Werden Software-Entwickler überflüssig?

Agentic AI

Neue Modelle, Tools und Ansätze entstehen nahezu wöchentlich. Doch wo bringt Agentic Coding tatsächlich einen Mehrwert? Was funktioniert bereits gut? Wo liegen die Grenzen? Und wie verändert sich dadurch die tägliche Arbeit für Software-Entwickler und IT-Unternehmen?

Über diese Themen hat film-tv-video.de mit der Münchner Software-Firma MMI gesprochen. MMI Munich Media Intelligence GmbH ist ein rund 40-köpfiges Softwareunternehmen aus Karlsfeld bei München. Seit 2012 entwickelt es Softwarelösungen für die Broadcast- und Medienbranche und ist vor allem für das Framework REDNET bekannt. Darin bündelt MMI technisches und fachspezifisches Know-how und entwickelt Lösungen rund um Audio, Video und insbesondere Metadaten. Die Schwerpunkte liegen in den Bereichen Middleware, MAM, Sport und HDR.

Interview mit Michael Piller und Jan Friedlein, MMI

Was verstehen Sie bei MMI unter Agentic Coding – und was unterscheidet es von klassischen KI-Codeassistenten?

MMI: Unter Agentic Coding verstehen wir einen Ansatz, bei dem KI nicht nur Code vorschlägt, sondern Entwicklungsaufgaben eigenständig plant, ausführt, überprüft und iterativ verbessert – so lange, bis ein definiertes Ziel erreicht ist.

Michael Piller, CEO und Gründer MMI.

Ein Assistent vervollständigt Code im Editor, ein Agent arbeitet mit dem gesamten Projektkontext, führt Tests und Builds aus und iteriert gegen deren Ergebnisse. Da inzwischen auch etablierte Werkzeuge agentische Modi bieten, lautet die relevantere Frage ohnehin nicht mehr »Assistent oder Agent«, sondern wie gut die Umgebung um das Modell herum gebaut ist.

Jan Friedlein, Prokurist bei MMI.

Wichtig bleibt: Agentic Coding heißt nicht, dass die KI autonom Software entwickelt. Anforderungen, Architekturentscheidungen, Reviews, Freigaben und Governance bleiben beim Menschen, auch wenn sie durch den Agenten vorbereitet werden können.

Was verändert sich dadurch konkret im Softwareentwicklungsprozess – und wie stellen Sie dabei eine hohe Qualität und möglichst deterministische Ergebnisse sicher?

MMI: Der Prozess verschiebt sich von der manuellen Umsetzung hin zu Steuerung und Validierung. Der Agent übernimmt größere Teile der Kette – von der Analyse des Bestandscodes über Planung und Implementierung bis zu Tests und Fehlerkorrekturen. Voraussetzung sind klare Akzeptanzkriterien, definierte Architektur- und Coding-Vorgaben und ein bewusst begrenzter Handlungsspielraum.

Der Agent probiert, die Prüfkette entscheidet. Verlässlich sein muss nicht der Weg zum Ergebnis, sondern die Kontrolle darüber. Compiler, Typsystem, Tests und Sicherheitsanalysen urteilen unbestechlich, und der Agent iteriert, bis alles grün ist. Wir verlangen von ihm nicht, jedes Mal denselben Weg zu gehen, sondern nachzuweisen, dass er angekommen ist. Dasselbe gilt für unsere eigenen Vorgaben: Specifications und Skills testen wir bei jedem Modellwechsel gegen Referenzaufgaben.

Wie setzt MMI Agentic Coding selbst ein, und welche Rolle spielt REDNET dabei?

MMI: Wir setzen Agentic Coding technologieagnostisch ein, aber mit klar definierten Leitplanken. Wir arbeiten spezifikationsgetrieben – ein Vorgehen, das sich inzwischen als Spec-Driven Development etabliert hat: Anforderungen, Architekturvorgaben und Akzeptanzkriterien liegen als versionierte Spezifikation vor und sind für Mensch und Agent dieselbe Quelle der Wahrheit.

Agentic Coding heißt nicht, dass die KI autonom Software entwickelt.

Dabei trennen wir zwei Arten von Kontext, die in der Praxis oft vermischt werden: REDNET geben wir dem Agenten als Skill mit, der Zugang zu Systemen und Daten läuft über das Model Context Protocol. Skills beantworten das Wie, MCP das Womit.

REDNET-Screenshot.

So definiert sich auch der REDNET Coding Agent: ein Coding Agent der Wahl, der Aufgaben autonom, aber nach unseren Richtlinien umsetzt – mit unserem Framework als Skillset.

Braucht ein Medienhaus angesichts immer leistungsfähigerer Coding Agents überhaupt noch eine Plattform wie REDNET?

MMI: Aus unserer Sicht ein klares Ja. Wir driften zunehmend in Richtung Wegwerfsoftware: Medienhäuser implementieren eigene Lösungen schneller, gleichzeitig entstehen unterschiedliche Technologien und Lösungen, die langfristig schwerer wartbar sind. Diese Beobachtung ist inzwischen empirisch belegt. Agenten schreiben im Zweifel lieber neu, als Vorhandenes wiederzuverwenden – und genau das erzeugt langfristige Wartungslast.

MMI trennt zwei Arten von Kontext, die in der Praxis oft vermischt werden: REDNET eben wir dem Agenten als Skill mit, der Zugang zu Systemen und Daten läuft über das Model Context Protocol.

Genau hier liegt der Wert einer Plattform wie REDNET: bewährte, wiederverwendbare Bausteine. Ein Beispiel ist unsere Lösung für Identity & Access Management, die Anwendungen automatisch mit definierten Rollen, abgesicherten Routen und einem geschützten User Interface versieht. Warum sollte ein Coding Agent das in jeder Anwendung neu und möglicherweise jedes Mal anders entwickeln? Gleiches gilt für unsere Transcoding-Komponente, in die viel Fachwissen geflossen ist.

Was als geprüfter Baustein existiert, muss der Agent nicht erfinden – und was er nicht erfindet, muss später auch niemand warten. Umgekehrt schließt eine Plattform Agentic Coding nicht aus: Auch REDNET selbst entwickeln wir agentengestützt weiter.

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