Kurs · Schulung · Workshop
Agentic (AI-Assisted) Software Engineering
Software Entwicklung mit Agentic Workflow: Peer-Programming Arbeitsweise mit generativer AI, die direkt Code anpasst, testet, baut, ausführt und weitere Werkzeuge wie die Shell nutzt.
Dieser innovative Kurs führt in die agentenbasierte Softwareentwicklung ein, bei der KI als aktiver Peer-Programmer fungiert. Die Teilnehmenden lernen, wie sie mit einer etablierten IDE-Extension eine kontinuierliche Zusammenarbeit aufbauen können, bei der die KI direkt Code modifiziert, generiert, testet, baut und ausführt. Der Kurs behandelt fortgeschrittene Strategien wie Planning & Acting Phasen, Regelformulierung, Prompt-Techniken, Kontext-Management und die Erweiterung von Agentenfähigkeiten durch MCP-Server. Die Teilnehmenden arbeiten mit bestehenden Softwareprojekten, die Single Page Application Frontends, REST-Backends, Datenbanken und API-Integrationen umfassen, und befassen sich mit der Behebung von Problemen, Debugging, der Implementierung neuer Features, dem Verständnis von Code und dem Aufbau eines projektspezifischen Agentic Workflow Context Frameworks. Die Teilnehmenden bauen auch ihren eigenen kleinen MCP-Server, um ein tiefes Verständnis dafür zu erlangen, wie Modellen Zugriff auf Tool-Nutzung gegeben werden kann. Es wird einen Überblick darüber geben, wie man Modelle auswählt, Provider wählt oder internes Hosting angeht. Der Kurs konzentriert sich auf eine etablierte, Open-Source, anbieter- und modellunabhängige KI-Integration in Visual Studio Code. Alternative KI-fokussierte IDEs, Plugins oder Integrationen werden diskutiert. Um die Zeit optimal zu nutzen, konzentrieren wir uns auf ein Tool mit verschiedenen Modellen, aber die Konzepte, Workflows und Ansätze sind übertragbar auf jedes Tool mit den gleichen oder sogar stärkeren Fähigkeiten.
Stimmen unserer Teilnehmer:innen
- Guter Einstieg ins Thema - Gute Vorstellung, was alles möglich ist - Praktische Beispiele veranschaulichen das Ganze - Freue mich auf den Advanced Kurs ;-)
Fachbereichsleiter IAM I Kanton Aargau
The “AI Assisted Engineering On-Boarding” course was an outstanding experience. It provided a clear, practical, and inspiring introduction to how AI can support modern engineering work. The content was well structured, easy to follow, and highly relevant to real day-to-day challenges. What stood out most was the strong balance between theory and hands-on application. The course not only explained the concepts clearly, but also showed how to use AI tools effectively and responsibly in actual engineering scenarios. It made complex topics feel accessible and immediately useful. I especially appreciated the engaging format, the high quality of the materials, and the clear expertise of the instructors. The course created a motivating learning environment and gave me valuable confidence in applying AI-assisted approaches in my work. Overall, I can highly recommend “AI Assisted Engineering On-Boarding” to anyone who wants a practical, forward-looking, and well-designed introduction to AI in engineering. It is an excellent course that delivers real value from start to finish.
Leiter IT Entwicklung Platform & Services
The AI Assisted Engineering On-Boarding course was very practical and easy to follow and awesome! I especially appreciated the hands-on approach and the focus on real use cases. It gave me a clear understanding of how to work effectively with Claude Code in a development context. After the course, I felt much more confident getting started and applying it in daily work.
Frontend Web Developer
The course fully met all my expectations and provided a smooth introduction to the subject. With the help of the instructor and the course materials, I was able to easily overcome any initial hurdles, allowing me to get started using the agents as quickly as possible.
Senior Software Engineer
I really enjoyed the lessons and learned a lot of new stuff on this course. It teaches not only fundamentals but also how to be prepared for your next challenges. The tooling that is used is very sturdy, works very well in the lab setup and is very diverse, you can pick what you like in your projects. And most importantly: I did not write any piece of code myself, the agents did everything!
Software Engineer I
Great training on agentic software development. The trainer obviously had lots of hands-on experience with the topic, there was no question that he couldn't answer. Lab environment was very well thought through and helped a lot in practicing what we learned.
Senior Software Design Engineer
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Inhalt
Der Kurs besteht aus den folgenden Themen und kann je nach Publikum erweitert oder angepasst werden. Die Beispiele im Kurs konzentrieren sich auf weit verbreitete Programmiersprachen, Software-Architekturen und Frameworks. Für Inhouse-Kurse gibt es eine Auswahl an Programmiersprachen und Frameworks, die gewählt werden können, um besser zum Publikum zu passen.
