Agile Entwicklung generativer KI-Agenten : Herausforderungen und praxisnahe Handlungsempfehlungen

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Fetzer, Dominik ; Gimpel, Henner ; Jung, Carolin ; Schoch, Manfred ; Strasser, Sidney:
Agile Entwicklung generativer KI-Agenten : Herausforderungen und praxisnahe Handlungsempfehlungen.
In: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik. (September 2026) .
ISSN 2198-2775
DOI: https://doi.org/10.1365/s40702-026-01295-8

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Generative KI-Agenten gewinnen zunehmend an Bedeutung für die Automatisierung komplexer Wissens- und Koordinationsaufgaben. Im Unterschied zu klassischen Softwaresystemen basiert ihr Verhalten auf generativen KI-Modellen, die probabilistisch, teiltransparent und kontextabhängig agieren. Diese Eigenschaften stellen etablierte Annahmen der agilen Softwareentwicklung vor neue Herausforderungen. Insbesondere zentrale Elemente des Scrum-Zyklus wie Product Backlog Items, Akzeptanzkriterien und die Definition of Done setzen implizit voraus, dass das Systemverhalten hinreichend spezifizierbar, bewertbar und über die Zeit hinweg stabil ist. Der vorliegende Beitrag untersucht, wie sich diese Annahmen bei der agilen Entwicklung von GenKI-Agenten verändern. Aufbauend auf praktischen Erfahrungen aus fünf Entwicklungsprojekten sowie ergänzenden Interviews werden vier zentrale Herausforderungen identifiziert und entlang des Scrum-Zyklus systematisch eingeordnet. Auf dieser Grundlage leitet der Beitrag praxisnahe Handlungsempfehlungen ab, die Entwicklungsteams bei der erfolgreichen Anwendung agiler Methoden im Kontext generativer KI-Agenten unterstützen.