Worum es geht
Agentic Coding ist kein Tool-Trend, sondern ein neues Betriebsmodell für Entwicklungsarbeit.
Wenn KI-Agenten nicht mehr nur Vorschläge machen, sondern vollständig Entwicklungsaufgaben übernehmen, verändert sich nicht die Geschwindigkeit allein — es verändert sich das gesamte Betriebsmodell.
Klassische Entwicklungsteams haben einen Product Owner, Entwicklerinnen und Entwickler, QA und DevOps. In einem vollständig agentenbasierten Scrum-Team übernehmen KI-Agenten diese Rollen strukturiert und dokumentiert — gesteuert durch klar definierte Aufgaben, Review-Punkte und Governance-Regeln. Was dabei zählt, ist nicht die Frage, ob KI besser ist als Menschen, sondern ob ein Setup die Qualität, Nachvollziehbarkeit und Steuerbarkeit sicherstellt, die in einem Unternehmenskontext nötig ist.
Wie ein agentisches Scrum-Team funktioniert
Ein virtuelles Scrum-Team funktioniert nur dann belastbar, wenn Rollen, Verantwortlichkeiten und Feedbackschleifen klar definiert sind. Das bedeutet: definierte Agenten-Rollen (Product Owner, Developer, Reviewer, QA), klare Aufgaben-Abgrenzungen, strukturierte Commits und eine steuerbare Governance-Ebene. Wo Review- und Freigabepunkte sauber eingebettet sind, lässt sich ein solches Team in bestehende Produkt- und Delivery-Prozesse integrieren.
- definierte Agenten-Rollen nach Scrum-Logik
- klare Aufgaben-Abgrenzungen und Outputs
- strukturierte Code-Reviews und Freigabe-Schritte
- steuerbare Governance und Nachvollziehbarkeit
- Integration in bestehende Delivery-Strukturen
Tools im Einsatz
Agentisches Coding ist bei digitario kein Demo-Thema, sondern täglich gelebte Praxis in echter Projektarbeit. Claude Code eignet sich für längere Kontexte, grössere Codebasen und strukturierte Änderungsarbeit — besonders wenn Architekturverständnis und vorsichtiges, nachvollziehbares Arbeiten gefragt sind.
OpenClaw ist ein Open-Source-Agent-Framework von Peter Steinberger, das lokal läuft und verschiedene KI-Modelle anbinden kann. Es vergisst nichts und agiert autonom rund um die Uhr — faszinierend, aber noch nicht durchgängig produktionsreif. Für einen sauberen Einstieg braucht es Erfahrung und Begleitung.
Daraus entstehen agentische Workflows: strukturierte Abfolgen von Agenten-Aufgaben mit definierten Inputs, Outputs und Review-Punkten — wiederholbar, dokumentierbar und in Delivery-Prozesse einbettbar.
Praxis statt Theorie
digitario entwickelt und betreibt agentische Setups aktiv — nicht als Showcase, sondern als Arbeitsmodus. Wer ein solches Setup für den Unternehmenskontext bewertet, braucht nicht nur Tool-Wissen, sondern ein Verständnis für Teamdynamik, Governance, Delivery-Integration und reale Grenzen.
Genau das ist die Grundlage für eine belastbare Einordnung: was funktioniert, was nicht und wie ein agentisches Team in einem konkreten Kontext aufgestellt werden kann.
Typische Ausgangslagen
Ein agentisches Setup ist dort am wirksamsten, wo Aufgaben klar, Outputs messbar und Review-Strukturen vorhanden sind. Typisch sind klare, wiederholbare Entwicklungsaufgaben, ein hoher Bedarf an Geschwindigkeit und Kapazität ohne sofort Personal aufzubauen, oder Kontexte, in denen Cloud-APIs für sensible Entwicklungsarbeit nicht in Frage kommen und lokale Setups nötig sind.
Was ein agentisches Setup belastbar macht, ist nicht das Modell allein, sondern wie Rollen, Aufgaben und Feedback-Schleifen strukturiert sind. Agenten-Rollen müssen klar definiert, Outputs nachvollziehbar und prüfbar, und Governance und Review in die Delivery-Logik eingebettet sein.