AI

Coding Agents können Oberflächen prüfen, Fehler erkunden und Regressionstests schreiben. Ein Praxisbericht zeigt, wie Playwright-Skripte, MCP und menschliche Bewertung zusammenwirken – und welche Voraussetzungen die Agenten dafür brauchen, um effizient und stabil zu laufen.

KI-Agenten verlassen die Rolle passiver Assistenten und greifen zunehmend in reale Abläufe ein. Dadurch reichen API-Gateways, Service Accounts und nachgelagertes Monitoring nicht mehr aus. Agentic-Native Architecture verankert Identität, Policies, Tool-Grenzen und Auditierbarkeit in der Laufzeit. Wer Agenten skalieren will, muss zuerst Kontrolle skalieren.

Die Planung von Transformationsprojekten bedenkt die bestehende Datenlandschaft oft zu wenig. Das rächt sich bei Migration oder Integration: unklare Systemgrenzen, schlechte Datenqualität, Nacharbeit vor dem Go-live. Der Beitrag zeigt, wie sich Systemverantwortung und Datenqualität früh angehen lassen. Das reduziert Projektrisiken und legt den Grundstein für Datenarchitektur als dauerhafte Praxis.

Große Sprachmodelle sind zunehmend in der Lage, Code semantisch zu analysieren und strukturelle Schwachstellen zu identifizieren. In gewachsenen Codebasen scheitert ihr autonomer Einsatz jedoch häufig an der Priorisierung: Ohne architektonischen Kontext explorieren Agenten Dateibäume ineffizient und analysieren strukturell unkritische Komponenten auf Kosten tatsächlicher Risikozonen. Determinierte..