Schulung · Agentic Coding · Softwarearchitektur

Agentic Coding für Softwarearchitekt:innen

Autonome Coding-Agenten wirksam einsetzen: Spezifikation statt Prompt, Aufgabenzerlegung, testgetriebene Loops, Multi-Agent-Setups und Governance.

Dauer
2 Tage (14 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

Das Training „Agentic Coding für Softwarearchitekt:innen“ richtet sich an Rollen wie Softwarearchitekt:innen und Solution Architects, Enterprise-Architekt:innen mit Bezug zur Anwendungsentwicklung und Senior Developer und Tech Leads mit Architekturverantwortung und zeigt Schritt für Schritt, wie Agentic Coding im Bereich Softwarearchitektur produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

Agentic Coding bezeichnet die Arbeit mit KI-Agenten, die Entwicklungsaufgaben weitgehend selbstständig erledigen: Sie lesen Code, planen Änderungen, führen Befehle und Tests aus und korrigieren sich anhand der Ergebnisse. Werkzeuge wie Claude Code, OpenAI Codex, der GitHub Copilot Coding Agent oder der Agent-Modus von Cursor machen diese Arbeitsweise alltagstauglich. Dieses herstellerneutrale Training vermittelt die Methodik dahinter, damit Sie unabhängig vom Werkzeug verlässliche Ergebnisse erzielen und die Rolle der Entwicklerin oder des Entwicklers neu definieren.

Im Zentrum steht der Wechsel vom spontanen Prompt zur belastbaren Spezifikation. Sie lernen, Aufgaben so zu zerlegen und zu beschreiben, dass Agenten sie zuverlässig lösen, testgetriebene Schleifen aufzusetzen, in denen Tests als objektives Abnahmekriterium dienen, und mehrere Agenten parallel oder arbeitsteilig einzusetzen. Darüber hinaus behandeln wir Review-Strategien für agentisch erzeugten Code sowie Governance im Team: Berechtigungen, Sicherheitsgrenzen, Verantwortlichkeiten, Kostenkontrolle und die schrittweise Einführung agentischer Workflows in bestehende Entwicklungsprozesse.

Wenn KI-Agenten große Teile des Codes schreiben, wird Architektur wichtiger, nicht unwichtiger: Klare Modulgrenzen, dokumentierte Entscheidungen und überprüfbare Qualitätsziele sind der Rahmen, in dem generierter Code konsistent bleibt. Gleichzeitig unterstützen KI-Assistenten Architekt:innen direkt, etwa beim Analysieren bestehender Codebasen, beim Erstellen von C4-Diagrammen, beim Formulieren von Architecture Decision Records und beim Abwägen von Alternativen anhand von Qualitätsattributen. Fitness Functions und Architekturtests lassen sich generieren und in Pipelines verankern. Im Kurs lernen Sie, KI als Sparringspartner für Architekturentscheidungen einzusetzen, Architekturwissen so aufzubereiten, dass Coding-Agenten es zuverlässig befolgen, und Erosion in schnell wachsenden Codebasen frühzeitig zu erkennen.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Softwarearchitekt:innen und Solution Architects
  • Enterprise-Architekt:innen mit Bezug zur Anwendungsentwicklung
  • Senior Developer und Tech Leads mit Architekturverantwortung
  • Platform- und Cloud-Architekt:innen
  • Verantwortliche für Architektur-Governance und Review-Boards

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Architekturdokumentation veraltet schnell und weicht vom tatsächlichen Code ab
  • Entscheidungen werden mündlich getroffen und ihr Kontext geht verloren
  • Schleichende Architekturerosion durch zyklische Abhängigkeiten und verletzte Schichtgrenzen
  • KI-generierter Code ignoriert ohne klare Vorgaben etablierte Muster und Konventionen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie verstehen die Funktionsweise von Coding-Agenten und wählen das passende Werkzeug und den passenden Autonomiegrad.
  • Sie schreiben Spezifikationen und Projektkontext, mit denen Agenten verlässlich arbeiten.
  • Sie zerlegen Vorhaben in überprüfbare Teilaufgaben und steuern Agenten über testgetriebene Loops.
  • Sie setzen Multi-Agent-Setups und parallele Arbeit kontrolliert ein.
  • Sie nutzen KI zur Analyse bestehender Systeme, zur Bewertung von Architekturoptionen und zur Dokumentation von Entscheidungen als ADRs.
  • Sie verankern Architekturregeln als Fitness Functions in der Pipeline und erkennen Erosion frühzeitig.
  • Sie gestalten Kontext und Regeln so, dass KI-Coding-Agenten Ihre Architekturvorgaben zuverlässig einhalten.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

