimmt.

Ich halte das für den spannendsten Moment in der Softwareentwicklung, den ich in meiner Laufbahn erlebt habe. Nicht, weil KI die Entwickler:innen ersetzen würde – das halte ich ehrlich gesagt nicht für realistisch. Sondern weil sich die Form des Jobs verschiebt: weg vom Tippen, hin zum Urteilsvermögen. Was bauen wir? Wie führen wir die Arbeit? Und woran erkennen wir, dass etwas wirklich gut ist?

Es gibt noch deutlich mehr zu sagen, als in einen Artikel passt. Wenn du dazu Fragen hast: Melde dich gern bei uns.