Künstliche Intelligenz
Ein Team
aus KI-Agenten.
Software entwickle ich nicht allein. Ich führe ein Team aus acht spezialisierten KI-Agenten. Sechs entwickeln gemeinsam Software, zwei schreiben Texte und bauen Websites.
Wie es dazu kam
Von der Idee zur eigenen App, in wenigen Monaten.
Ich bin Produktmanager und kein Softwareentwickler von Beruf. Trotzdem habe ich innert weniger Wochen bis weniger Monate eine App selbst konzipiert, gestaltet und entwickelt. Möglich gemacht hat das ein Team aus spezialisierten KI-Agenten. Diesen Ansatz kann ich inzwischen klar beschreiben.
Am Anfang habe ich jedes Ticket selbst bis ins Detail ausformuliert und die Softwareentwicklung genau überwacht. Das war lehrreich, aber aufwendig, und ich war selbst der Engpass, denn jede Aufgabe lief über meinen Schreibtisch, und kein Schritt ging weiter, bevor ich ihn geprüft hatte.
Mit dem Agenten-Team hat sich die Entwicklung um ein Vielfaches beschleunigt. Aufgaben, die vorher alle bei mir lagen, sind heute auf Fachleute mit klaren Rollen verteilt. Das Ergebnis ist schneller, ruhiger und nachvollziehbarer, weil jeder Schritt festgehalten und gegengeprüft wird.
Am Anfang
Alles selbst im DetailJedes Ticket bis ins Detail ausformulieren, die Umsetzung Schritt für Schritt überwachen und jedes Ergebnis selbst prüfen. Viel Kontrolle, aber wenig Tempo.
Heute
Fokus auf Anforderung und TestAnforderungen finden und beschreiben, Ergebnisse testen und abnehmen. Die Umsetzung und die Routineprüfung übernimmt das Team.
Genau so muss KI meiner Überzeugung nach eingesetzt werden, wenn daraus ein wirtschaftlich attraktives Produkt entstehen soll: Maschinen übernehmen Umsetzung und Routine, Menschen sorgen für Richtung und Qualität. Der grösste Hebel liegt darin, das Richtige zu verlangen und das Ergebnis kritisch zu prüfen.
Woher die Idee kommt
Oxford Artificial Intelligence Programme.
Auf den Agenten-Ansatz bin ich über das Oxford Artificial Intelligence Programme der Saïd Business School der University of Oxford gestossen. Das berufsbegleitende Programm besteht aus sechs Modulen und ordnet künstliche Intelligenz ein: von der Geschichte über die Funktionsweise neuronaler Netze und generativer Modelle bis zu den Folgen für die Arbeitswelt und der Einführung im Unternehmen.
Besonders hängen geblieben ist mir das Kapitel zur «agentischen» KI. Gemeint sind Systeme, die auf eine Eingabe antworten und darüber hinaus ein Ziel verfolgen. Sie nehmen ihre Umgebung wahr, planen die nächsten Schritte, nutzen Werkzeuge und lernen aus den Rückmeldungen. Das Entscheidende daran ist, dass nicht ein einzelnes Modell alles erledigt. Mehrere Agenten mit klar getrennten Fachgebieten arbeiten zusammen, geben Ergebnisse weiter und stimmen sich ab, ähnlich wie Fachleute in einem Projektteam.
Gut eignet sich dieser Ansatz für die Softwareentwicklung, in der Anforderungen, Gestaltung, Umsetzung und Tests aufeinander aufbauen. Für mich war das der Moment, in dem aus der Theorie eine konkrete Idee wurde: Warum nicht ein solches Team für die eigene Entwicklung aufbauen?
Das Team
Ein Ansprechpartner, sieben Fachleute.
Im Entwicklungsprozess spricht Alessandro ausschliesslich mit Polaris, dem Supervisor. Er führt jedes Ticket durch den Prozess, holt dafür die passenden Fachleute dazu und bringt Fragen und Entscheide zu Alessandro. Die Fachagenten können Alessandro nicht direkt ansprechen, alles läuft über Polaris, in beide Richtungen. Zwei Agenten arbeiten ausserhalb dieses Ablaufs: Spica schreibt Texte und Antares baut Websites. Polaris kann beide einbinden, Alessandro kann sie aber auch direkt starten. Ein Klick auf einen Namen zeigt weiter unten, in welchen Schritten dieser Agent arbeitet.
Auftrag geht hin Ergebnis und Rückfrage kommen zurück. Im Entwicklungsprozess läuft alles über Polaris, in beide Richtungen. Die gestrichelte Linie unten ist die Reihenfolge im Ablauf. Die fein gepunkteten Linien oben zeigen, dass Alessandro Spica und Antares auch direkt starten kann.
