Peter Pedross, CEO & Gründer, PEDCO AG – SAFe Fellow

Agentic Engineering verändert die Rolle der Dokumentation grundlegend. Was über Jahrzehnte als notwendiger Aufwand betrachtet wurde, entwickelt sich zu operationalem Kontext für autonome Systeme. Architektur, Solution Intent und organisatorisches Wissen werden zur Grundlage, auf der Menschen und autonome Agenten gemeinsam bessere Entscheidungen treffen können.

Über Jahrzehnte hinweg gehörte Dokumentation zu den umstrittensten Themen im Software Engineering. Nahezu jede Engineering-Organisation ist sich darüber einig, dass gute Dokumentation wertvoll ist. Nur sehr wenige Menschen erstellen oder pflegen sie jedoch gerne. Agile Methoden stellten umfangreiche Dokumentation infrage, indem sie funktionierende Software höher gewichteten als ausführliche schriftliche Spezifikationen. Lean Thinking ermutigte Organisationen dazu, unnötige Artefakte zu eliminieren und Verschwendung zu reduzieren. Mit der zunehmenden Beschleunigung der Softwareentwicklung wurde Dokumentation häufig zur ersten Aktivität, die unter Lieferdruck eingespart wurde. Diese Entwicklung war nachvollziehbar. Dokumentation wurde in erster Linie für Menschen erstellt. Sie half neuen Engineers dabei, ein System zu verstehen, unterstützte Wartungs- und Weiterentwicklungsarbeiten und diente gelegentlich als Nachweis im Rahmen von Audits. Außerhalb dieser Anwendungsfälle veralteten viele Dokumente jedoch schnell und verloren schrittweise ihren Wert.

Agentic Engineering verändert diese Gleichung grundlegend. Für autonome Systeme ist Dokumentation nicht länger passive Information. Sie wird zu operationalem Kontext. Ein erfahrener Engineer kann fehlende Dokumentation durch jahrelang aufgebautes Erfahrungswissen kompensieren. Er erinnert sich an frühere Architekturdiskussionen, versteht historische Zielkonflikte und weiß häufig, welche Teile eines Systems besondere Aufmerksamkeit erfordern. Autonome Agenten verfügen über dieses implizite Wissen jedoch nicht. Alles, was sie verstehen, muss entweder explizit beschrieben oder aus unvollständigen Informationen abgeleitet werden. Die Qualität ihrer Entscheidungen hängt deshalb unmittelbar von der Qualität des verfügbaren Engineering-Kontexts ab. Dadurch verändert sich auch der Zweck von Dokumentation.

Anstatt zu dokumentieren, was bereits gebaut wurde, dokumentieren Engineering-Organisationen zunehmend, wie zukünftige Entscheidungen getroffen werden sollen. Unter allen Engineering-Artefakten gewinnt dabei eines eine besondere Bedeutung:

Der Solution Intent.

Ursprünglich wurde der Solution Intent im Rahmen des Scaled Agile Framework (SAFe) eingeführt, um eine Lösung während ihres gesamten Lebenszyklus zu beschreiben. Der Solution Intent umfasst jedoch deutlich mehr als reine Anforderungen. Er beschreibt Architekturprinzipien, Designrestriktionen, Annahmen, Qualitätsziele, Schnittstellen sowie die Beweggründe hinter wichtigen technischen Entscheidungen. Traditionell halfen diese Informationen vor allem dabei, die Arbeit von Engineers über mehrere Teams hinweg aufeinander abzustimmen.

Heute erfüllt der Solution Intent eine zweite Funktion. Er liefert den Kontext, der es autonomen Agenten ermöglicht, nicht nur zu verstehen, was implementiert werden soll, sondern auch warum bestimmte Entscheidungen getroffen wurden.

Dieser Unterschied ist entscheidend. Künstliche Intelligenz kann Software inzwischen bemerkenswert gut erzeugen. Die eigentliche Engineering-Intention zu verstehen, bleibt jedoch deutlich schwieriger. Die gleiche Beobachtung gilt für Architecture Decision Records (ADRs). Ein ADR wird häufig als historische Dokumentation betrachtet, die festhält, warum eine bestimmte Architekturentscheidung getroffen wurde. Aus Sicht eines autonomen Agenten wird ein ADR jedoch zu aktivem Wissen. Es erklärt Einschränkungen, die nicht verletzt werden dürfen. Es dokumentiert Alternativen, die bereits bewertet wurden. Es bewahrt organisatorische Erfahrungen, die ansonsten in einzelnen Engineering-Teams verborgen bleiben würden. Dasselbe Muster findet sich nahezu bei allen Engineering-Artefakten wieder:

  • Architekturmodelle (Togaf lässt grüssen) werden zu Navigationskarten
  • API-Spezifikationen definieren Interaktionsgrenzen.
  • Arbeitsvereinbarungen beschreiben erwartete Verhaltensweisen.
  • Qualitätsstandards definieren akzeptable Ergebnisse.
  • DevOps-Pipelines machen sichtbar, wie Software sicher in die Produktion gelangt.

Keines dieser Artefakte wird im Zeitalter des Agentic Engineering überflüssig. Ganz im Gegenteil. Ihr Wert steigt erheblich, weil sie den gemeinsamen Engineering-Kontext bereitstellen, auf dem autonome Entscheidungsfindung basiert. Diese Beobachtung führt zu einer wichtigen Schlussfolgerung. Organisationen sollten Dokumentation nicht länger danach bewerten, ob Engineers Freude daran haben, sie zu erstellen. Sie sollten eine andere Frage stellen:

Verbessert dieses Artefakt die Qualität zukünftiger Engineering-Entscheidungen?

Wenn die Antwort darauf „Ja“ lautet, hat sich Dokumentation von einer administrativen Tätigkeit zu einer Engineering-Infrastruktur entwickelt. Sie wird Teil des Betriebssystems, das die effektive Zusammenarbeit zwischen Menschen und autonomen Agenten ermöglicht. Organisationen, die diesen Wandel frühzeitig erkennen, werden einen wichtigen Vorteil erlangen. Sie werden nicht einfach leistungsfähigere KI-Agenten einsetzen. Sie werden diese Agenten dazu befähigen, konsistent bessere Entscheidungen zu treffen, weil das organisatorische Wissen rund um jede Engineering-Entscheidung explizit, strukturiert und kontinuierlich verfügbar geworden ist.

Das nächste Kapitel untersucht, warum die Explizierung von Wissen zwangsläufig auch die Rolle der Architektur selbst verändert und sie von einer unterstützenden Disziplin zu einem der wichtigsten Wettbewerbsvorteile im Zeitalter des Agentic Engineering macht.

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