Vom Vibe Coder zum Agentic Engineer
Ein KI-Agent kann in wenigen Minuten Tausende Zeilen Code erzeugen. Das ist mächtig – und überwältigend. Wer die Vorteile von Agents nutzen will, kann nicht mehr jede Zeile lesen und vollständig verstehen. Aber wenn der Code in Produktion geht, trägst du die Verantwortung dafür. Wie also übernimmst du Verantwortung für etwas, das du nicht geschrieben hast und nicht vollständig reviewen kannst? Das Problem ist nicht neu. Entwickler:innen in Brownfield-Projekten stehen täglich davor. Du stößt zu einem Team und erbst eine Codebase mit Hunderttausenden Zeilen, geschrieben von Leuten, die vor Jahren gegangen sind. Du kennst nicht jede Zeile – und trotzdem lieferst du Features, fixst Bugs und übernimmst Ownership. Dieselben Prinzipien gelten für KI-generierten Code. Was wir aus Jahrzehnten Arbeit mit Legacy-Systemen und geerbten Codebases gelernt haben, lässt sich direkt auf das Zeitalter des Agentic Engineerings übertragen. In diesem Talk lernst du: Was uns Brownfield-Entwicklung darüber lehrt, Verantwortung für Code zu übernehmen, den wir nicht selbst geschrieben haben Wie du ein „Agent Harness" baust, das diese Praktiken in deinen KI-Workflow integriert und sicherstellt, dass Agents deinen Regeln und Standards folgen Shownotes: INNOQ Technology Day: https://www.innoq.com/de/news/2026/05... Blogpost von Torben: https://www.innoq.com/de/blog/2026/04... Agentic Software Engineering Training: https://www.innoq.com/de/topics/agent... ------------ Einfach aus dem Homeoffice teilnehmen! Livestream mit Q&A am 11. Mai 2026, 12:15–13:00 Uhr. 👉 Teilnahme via YouTube Livestream oder Linkedin Live (Links coming soon). ------------ 🤝 Für diese Veranstaltung gilt der Berlin Code of Conduct. 🗄️ Alle bisherigen Episoden findest du in unserem Archiv. ❓Fragen oder Anregungen? Schreib uns 👉 [[email protected]](mailto:[email protected]) 📘 Inside Technology 12: Unser Buch mit tiefgehenden Fachartikeln zu Software-Architektur und -Entwicklung

Von fachlich sauberen Zwiebeln und hexagonalen Adaptern | Fabian Walther | Technology Day 2025

Die Illusion von sauberem KI Code

Zig 2026: No-AI Policy, $670K Foundation, Left GitHub & Why Zig Isn’t 1.0 - Andrew Kelley Explains

Struktur vor Zufall: Verlässlichere KI-Systeme bauen mit Pydantic AI

Von Low Code zu Smart Code: Vibe Coding in der Power Platform

The Future of Coding Agents: AMP, AI Architecture & Vibe Coding | INSIDE AI #35

Alles über Systems Engineering

Komplexität und Kompliziertheit in Software | Fabian Walther | INNOQ Technology Day 2025

Bill Gates reagiert, als Linux schafft, woran Windows scheiterte

The AI Lie: How AI Really Influences Software Developers

TDF 2026 - Erst denken, dann Tippen! Warum tagelanges Coden Stunden an Planung ersparen kann.

Webinar: Computersystem-Validierung im Praxischeck | 12.11.2024

RL for Agents Workshop - Deep Dive on Training Agents with RL and Open Source

AI as a stress test for the free market economy. - Prof. Dr. Markus Gabriel

KI-Integration: Einfach, nativ und ohne komplexe Frameworks | INNOQ Technology Day 2025

Deine Positionierung am KI-Markt: Wie du sie findest und worauf es ankommt

Warum Nutzerbedürfnisse die Architektur bestimmen sollten | INNOQ Technology Day 2025

Der mythische Bot-Monat – Teil 1 | INNOQ Podcast | 194

KI, Code und die Zukunft der Softwareentwicklung (Golo Roden)

