Warum Softwarearchitektur für agentische Entwicklung entscheidend ist

AGENTA ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB und beschäftigt sich mit den Auswirkungen von AI-Assistenten und Coding Agents auf Softwareentwicklung und Softwarearchitektur. Teilnehmer lernen, wie sie AI gezielt für Architekturarbeit einsetzen, Architekturwissen für Agents verfügbar machen und agentische Entwicklungsprozesse durch technische Leitplanken kontrollieren.

Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen. Im Mittelpunkt stehen Agentic Engineering, Prompt und Context Engineering, AI-gestützte Architekturentscheidungen, Architecture Information Extraction sowie Architecture Control, Governance und Sicherheit.

Lernziel:

Das Modul AGENTA zeigt, wie Softwarearchitektur funktioniert, wenn AI-Assistenten und Coding Agents Teil der täglichen Entwicklungsarbeit werden. Du lernst, AI für Architekturarbeit einzusetzen und gleichzeitig Entscheidungen, Qualität und Verantwortung wirksam abzusichern.

Credits: 10 methodische Punkte, 20 technische Punkte.

Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. 

Agenda:

Agentic Engineering verstehen:

• AI, LLMs, Coding Agents und Agentic Engineering einordnen.
• Prompt und Context Engineering gezielt einsetzen.
• Möglichkeiten und Grenzen agentischer Entwicklung verstehen.

AI-gestützte Architekturentscheidungen:

• Architectural Drivers und strukturelle Schwächen identifizieren.
• Architekturvarianten mit AI explorieren und bewerten.
• Entscheidungen durch Experimente und Feedback validieren.

Architekturwissen für Agents:

• Entscheidungen, Constraints und Qualitätsziele agentengerecht aufbereiten.
• ADRs, Context Files, Architecture Rules und Knowledge Bases einsetzen.
• Architekturwissen gezielt in Agent-Workflows verfügbar machen.

Architecture Control & Harness Engineering:

• Agents mit technischen Leitplanken kontrollieren.
• Architecture Tests, Linters, Policies und Review Gates einsetzen.
• Architecture Drift erkennen und kontinuierlich begrenzen.

Architecture Information Extraction:

• Architekturinformationen aus Code und Entwicklungsartefakten gewinnen.
• Strukturen, Technologien, Patterns und Business Rules erkennen.
• Aktuelle Architekturviews und Living Documentation erzeugen.

Governance & Sicherheit:

• Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit bei AI-generierten Ergebnissen sichern.
• Datenschutz, Prompt Injection und Tool Misuse berücksichtigen.
• Guardrails, Sandboxing und Human-in-the-Loop sinnvoll einsetzen.

Architekturarbeit im Wandel:

• • Code Ownership und architektonisches Urteilsvermögen erhalten.
  • Zusammenarbeit zwischen Menschen und Agents gestalten.
  • AI-Adoption und neue Rollen in Entwicklungsteams einordnen.

Voraussetzungen

Teilnehmende sollten über grundlegende Kenntnisse in Softwareentwicklung und Softwarearchitektur verfügen, um von diesem Modul zu profitieren. Erfahrungen im Umgang mit AI-gestützten Entwicklungswerkzeugen und Coding Agents sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.