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Wie wir Multi-Agent Softwareentwicklung bei AWA aufbauen#

Intro#

Softwareentwicklung verändert sich gerade schneller, als viele Teams wahrhaben wollen.

Viele Unternehmen diskutieren noch darüber, ob KI Entwicklern helfen kann.

Wir gehen bereits einen Schritt weiter:

Wie sieht ein Development Workflow aus, wenn mehrere AI-Agenten gemeinsam an einem Ticket arbeiten?

Genau das testen wir aktuell bei AWA Consulting.

Kleinere Development Tasks laufen bei uns teilweise fast vollständig autonom durch mehrere Agenten — während ein menschlicher Entwickler nur noch die finale Qualitätskontrolle übernimmt.

Früher: Klassischer Entwicklungsprozess#

Ein kleines Ticket sah häufig so aus:

Developer bekommt Ticket
→ implementiert
→ Review
→ Testing
→ Deployment

Der Entwickler war für nahezu jeden Schritt verantwortlich.

Das Problem: Viele dieser Schritte sind repetitiv.

Beispiele:

• CRUD Features
• kleinere Bugfixes
• Refactorings
• API Erweiterungen
• Tests
• Dokumentation

Heute: Unser Multi-Agent Workflow#

Planner Agent#

Nimmt das Ticket entgegen.

Aufgaben:

• Anforderungen analysieren
• Schritte definieren
• Risiken erkennen

Beispiel Output:

Task: Add payment retry logic

1. Inspect current payment flow
2. Implement retry logic
3. Update error handling
4. Add tests

Coder Agent#

Setzt die Aufgabe um.

Aufgaben:

• Code schreiben
• Dateien ändern
• Features implementieren

Tooling:

• OpenCode
• LLM Models

Reviewer Agent#

Prüft die Implementierung.

Checks:

• Architektur
• Security
• Performance
• Code Quality

Beispiel:

Risk: Retry logic may trigger duplicate payments.

Tester Agent#

Validiert die Lösung.

Aufgaben:

• Edge Cases testen
• Regression prüfen
• Testfälle erzeugen

Human Approval Layer#

Am Ende entscheidet immer ein echter Entwickler:

• Approve
• Request changes
• Reject

Wir lassen aktuell keine ungeprüften AI Änderungen produktiv deployen.

Technisches Setup#

VPS Infrastruktur#

Unsere Agenten laufen auf eigener Infrastruktur.

Beispiele:

• VPS
• Docker
• Apache
• Ollama
• OpenWebUI

Task Board#

Alle Aufgaben laufen über ein Board.

Beispiel:

Backlog
In Progress
AI Processing
Human Review
Done

GitLab Nachvollziehbarkeit#

Alle Änderungen laufen über GitLab.

Dadurch sehen wir:

• welcher Agent was verändert hat
• welche Commits erstellt wurden
• was final approved wurde

Agent Kommunikation#

Beispiel:

Planner erzeugt:

{
  "task": "payment retry",
  "steps": [
    "analyze",
    "implement",
    "test"
  ]
}

Coder liest diese Datei.

Reviewer prüft den Commit.

Tester validiert danach.

Was bereits gut funktioniert#

• kleinere Features
• Refactorings
• Bugfixes
• Tests
• Dokumentation

Wo Menschen weiterhin wichtig bleiben#

• Architektur
• Produktstrategie
• komplexe Entscheidungen
• unklare Anforderungen

Fazit#

AI ersetzt keine Entwickler.

Aber sie verändert massiv, wie Entwickler ihre Zeit verbringen.

Weniger repetitive Umsetzung. Mehr Architektur. Mehr Produktdenken. Mehr Business Impact.

Und genau dort bewegt sich Softwareentwicklung aktuell hin.

CTA#

Falls du sehen möchtest, wie wir das Setup bei AWA aufgebaut haben oder ähnliche Automatisierungen suchst:

→ Schreib uns über awa-consulting.de