Modul 1 Grundlagen agentischer Entwicklung
  • Funktionsweise von Coding-Agenten: Werkzeugaufrufe, Kontextfenster und Feedback-Schleifen
  • Werkzeuge im Vergleich: Terminal-Agenten, IDE-Agenten und Cloud-Agenten
  • Geeignete Aufgaben erkennen und Autonomiegrade bewusst wählen
  • Die neue Rolle im Team: von der Umsetzung zur Steuerung und Abnahme
Modul 2 Spezifikation statt Prompt
  • Aufgaben mit Ziel, Kontext, Randbedingungen und Abnahmekriterien beschreiben
  • Projektkontext dauerhaft in Dateien wie CLAUDE.md, AGENTS.md oder Rules hinterlegen
  • Plan-First-Vorgehen: Lösungsweg vom Agenten entwerfen und vor der Umsetzung prüfen
  • Spezifikationen versionieren und als Teil des Repositorys pflegen
Modul 3 Aufgabenzerlegung und testgetriebene Agenten-Loops
  • Große Vorhaben in unabhängige, überprüfbare Teilaufgaben zerlegen
  • Tests zuerst schreiben lassen und als objektives Abbruchkriterium nutzen
  • Linter, Typprüfungen und Builds als automatische Rückmeldung einsetzen
  • Festgefahrene Loops erkennen und mit neuer Strategie neu starten
Modul 4 Multi-Agent-Setups und Parallelisierung
  • Spezialisierte Subagents für Recherche, Implementierung, Tests und Review definieren
  • Parallele Arbeit mit Branches, Worktrees und isolierten Umgebungen organisieren
  • Orchestrierung: Ergebnisse zusammenführen und Konflikte auflösen
  • Werkzeuge und Datenquellen über MCP gemeinsam nutzbar machen

Tag 2

Modul 5 Review, Sicherheit und Governance im Team
  • Review-Strategien für große, agentisch erzeugte Änderungen
  • Berechtigungen, Sandboxing und Schutz vor Prompt Injection festlegen
  • Agenten in CI-Pipelines und Pull-Request-Prozesse einbinden
  • Teamrichtlinien, Verantwortlichkeiten, Kosten und schrittweise Einführung planen
Modul 6 Praxislabor: Softwarearchitektur
  • Architektur-Entscheidungen dokumentieren
  • Bestandsarchitektur rekonstruieren
  • Alternativen bewerten
  • Fitness Functions generieren
  • Leitplanken für Coding-Agenten
  • Domänen schneiden
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Architekturunterlagen beschreiben oft sicherheitsrelevante Details wie Netzwerkzonen und Datenflüsse: Sie lernen, welche Informationen an KI-Dienste gegeben werden dürfen, wie Sie Lizenzrisiken eingesetzter Komponenten bewerten und wie Architekturentscheidungen Anforderungen aus DSGVO, NIS2 und Cyber Resilience Act nachvollziehbar abbilden.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Architektur-Entscheidungen dokumentieren

Diskussionen, Meeting-Notizen und Pull Requests in strukturierte Architecture Decision Records mit Kontext, betrachteten Optionen, Entscheidung und Konsequenzen überführen und konsistent im Repository ablegen. Verwandte Entscheidungen werden automatisch verlinkt.

Bestandsarchitektur rekonstruieren

Bestehende Codebasen analysieren, Module, Abhängigkeiten und Schnittstellen herausarbeiten und daraus aktuelle C4-Diagramme als Diagrams-as-Code mit PlantUML, Mermaid oder Structurizr erzeugen. Die Diagramme lassen sich bei jedem Build automatisch aktualisieren.

Alternativen bewerten

Architekturoptionen wie modularer Monolith, Microservices oder ereignisgetriebene Integration anhand von Qualitätsszenarien, Kosten und Teamstruktur gegenüberstellen und Trade-offs nach ATAM-Prinzipien sichtbar machen. Das Ergebnis dient als fundierte Entscheidungsvorlage.

Fitness Functions generieren

Architekturregeln wie Schichtzugriffe, verbotene Abhängigkeiten oder Namenskonventionen als automatisierte Tests mit ArchUnit, dependency-cruiser oder ähnlichen Werkzeugen formulieren und in die CI-Pipeline integrieren. Verstöße brechen den Build mit klarer Meldung ab.

Leitplanken für Coding-Agenten

Architekturprinzipien, Modulgrenzen und Muster in Regeldateien und Kontextdokumenten so beschreiben, dass KI-Agenten sie bei der Codegenerierung zuverlässig befolgen, und Abweichungen im Review erkennen. So bleibt generierter Code strukturell konsistent.

Domänen schneiden

Aus Event-Storming-Ergebnissen und Fachbeschreibungen Bounded Contexts, Aggregate und Context Maps nach Domain-Driven Design ableiten und als Grundlage für Team- und Service-Zuschnitte nutzen. Offene Fragen werden dabei explizit markiert.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

ADR-Assistent

Ein Kommandozeilenwerkzeug, das aus Stichpunkten einen vollständigen ADR nach Vorlage erstellt, verwandte Entscheidungen verlinkt und einen Index im Repository aktualisiert.