- Einführung in Agentic Software Development
- Evolution vom “One-Shot Prompting” zu Agentic Workflow Peer-Programmierern
- Verständnis des Agentic Workflow Paradigmas
- Überblick über Kursumgebung und Tools
- Grundlagen von IDE-integrierten KI-Agenten
- Einrichtung und Konfiguration der IDE-Extension
- Verständnis von Planning vs. Acting Modi
- Effektive Kommunikationsmuster mit KI-Agenten
- Kontext-Management und Regelformulierung
- Aufbau eines effektiven Projektkontexts
- Definition klarer Regeln und Richtlinien
- Fortgeschrittene Prompt-Engineering-Techniken
- Arbeiten mit bestehenden Codebasen
- Strategien zur Einführung von KI-Agenten in komplexe Projekte
- Code-Verständnis und Dokumentationsgenerierung
- Refactoring und Optimierung mit Agentenunterstützung
- Praktische Entwicklungsaufgaben
- Debugging und Behebung von Problemen mit KI-Agenten
- Implementierung neuer Features in bestehenden Anwendungen
- Test-Erstellung und Validierung
- Frontend-Entwicklung mit KI-Agenten
- Single Page Application Komponentenentwicklung
- UI/UX visuelle Validierung und Verbesserung
- Browser-Nutzung und End-to-End-Testing
- Backend-Entwicklung mit KI-Agenten
- REST API Design und Implementierung
- Agentische API-Testansätze
- Datenbankintegration und -interaktion
- Nutzung und Bau von MCP-Servern
- Verständnis des Model Context Protocol
- Implementierung von Tool-Nutzungsfähigkeiten
- Integration externer Dienste und APIs
- Modellauswahl und Deployment
- Vergleich verschiedener KI-Modelle und Fähigkeiten
- Cloud-Provider vs. Self-Hosting-Überlegungen
- Leistungs- und Kostenoptimierung
- Fortgeschrittene Agenten-Interaktionstechniken
- Mehrstufiges Reasoning und Planning
- Umgang mit komplexen Anforderungen
- Fehlerbehebung und iterative Verbesserung
- Aufbau eines projektspezifischen “Agentic Tooling Framework”
- Teilbare Regeln, Kontext und Tooling
- Agentic-Empowering Testing Setup
- KI-gestützte Dev-Container
- Zukünftige Trends und Best Practices
- Aufkommende Technologien in der KI-unterstützten Entwicklung
- Sicherheitsüberlegungen
- Teamzusammenarbeit mit KI-Agenten
Der Kurs konzentriert sich auf eine etablierte, Open-Source, anbieter- und modellunabhängige KI-Integration in Visual Studio Code. Alternative KI-fokussierte IDEs, Plugins oder Integrationen werden diskutiert. Um die Zeit optimal zu nutzen, konzentrieren wir uns auf ein Tool mit verschiedenen Modellen, aber die Konzepte, Workflows und Ansätze sind übertragbar auf jedes Tool mit den gleichen oder sogar stärkeren Fähigkeiten.
Der effektive Kursinhalt kann, abhängig von Trainer, Durchführung, Dauer und Konstellation der Teilnehmer:innen, von obigen Angaben abweichen.
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Mehr über Agentic Software Engineering
Der Agentic Workflow in der Softwareentwicklung repräsentiert einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie wir Software erstellen. Mit modernen KI-Tools etablieren wir eine Arbeitsweise, bei der KI-Agenten nicht nur Vorschläge machen, sondern aktiv am Entwicklungsprozess teilnehmen – sie passen direkt Code an, testen, bauen und führen aus. Diese Peer-Programming-Methode kombiniert die Kreativität und das Fachwissen menschlicher Entwickler mit der Effizienz und analytischen Stärke von KI-Systemen und führt zu schnellerer Entwicklung, höherer Codequalität und innovativeren Lösungen.Weitere Ressourcen:
History
KI-gestützte Codeunterstützung begann mit einfachen Autocomplete-Systemen in den 2010er Jahren. Mit der Einführung von GitHub Copilot im Jahr 2021 hielt grossflächige KI-Unterstützung in Entwicklungsumgebungen Einzug. Diese ersten Werkzeuge arbeiteten nach dem "One-Shot"-Prinzip: Der Entwickler schreibt einen Prompt, die KI liefert einen Vorschlag, der Entwickler entscheidet. Mehrschrittige Aufgaben, Fehlerkorrektur und Tool-Nutzung lagen ausserhalb ihrer Möglichkeiten.
Mit der Einführung des Model Context Protocol (MCP) durch Anthropic 2024 und dem Entstehen leistungsfähiger Agenten-Frameworks veränderte sich das Bild grundlegend. KI-Agenten können nun eigenständig Terminals bedienen, Tests ausführen, Fehlermeldungen analysieren und iterativ Lösungen entwickeln. GitHub Copilot erlangte 2025 einen "Agent Mode", der eigenständig Code iteriert, Fehler erkennt und korrigiert – ein Zeichen, dass Agentic Coding zum neuen Standard geworden ist.