Absicht statt Code: Die neue Mitte der Softwarearbeit

Agentische Workflows verschieben gerade spürbar den Schwerpunkt in
der Softwareentwicklung. Statt dass der größte Aufwand zwischen
Idee und fertigem Produkt im manuellen Übersetzen von Absicht in
Code liegt, erzeugen Agenten zunehmend lauffähige Implementierungen
aus Zielen, Kontext und klar geschnittenen Aufgabenpaketen. Dadurch
verändert sich die Rolle der IDE: Sie wird stärker zum Ort für
Nachvollziehen, Prüfen und Absichern von Änderungen, während das
händische Schreiben jeder Zeile seltener zur knappsten Ressource
wird. Im Zentrum rückt die Arbeit an Klarheit. Teams investieren
mehr Zeit in saubere Problemdefinition, das Sammeln relevanten
Kontexts aus Kunden- und Systemwissen, das Zerlegen von Arbeit in
ausführbare Einheiten und das präzise Formulieren von Inputs, weil
vage Anweisungen oft breit, teuer und am Ziel vorbei führen. Design
meint hier weniger Artefakte, sondern das systematische Herstellen
von Eindeutigkeit, inklusive Trade-offs, Randbedingungen und
messbaren Abnahmekriterien. Steuern von Agenten wird damit zur
Kernkompetenz: Programmieren ähnelt weniger dem manuellen
Konstruieren, sondern dem Aufsetzen der Bedingungen, unter denen
gute Lösungen entstehen, etwa über Standards, Anforderungen,
Abnahmen und kontextfähige Dokumentation. Parallel dazu wächst das
Ökosystem rund um Kontext-Orchestrierung und Tool-Auswahl. Offene
Standards wie das Model Context Protocol (MCP) sollen die Anbindung
von Modellen an Tools und Datenquellen vereinheitlichen und so
Agenten in größeren Tool-Landschaften zuverlässiger navigieren
lassen. Forschung zur „Agent Web“-Idee greift Router-Ansätze auf,
um Tool-Routing skalierbarer und robuster zu machen. Mit höherem
Output steigt zugleich der Druck am Ende der Kette: Review, Tests,
Sicherheit und Releases müssen mit der Änderungsfrequenz Schritt
halten, weshalb Qualitätssicherung stärker in den Gesamtfluss
integriert werden muss, statt als letzter Engpass zu funktionieren.
Quellen: OpenAI co-founds the Agentic AI Foundation under the Linux
Foundation (AGENTS.md) —
https://openai.com/index/agentic-ai-foundoundation// Linux
Foundation Announces the Formation of the Agentic AI Foundation
(AAIF) (MCP, goose, AGENTS.md) —
https://aaif.io/news/linux-foundation-announces-the-formation-of-the-agentic-ai-foundation-aaif-anchored-by-new-project-contributions-including-model-context-protocol-mcp-goose-and-agents-md/
Anthropic launches tool to connect AI systems directly to datasets
(Model Context Protocol) —
https://www.theverge.com/2024/11/25/24305774/anthropic-model-context-protocol-data-sources
Roadmap – Model Context Protocol —
https://modelcontextprotocol.io/development/roadmap ToolACE-MCP:
Generalizing History-Aware Routing from MCP Tools to the Agent Web
(arXiv) — https://arxiv.org/abs/2601.08276