Ausserhalb des Ticket-Ablaufs
Der Ablauf
Von der Idee zum fertigen Ticket.
Jede Änderung durchläuft das Team in festen Schritten, von der ersten Idee bis zum abgenommenen Ergebnis. Jeder Agent hat eine klare Aufgabe und klare Grenzen, und an den wichtigen Stellen entscheidet Alessandro. Mit «Ticket durchspielen» lässt sich der Ablauf Schritt für Schritt verfolgen.
Mit «Ticket durchspielen» starten oder einen Agenten antippen.
- Backlog
Anforderung
Alessandro nennt Ziel und Ideen für ein Release. Polaris strukturiert sie, legt das Release-Ticket an und zeigt Alessandro die Liste der geplanten Tickets zur Bestätigung. Erst danach beginnt die Arbeit.
AlessandroPolaris - Backlog
Ticket und Prototyp
Atlas schreibt Ziel, Akzeptanzkriterien und Edge Cases, Lyra baut dazu den klickbaren Entwurf. Polaris legt das Ticket an und kontrolliert danach, dass der Text tatsächlich im Ticket steht und nicht leer geblieben ist.
AtlasLyraPolaris - Designed
Prüfung gegen die Philosophie
Orion prüft, ob das Ticket zum Produkt passt, und stellt Rückfragen. Sind sich Orion und Atlas uneinig, legt Polaris beide Positionen kurz vor, und Alessandro entscheidet. Die Entscheidung wird im Ticket festgehalten.
OrionPolarisAlessandro · entscheidet bei Konflikt - Development
Umsetzung
Polaris legt einen eigenen Arbeitsordner an, damit sich parallele Tickets nicht in die Quere kommen. Vega setzt das Ticket um, mit einem Branch und einem Pull Request pro Ticket, und erklärt die Änderung im Ticket.
VegaPolaris - Testing / Review
Test
Sirius prüft vollständig und macht aus jedem Fund ein eigenes Ticket. Vega darf Funde höchstens zweimal selbst beheben. Gelingt das nicht, geht das Ticket mit dem Befund zurück an Alessandro.
SiriusVega · bei Funden - Abnahme
Abnahme am Gerät
Alessandro probiert die Änderung selbst auf dem Gerät aus. Er gibt sein Okay oder meldet einen Fund zurück. Automatische Tests ersetzen diesen Blick auf das Ergebnis nicht.
Alessandro - Done
Abschluss
Polaris prüft, ob die Dokumentation aktuell ist, und setzt das Ticket auf Done. Das Veröffentlichen einer neuen Version übernimmt Alessandro selbst.
PolarisAlessandro · veröffentlicht
Gemeinsame Grundlage
Zwei Design-Systeme, damit die Arbeit erkennbar bleibt.
Wer KI ohne Vorgaben gestalten lässt, bekommt dieselben Standardmuster wie alle anderen, weil die KI-Modelle auf dieselben Design-Systeme zurückgreifen. Deshalb gibt es für Alessandros Produkte zwei Design-Systeme. Sie sind in Claude gespeichert, und die Agenten lesen sie, bevor sie etwas gestalten. Warum das wichtig ist, steht im Blog.
alessandronef.ch
Design-System der WebsiteHält fest, wie diese Website aussieht und klingt. Antares liest es vor jeder Änderung, und Spica orientiert sich an Ton und Schreibweise.
- Farben, Schriften (Inter Tight für Titel, Inter für Text), Abstände, Rundungen und Schatten, je mit dem Hinweis, wo sie eingesetzt werden
- Sechs Komponenten mit Vorschau: Button, Chip, Kachel, Titel, Navigation und Hinweisfelder
- Ein Brand-Buch mit Ton, Schreibweise und Gestaltungsregeln
Pulse
Design-System der AppAus dem Code der App abgeleitet, damit Entwürfe und Website zur App passen. Lyra entwirft darauf aufbauend, und Antares nutzt es für die Pulse-Seite.
- Farben für Hell und Dunkel mit einem einzigen Akzent und dem dunklen Kopfbereich der Module
- Eine eigene Schrift für Titel, sonst die Systemschrift des iPhones
- Komponenten wie Kopfzeile, Segmentwahl, Statistik-Karten und Rückgängig-Hinweis, nachgebaut aus dem App-Code
- Regeln zu Sprache und Haltung: ruhig, ohne Werbung und ohne Tracking
Was dahintersteckt