Agentic Engineering für Entwicklerteams
Agenten sind nur so gut wie der Kontext, den sie bekommen. Wir helfen Entwicklungsteams, Architektur-Wissen, Designentscheidungen und Codestandards so aufzubereiten, dass Agents damit wirklich arbeiten können. Dazu kommen die Entwicklung geeigneter Agent Harnesses und die Organisation agentischer Entwicklungsprozesse. So stellen wir sicher, dass AI-gestützte Entwicklung effektiv und skalierbar eingesetzt werden kann.
Agentic Engineering im Überblick
Context Engineering für Agenten
Wir helfen dabei, Architekturentscheidungen, Designprinzipien und Codestandards so aufzubereiten, dass LLMs und Agents damit arbeiten können. Das Ergebnis sind lebende Wissensbasen (z.B. CLAUDE.md, Architecture Context Files, Wissensgraphen), die das Team gemeinsam pflegt und die mit dem System mitwachsen, statt nach dem ersten Sprint veraltet zu sein.
Harness Engineering & Entwicklung
Agent Harnesses stellen die konsistente erfolgreiche Bearbeitung wiederkehrender Aufgaben im Entwicklungsalltag sicher. Dazu gehören Prompttemplates, Pipelines für Spec-Driven-Development oder Prompt- und Skill-Bibliotheken.
Agentische Entwicklungsprozesse
Agentic Coding funktioniert langfristig nur, wenn es als Teamprozess über klare Agent Rules, Guardrails, Review Prozesse und eine gemeinsame Toolchain verankert ist. Wir begleiten Entwicklerteams dabei, diese Strukturen aufzubauen und professionelle Entwicklungsprozesse zu etablieren.
Unser Angebot
Unser Agentic Engineering Angebot ist modular aufgebaut – von einem kompakten Kick-off bis zur langfristigen Begleitung Ihrer Entwicklungsorganisation. Sprechen Sie uns auch an, wenn Sie eigene Ideen oder abweichende Schwerpunkte haben.
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Kick-off & Standortbestimmung
In einem halbtägigen Workshop verschaffen wir uns gemeinsam ein Bild: Welche Agents und Tools werden genutzt? Wo fehlt Struktur? Wo geht Wissen verloren? Auf dieser Basis definieren wir gemeinsam, wo Context Engineering, Harness Engineering oder Prozessorganisation die größte Hebelwirkung entfalten.
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Architecture Context Engineering
Wir helfen, das Architektur-Wissen Ihres Systems so aufzubereiten, dass Agents es verstehen und Entwickler es gemeinsam pflegen können. Konkret entstehen etwa Architecture Context Files, CLAUDE.md-Strukturen und Wissensgraphen abgestimmt auf Ihren Tech-Stack, Ihre Designprinzipien und Ihre Qualitätsziele. Wir etablieren auch einen Prozess, wie dieses Wissen aktuell bleibt.
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Prompt Engineering & Team-Bibliothek
Wir entwickeln gemeinsam strukturierte Prompts, Skills und Commands für die häufigsten Aufgaben Ihres Teams, von Code-Reviews, Architektur-Checks, Testgenerierung bis hin zu Dokumentation. Das Ziel ist es diese Artefakte im gesamten Team zu verteilen und so zu etablieren, dass alle im Team sie nutzen und weiterentwickeln können.
03
Agentische Prozesse & Guardrails
Wir begleiten den Aufbau agentischer Entwicklungsprozesse, von der Toolchain-Entscheidung über Agent Rules und Guardrails bis zu Review-Prozessen für KI-generierten Code. So erhöhen wir sowohl Produktivität als auch Sicherheit beim Einsatz von Coding Agents.
04
Nachhaltige Begleitung
Wir begleiten Ihre Organisation über mehrere Wochen oder Monate. In Review-Sessions und Team-Workshops reflektieren wir Erfahrungen, aktualisieren den Architektur-Kontext, schärfen Prompts und passen Prozesse an und etablieren so eine Kultur, in der sich die AI-gestützte Entwicklung mit Ihrem Unternehmen, Ihren Teams und Ihren Zielen anpasst.
AI Transformation Journey
Einordnung in der Journey
Diese Leistung ist Teil des embarc AI Transformation Frameworks. Die hervorgehobene Kachel zeigt, an welcher Stelle der Journey sie ansetzt – und welche weiteren Bausteine sinnvoll ergänzen.
01
Orientierung & Exploration
Ergebnis: Gemeinsames Vokabular, erste Erfahrungen, priorisierte Use-Cases
Wissensaufbau
Passende Leistungen
Nutzenhypothesen, Risiko-Identifikation
Passende Leistungen
Sichere Experimentierräume, Rahmenbedingungen schaffen
Passende Leistungen
02
Team-Piloten & Validierung
Ergebnis: nachgewiesene Einsatzmuster und belastbare State-of-Practice für die Skalierung
Messbarer Nutzen
Aktuelle Leistung
Passende Leistungen
Evaluierung Development practices, Agentic SDLC
Aktuelle Leistung
Passende Leistungen
Referenz-Use-Cases, Einsatz in realen Umfeldern
Passende Leistungen
03
Plattformisierung & kontrollierte Skalierung
Ergebnis: Ein "Golden Path" für Teams, auf dem Agenten innerhalb klarer Grenzen arbeiten können.
Architektur, Qualität & Observability
Aktuelle Leistung
Passende Leistungen
Professionalisierung, Security, Governance & Compliance, AI-FinOps
Passende Leistungen
AI-Entwicklungsplattform (Kontext, Harness, Hooks und Prozesse)
Aktuelle Leistung
Passende Leistungen
04
AI-native Produkt-Organisation
Ergebnis: Ein neues "AI Engineering Operating Model" für die lernende, AI-native Produktorganisation.
Neue Rollenbilder, Skills & Karrierepfade
Passende Leistungen
Neue Organisationsstrukturen: Teams, Communities, AI-Hubs
Passende Leistungen
Intent-Orientierung und outcome-basierte Steuerung (inkl. Continuous Validation)
Passende Leistungen