Agentic Coding heißt: Ein KI-Agent bekommt eine Aufgabe und erledigt sie in einer Schleife. Er liest den vorhandenen Code, plant die Schritte, ändert Dateien, führt Befehle und Tests aus, liest das Ergebnis und bessert nach, bis die Aufgabe erledigt ist. Du gibst Ziel und Grenzen vor und prüfst das Ergebnis. Anders als beim Vibe Coding wird der Code dabei gelesen, getestet und geprüft. Anders als bei der Autovervollständigung im Editor schreibt die KI nicht nur die nächste Zeile, sondern bearbeitet eine ganze Aufgabe mit Werkzeugen.
Was agentische KI allgemein ist, steht in Agentische KI: was das ist und was nicht. Hier geht es ums Programmieren, und weiter unten darum, wie ich so arbeite.
Die übrigen Bausteine und Anleitungen dazu sammle ich unter Claude verstehen und richtig nutzen.
Was Agentic Coding ist: die Schleife aus Planen, Handeln, Prüfen
Anthropic beschreibt die Arbeitsweise von Claude Code als „agentic loop“ mit drei Phasen: Kontext sammeln, handeln, Ergebnis prüfen. Die Phasen gehen ineinander über, und die Schleife läuft so lange, bis die Aufgabe fertig ist. Du kannst jederzeit eingreifen und die Richtung ändern.
Möglich machen das Werkzeuge: Laut Doku kann Claude ohne Werkzeuge nur mit Text antworten, mit ihnen liest es Code, bearbeitet Dateien und führt Befehle aus. Auf „repariere die fehlschlagenden Tests“ führt der Agent die Tests aus, liest die Fehlerausgabe, sucht und ändert die passenden Dateien und führt die Tests noch einmal aus.
Der Entwickler Simon Willison nennt die Ausführung von Code die Fähigkeit, die diese Arbeitsweise erst möglich macht. Ein Coding-Agent prüft also nicht nur, ob der Code plausibel aussieht, sondern ob er läuft. Auf Deutsch sagt man auch agentisches Programmieren.
Agentic Engineering: woher der Begriff kommt
Neben Agentic Coding liest du auch „Agentic Engineering“. Wer den Begriff zuerst benutzt hat, kann ich nicht belegen. Zwei Quellen sind aber eindeutig. Andrej Karpathy, der im Februar 2025 schon „Vibe Coding“ geprägt hatte, schrieb am 4. Februar 2026 auf X einen Rückblick zum ersten Jahrestag von Vibe Coding. Das Programmieren über Agenten werde zunehmend die Standardarbeitsweise von Profis, nur mit mehr Aufsicht und Prüfung und ohne Abstriche bei der Qualität. Viele hätten einen besseren Namen gesucht, um das von Vibe Coding abzugrenzen, sein derzeitiger Favorit sei „agentic engineering“. Als eigene Erfindung stellt er den Begriff also nicht dar. Seine Begründung: „Agentic“, weil man den Code fast nie mehr selbst schreibt, sondern Agenten steuert und beaufsichtigt. „Engineering“, weil es dafür Können braucht, das man lernen und verbessern kann.
Simon Willison sammelt seit dem 23. Februar 2026 Muster dafür in seinem Leitfaden „Agentic Engineering Patterns“. Er definiert Agentic Engineering als Softwareentwicklung mit Hilfe von Coding-Agenten, also Agenten, die Code schreiben und ausführen können. Als Beispiele nennt er Claude Code, OpenAI Codex und Gemini CLI.
Ich verwende Agentic Coding und Agentic Engineering hier gleichbedeutend. Das Wort Engineering betont für mich die Disziplin drumherum: Auftrag, Tests, Prüfung, Verantwortung.
Agentic Coding vs Vibe Coding vs Autovervollständigung
Der Unterschied liegt darin, wie viel die KI selbst tut und wer das Ergebnis prüft.
GitHub beschreibt diese Spanne bei Copilot selbst: von Vorschlägen im Editor bis zum autonomen Agenten, der Dateien ändert, Befehle ausführt und seine Arbeit prüft.