Abhängigkeitsvisualisierung

Ein Skript, das Importbeziehungen einer Codebasis auswertet, Zyklen und Schichtverletzungen markiert und ein interaktives Diagramm im Browser erzeugt. Kritische Hotspots werden farblich hervorgehoben.

Architektur-Q&A über Repos

Eine kleine Anwendung, die ADRs, Diagramme und Code indexiert und Fragen zur Architektur mit Verweis auf die jeweiligen Quellen beantwortet.

Voraussetzungen

Sie haben mehrjährige Entwicklungserfahrung, arbeiten sicher mit Git, Tests und CI und haben idealerweise bereits erste KI-Coding-Werkzeuge genutzt. Sie verfügen über mehrjährige Entwicklungserfahrung und haben bereits Architekturentscheidungen in größeren Softwaresystemen getroffen oder begleitet.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit Git, Terminal und Ihrer Entwicklungsumgebung sowie Zugang zu mindestens einem Coding-Agenten wie Claude Code, Codex, Copilot oder Cursor.

Datenschutz & Compliance

Architekturunterlagen beschreiben oft sicherheitsrelevante Details wie Netzwerkzonen und Datenflüsse: Sie lernen, welche Informationen an KI-Dienste gegeben werden dürfen, wie Sie Lizenzrisiken eingesetzter Komponenten bewerten und wie Architekturentscheidungen Anforderungen aus DSGVO, NIS2 und Cyber Resilience Act nachvollziehbar abbilden.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Mo, 23. November 2026 – Di, 24. November 2026 Online Anfragen
  • Mo, 30. November 2026 – Di, 1. Dezember 2026 Kaiserslautern Anfragen
  • Mi, 9. Dezember 2026 – Do, 10. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Di, 19. Januar 2027 – Mi, 20. Januar 2027 Augsburg Anfragen
  • Mi, 27. Januar 2027 – Do, 28. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mo, 1. Februar 2027 – Di, 2. Februar 2027 Salzburg Anfragen

Häufige Fragen

Worin unterscheidet sich Agentic Coding von Vibe Coding?

Vibe Coding setzt auf schnelle, intuitive Iteration in natürlicher Sprache und eignet sich besonders für Prototypen. Agentic Coding ist ein ingenieurmäßiger Ansatz für professionelle Codebasen: Präzise Spezifikationen, Tests als Abnahmekriterium, klare Berechtigungen und strukturierte Reviews sorgen dafür, dass Agenten auch in komplexen, langlebigen Projekten verlässliche und wartbare Ergebnisse liefern.

Ist der Kurs an ein bestimmtes Werkzeug gebunden?

Nein. Der Kurs vermittelt Methoden, die mit Claude Code, OpenAI Codex, dem GitHub Copilot Coding Agent, Cursor und vergleichbaren Werkzeugen funktionieren. Die Übungen zeigen Unterschiede und Gemeinsamkeiten, etwa bei Kontextdateien, Berechtigungen und Subagents. Sie können mit dem Werkzeug arbeiten, das in Ihrem Unternehmen eingesetzt wird oder werden soll.

Wie behalten wir bei autonomen Agenten die Kontrolle über Qualität und Sicherheit?

Kontrolle entsteht durch mehrere Ebenen: eng gefasste Berechtigungen und Sandboxing, Tests und statische Analysen als automatische Prüfinstanz, verpflichtende menschliche Reviews vor dem Merge und klare Teamregeln zu Verantwortlichkeiten. Im Kurs entwickeln Sie ein Governance-Konzept, das zu Ihren Prozessen, Sicherheitsanforderungen und regulatorischen Vorgaben passt.

Kann KI Architekturentscheidungen treffen?

KI ist ein starker Sparringspartner: Sie liefert Optionen, benennt Trade-offs, findet Lücken in der Argumentation und dokumentiert Entscheidungen strukturiert. Die Verantwortung bleibt jedoch bei Menschen, weil Architektur von Unternehmenskontext, Teamfähigkeiten, Budget und Risikobereitschaft abhängt. Im Kurs lernen Sie, KI so einzusetzen, dass Entscheidungen besser begründet und schneller getroffen werden.

Wie verhindern wir, dass KI-Agenten die Architektur aufweichen?

Durch ein Zusammenspiel aus klarem Kontext und automatischer Prüfung: Regeldateien und ADRs beschreiben Modulgrenzen und Muster, Fitness Functions und Architekturtests in der CI verhindern Verstöße, und Reviews achten gezielt auf strukturelle Änderungen. So wird Architektur von einer Dokumentation zu einer überprüfbaren Leitplanke für Menschen und Agenten gleichermaßen.

Was kostet die Schulung „Agentic Coding für Softwarearchitekt:innen“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 2 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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