KI-Coding-Agenten in Banken

Ein KI-Coding-Agent verbindet ein großes Sprachmodell mit einer Reihe von Werkzeugen: Dateien lesen, sie bearbeiten, Shell-Befehle ausführen, eine Testsuite durchlaufen lassen und das Ergebnis prüfen. Er plant eine Änderung, setzt sie um, beobachtet, ob sie funktioniert, und wiederholt das, bis die Aufgabe erledigt ist oder sein Budget aufgebraucht ist. Claude Code und OpenAI Codex sind die beiden Werkzeuge, die Entwicklungsteams in der Finanzbranche für diese Arbeit am häufigsten vergleichen, beide aus einem Terminal heraus gegen das eigene Repository eines Entwicklers.

Agentische Softwareentwicklung ist die breitere Praxis dahinter: ein Arbeitsablauf, bei dem ein Agent Aufgaben plant, Entwicklungswerkzeuge nutzt, Code ändert und Ergebnisse prüft, mit begrenzter Schritt-für-Schritt-Anleitung durch einen Entwickler, statt dass ein Entwickler jede Zeile selbst tippt. In einer Finanz-Codebase umfasst das Tests schreiben, eine Migration ausführen oder einen unbekannten Dienst lesen, bevor ein Entwickler ihn anfasst, wobei ein Mensch das Ergebnis prüft, bevor es ausgeliefert wird.

Der Harness eines Coding-Agenten ist das Gerüst, in dem er läuft: welche Werkzeuge er aufrufen darf, welche Regeln gelten, was er anfassen darf, und welche Prüfungen ein schlechtes Ergebnis abfangen, bevor es in Produktion geht. Harness Engineering ist die Disziplin, dieses Gerüst zu entwerfen und zu justieren und die eigenen Standards einer Organisation in das Verhalten ihrer Agenten einzuschreiben. Die Arbeit von BCG Platinion zur agentischen Software-Fabrik nennt Harness Engineering als die Disziplin hinter einer Lieferkette, in der Flotten von Agenten das Codieren übernehmen und Ingenieure die Absicht festlegen und das Ergebnis prüfen.

Harness Engineering ist eine neue Disziplin, und was als gute Praxis gilt, bildet sich erst heraus. Die Fehler eines Agenten, und die Zeit, sie zu finden und zu beheben, widersetzen sich der Art von Planung, die ein Finanzteam auf ein gewöhnliches Projekt anwendet. Die Arbeit konkurriert zudem um Priorität mit Features, die an Kunden ausgeliefert werden, weil ein besserer Harness selten direkt beim Kunden ankommt und sich erst mit der Zeit auszahlt. Am schwersten wiegt die Sichtbarkeit: Das Signal, das ein Ingenieur braucht, sitzt oft nur in einer einzelnen lokalen Sitzung oder im Kopf eines Kollegen, nirgends so festgehalten, dass ein Team danach suchen könnte.

Context Engineering ist die verwandte Disziplin, zu entscheiden, welche Information ein Agent bei jedem Schritt in seinem Arbeitskontext hält, getrennt davon, wie der Agent handeln darf. Das Plattform-Team einer Bank besitzt meist beides: den Harness, der begrenzt, was ein Agent in einer regulierten Codebase anfassen darf, und die Kontextregeln, die verhindern, dass ein Agent auf veralteter oder unvollständiger Information über ein System handelt, das er nicht vollständig gelesen hat.

Agentische Softwareentwicklung ist ein Ansatz, bei dem ein KI-Coding-Agent auf ein festgelegtes Ziel hinarbeitet, indem er Aufgaben plant, Entwicklungswerkzeuge aufruft, Code ändert und das Ergebnis prüft, mit begrenzter Schritt-für-Schritt-Anleitung durch einen Entwickler. Sie unterscheidet sich von Autocomplete und von einem Chat-Assistenten mit einer einzigen Antwort, die beide nach einem Vorschlag aufhören, statt einen Durchlauf bis zum fertigen Ergebnis zu machen.

Ein Agent-Harness ist das Gerüst, in dem ein KI-Coding-Agent läuft: welche Werkzeuge er aufrufen darf, was er ändern darf, und welche Prüfungen über seine Ausgabe laufen, bevor ein Mensch sie sieht. Zwei Agenten auf demselben zugrunde liegenden Modell können sich je nach Harness sehr unterschiedlich verhalten, weshalb Entwickler bei der Wahl eines Coding-Agenten Harnesse vergleichen, nicht nur Modelle.

Das Plattform-Team einer Bank prüft, was der Agent lesen und schreiben darf, ob seine Aktionen im selben Prüfpfad laufen wie die Commits eines menschlichen Entwicklers, und ob eine von ihm vorgeschlagene Änderung weiterhin dieselbe Prüf- und Test-Hürde vor der Veröffentlichung durchläuft. Die Geschwindigkeit des Agenten ändert nichts daran, welche Nachweise eine Aufsichtsbehörde bei einer Produktionsänderung erwartet.