Agentic Engineering: Warum Peter Steinberger Code nicht mehr liest

Die Softwareentwicklung steht vor einem Paradigmenwechsel, der weit über das bloße Benutzen von KI-Assistenten hinausgeht. An der Spitze dieser Bewegung steht Peter Steinberger, der Gründer von PSPDFKit und Schöpfer des viralen AI-Agenten OpenClaw (ehemals ClawdBot). Seine radikale These: Programmierer sollten aufhören, Code zu lesen.

Steinberger unterscheidet strikt zwischen dem oft belächelten „Vibe Coding” – dem chaotischen Hacken spät in der Nacht – und dem professionellen „Agentic Engineering”. Letzteres ist eine disziplinierte Praxis, bei der der Entwickler nicht mehr der Handwerker ist, der jeden Ziegelstein setzt, sondern der Architekt, der eine Armee von KI-Agenten steuert.

Hier sind die Kernsäulen dieser neuen Philosophie, wie Steinberger sie durch das OpenClaw-Projekt demonstriert.

„Ship Without Reading”: Vertrauen durch Verifikation

Die vielleicht kontroverseste Praxis in Steinbergers Workflow ist das Prinzip, Code in die Produktion zu geben, ohne ihn Zeile für Zeile geprüft zu haben. Für traditionelle Entwickler klingt das nach Fahrlässigkeit, doch im „Agentic Engineering” wird die menschliche Kontrolle verlagert:

• Closing the Loop: Anstatt Syntax zu prüfen, definiert der Entwickler Verifikationsschleifen. Der Agent schreibt nicht nur den Code, sondern auch den Test, führt ihn aus und liest die Fehlermeldung.
• Ergebnisorientiert: Wenn der Agent den Code schreibt, kompiliert und die Tests grün sind, ist der genaue Syntax-Weg oft irrelevant. Softwareentwicklung besteht zu großen Teilen aus „Plumbing” – dem Verschieben von Daten von A nach B. Steinbergers Ansatz befreit den Menschen von dieser Maschinerie, um sich auf Systemarchitektur und „Taste” (Geschmack) zu konzentrieren.

Der Tod des Pull Requests: „Prompt Requests” übernehmen

In einer Welt, in der Code von Maschinen generiert wird, verliert der klassische Pull Request (PR) an Bedeutung. Ein PR zeigt nur das Ergebnis (den Diff), aber nicht die Absicht.

• Steinberger argumentiert, dass Prompts wichtiger sind als Code. Ein „Prompt Request” zeigt, wie ein Problem gelöst wurde und welche Intention dahinterstand.
• In der OpenClaw-Community werden Beiträge oft nicht mehr auf Basis des Codes bewertet, sondern auf Basis des Prompts, der ihn erzeugt hat. Dies ermöglicht es dem Maintainer, die Lösung mit seinen eigenen Agenten nachzubauen oder anzupassen, anstatt fremden Code manuell zu debuggen.

CLI statt MCP: Gegen die Kontext-Verschmutzung

Während die Industrie versucht, komplexe Standards wie das Model Context Protocol (MCP) zu etablieren, setzt Steinberger auf bewährte Unix-Philosophie: Command Line Interfaces (CLIs).

• Das Problem mit MCPs: Sie neigen dazu, den Kontext des KI-Modells mit unnötigen Daten zu „verschmutzen” (z.B. liefert eine Wetter-API alle metrischen Daten, obwohl nur „Regen: Ja/Nein” gefragt war).
• Die CLI-Lösung: Agenten sind darauf trainiert, Terminals zu bedienen. Mit Tools wie jq können sie den Output eines CLIs filtern, bevor er in ihren Kontext gelangt. Dies hält das „Gedächtnis” des Modells sauber und effizient. OpenClaw nutzt eine „Armee von CLIs”, um alles vom Kalender bis zur Hausautomation zu steuern.

OpenClaw: Der Agent mit „Seele”

Das Projekt OpenClaw (früher unter diversen Namen wie Clawdbot oder Moltbot bekannt, bis Markenrechtsprobleme mit Anthropic zu einer Umbenennung zwangen) ist der Beweis für die Machbarkeit dieser Thesen.

• Self-Modifying Code: OpenClaw ist sich seiner selbst bewusst. Der Agent kann seinen eigenen Quellcode lesen, Fehler diagnostizieren und sich selbst updaten.
• Die soul.md: Um dem Agenten Persönlichkeit zu verleihen, nutzt Steinberger Markdown-Dateien (soul.md, identity.md), die Kernwerte und Charakterzüge definieren. Der Agent passt diese Dateien basierend auf Interaktionen an, was eine persistente „Beziehung” zum Nutzer simuliert.
• Das Betriebssystem der Zukunft: OpenClaw zeigt eine Zukunft, in der Apps zu bloßen APIs degradiert werden. Warum eine Fitness-App öffnen, wenn der Agent weiß, wo man ist, und die Daten direkt verarbeiten kann? Steinberger prognostiziert, dass 80 % der heutigen Apps durch solche proaktiven Agenten ersetzt werden könnten.

Fazit: Vom Coder zum Builder

Peter Steinbergers Weg zeigt, dass die Rolle des Softwareentwicklers nicht verschwindet, sondern sich radikal wandelt. Die Fähigkeit, Syntax auswendig zu lernen, wird ersetzt durch die Fähigkeit, Systeme zu designen, Agenten zu orchestrieren und – am wichtigsten – Geschmack und Vision beizusteuern. Wer heute noch jede Zeile Code manuell prüft, könnte morgen schon von denen überholt werden, die gelernt haben, mit Inferenz-Geschwindigkeit zu bauen.

Quellen: Basierend auf Peter Steinbergers Blogpost „Shipping at Inference-Speed” und Interviews im „The Pragmatic Engineer” sowie dem Lex Fridman Podcast.