Vibe Coding ist nicht schlecht, es hat einen anderen Zweck. Willison reserviert den Begriff für ungeprüften Code auf Prototyp-Niveau. Wann das trägt, erkläre ich in Vibe Coding: was es ist und für wen es taugt. Agentic Coding ist die Arbeitsweise für alles, was andere später benutzen.
Werkzeuge für Agentic Coding (Stand 30.10.2026)
- Claude Code von Anthropic läuft im Terminal, in der Desktop-App, in IDEs, im Web und in CI-Pipelines, laut Doku überall mit derselben Schleife. Den Einstieg erkläre ich in Claude Code: Anleitung für Einsteiger.
- Codex von OpenAI gibt es als CLI, als IDE-Erweiterung, in der ChatGPT-App und als Codex Cloud. Lokal arbeitet es laut OpenAI in einer Sandbox, meist begrenzt auf den Arbeitsordner, Netzwerkzugriff standardmäßig aus.
- Gemini CLI von Google ist ein quelloffener Terminal-Agent unter Apache-2.0-Lizenz. Für private Konten und die Google-AI-Abos ist er seit dem 18.06.2026 durch Antigravity CLI abgelöst, Gemini CLI richtet sich jetzt an Firmenkunden von Gemini Code Assist.
- GitHub Copilot hat neben der Vervollständigung einen Agent-Modus in der IDE und einen Cloud-Agenten. Der Cloud-Agent legt laut GitHub im Hintergrund Branches an, schreibt Code und öffnet Pull Requests.
Wie sich Claude Code und Codex im Alltag unterscheiden, steht in Claude Code, Codex oder Copilot: was wofür?. Alle Alternativen mit Stand und Quelle sammle ich in Claude Code Alternativen 2026 im Überblick.
Was ein guter Arbeitsrahmen für Agentic Coding braucht
Sechs Bausteine gehören für mich dazu.
- Ein klarer Auftrag. Anthropic rät, Ziel, betroffene Stelle und Prüfweg zu nennen, also statt „repariere den Login“ lieber „schreib erst einen Test, der den Fehler zeigt, dann repariere ihn“. Bei größeren Aufgaben legst du vorher schriftlich fest, was entstehen soll und woran du erkennst, dass es fertig ist. Wie das als Methode geht, mit Spec, Plan, Aufgaben und Prüfung, erkläre ich in Spec-Driven Development mit KI-Agenten.
- Kontextdateien. Was der Agent nicht aus dem Code lesen kann, steht in einer Datei, die er bei jedem Start lädt: CLAUDE.md bei Claude Code, AGENTS.md bei Codex. Laut Anthropic gehört dort nur hinein, was Claude nicht selbst herausfinden kann. Was in welche Datei gehört, steht in CLAUDE.md vs AGENTS.md: was überlebt.
- Rechte und Sandbox. Ein Agent sollte nur dürfen, was die Aufgabe braucht. Regeln, die nie gebrochen werden dürfen, gehören laut Anthropic in Deny-Regeln, Hooks oder die Sandbox, nicht in die Anweisung. Deny-Regeln gelten in jedem Modus. Wie das in Claude Code geht, steht in Claude Code Sicherheit: Rechte und Sandbox und Claude Code Hooks: Regeln, die immer gelten.
- Tests oder eine andere Prüfung. Anthropic schreibt, Claude höre auf, wenn die Arbeit fertig aussieht. Hat es nichts, das ihm sagt, ob sie wirklich fertig ist, bist du der Test. Ein Test, ein Build oder ein Linter, der mit bestanden oder nicht bestanden antwortet, schließt die Schleife.
- Getrennte Prüfung. In Claude Code prüft
/code-review die Änderungen in einem frischen Subagenten, der die Unterhaltung nie gesehen hat. Laut Anthropic lässt er sich deshalb nicht von der Begründung leiten, die zum Code geführt hat. Mehr dazu in Claude Code Review: Kosten, Ablauf, Grenzen und Claude Code Subagents: Best Practices.
- Git. Claude Code kann Dateiänderungen über Checkpoints zurückdrehen, aber nichts, was außerhalb passiert ist, etwa in einer Datenbank oder bei einem Deploy. Git hält jeden Stand fest, Branches trennen Experimente vom fertigen Stand. Wenn dir das neu ist, lies Was ist GitHub? Git für Einsteiger.
Wie ich Agentic Coding einsetze
Meine KI-Mitarbeiter arbeiten mit Claude Code, jeder in einem eigenen Ordner mit Personalakte, Arbeitsanweisungen, Skills, Wissen und Auftragsordnern. Bevor etwas live geht, prüft ein getrennter Prüfer, und wer etwas erstellt hat, prüft es nie selbst. Wie ein Ordner aufgebaut ist, steht in KI-Mitarbeiter erstellen: so startest du, wie die Mitarbeiter auf einem Server laufen, in Claude Code auf dem Server betreiben. Wie die Prüfung gegen meinen Auftrag aussieht, zeigt die Seite von Kai.
Die Risiken von Agentic Coding
- „Fertig“ heißt nicht fertig. Laut Anthropic meldet Claude manchmal, die Arbeit sei erledigt, obwohl sie es nicht ganz ist, meist weil es sie nicht prüfen konnte.
- Prompt Injection. In fremden Inhalten wie Webseiten können Anweisungen versteckt sein. Anthropic rät, sie nicht direkt an Claude weiterzureichen und Skripte mit externen Diensten in virtuellen Maschinen laufen zu lassen.
- Nicht umkehrbare Aktionen. Was der Agent in Datenbanken, über APIs oder bei Deploys auslöst, deckt kein Checkpoint ab. Das steuerst du nur über Rechte und Regeln.
- Automatische Freigaben irren sich. Der Auto-Modus von Claude Code lässt einen Klassifikator statt dir über Aktionen entscheiden. Laut Anthropic ist das eine Einschätzung, keine harte Regel, und sie kann falsch sein.
- Verantwortung. Laut Anthropic bist du dafür verantwortlich, vorgeschlagenen Code und Befehle vor der Freigabe zu prüfen. OpenAI rät, Vorschläge von Codex wie jeden anderen Pull Request zu behandeln.
Häufige Fragen
Was ist Agentic Coding?
Agentic Coding ist Softwareentwicklung mit einem KI-Agenten, der selbstständig Code liest, Dateien ändert, Befehle und Tests ausführt und nachbessert, bis eine Aufgabe erledigt ist. Du gibst Auftrag und Grenzen vor und prüfst das Ergebnis.
Was ist der Unterschied zwischen Agentic Coding und Vibe Coding?
Beim Vibe Coding übernimmst du den Code der KI, ohne ihn zu lesen. Beim Agentic Coding arbeitet ein Agent ebenfalls weitgehend selbst, aber mit Tests, Regeln und einer Prüfung durch dich oder eine zweite Rolle. Vibe Coding passt für Prototypen, Agentic Coding für Software, die andere nutzen.
Was bedeutet Agentic Engineering?
Agentic Engineering ist Softwareentwicklung mit Coding-Agenten als ernsthafte Disziplin. Andrej Karpathy hat den Begriff im Februar 2026 als seinen Favoriten für die Profi-Arbeitsweise nach Vibe Coding genannt, Simon Willison definiert ihn in seinem Leitfaden „Agentic Engineering Patterns“.
Welche Tools gibt es für Agentic Coding?
Bekannte Werkzeuge sind Claude Code von Anthropic, Codex von OpenAI, Gemini CLI bzw. Antigravity CLI von Google und der Agent-Modus sowie der Cloud-Agent von GitHub Copilot.
Brauche ich Programmierkenntnisse für Agentic Coding?
Für den Einstieg nicht unbedingt, denn der Agent schreibt den Code. Damit es mehr als Vibe Coding ist, muss aber jemand den Auftrag sauber formulieren, Prüfkriterien festlegen und das Ergebnis bewerten können.
Wie du weitermachst
Fang mit einer kleinen, echten Aufgabe in einem Ordner an, der unter Git steht. Schreib in den Auftrag, woran der Agent erkennt, dass er fertig ist, und lass das Ergebnis von jemandem prüfen, der es nicht geschrieben hat. Wenn du Claude Code noch nicht eingerichtet hast, starte mit Claude Code installieren: Windows, Mac, Linux. Wenn deine Aufträge größer werden, hilft dir Spec-Driven Development mit KI-Agenten. Wie andere Selbstständige mit Agenten bauen und prüfen, besprechen wir in meiner deutschsprachigen Community Claude Practitioners.
