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Blick aus dem Cockpit auf eine Küstenstraße: Eine Roboterhand und eine menschliche Hand vom Beifahrersitz greifen gemeinsam ans Lenkrad, darüber der Schriftzug „AI Autonomy?“

Wie selbständig war eigentlich mein AI Engineering Agent?

100 % der Artefakte vom KI-Agenten, 79 % der Entscheidungen autonom, 8 Eingriffe von mir. Wie selbständig mein Engineering-Agent wirklich war und was ihn besser macht.

Julian Weyer
Julian Weyer 14. Oktober 2026 · 4 Min. Lesezeit
KI ·KI ·Agentic AI ·4 Min. Lesezeit

Aus einer Laune heraus hatte ich mir vorgenommen, einen autonomen Engineering-Agent zu entwickeln, und ihm eine Aufgabe gegeben: Konstruiere mir einen DIY-Roboter, vom Anforderungsdokument über CAD und Simulation bis zur Firmware. Nun, einige Chat-Sessions später, habe ich einen fertigen Entwurf, eine Einkaufsliste, und den festen Willen, das Teil zu bauen (hier ist er in der Simulation). Aber: wie autonom war mein Agent dabei eigentlich?

Ich könnte hier natürlich anfangen, das Blaue vom Himmel zu erzählen. Dass KI jetzt da ist, und Ingenieure nicht mehr gebraucht werden. Und ja: warm anziehen müssen sie sich (wir uns). Zumindest sollten sie sich ganz unbedingt mit agentischen Frameworks und den APIs ihrer CAD- und PLM-Umgebungen beschäftigen. Denn die sind das Eingangstor für vieles, was in der Zukunft Engineering verändern wird.

Aber nein: ganz autonom hat mein Agent nicht gearbeitet. Ich habe versucht das in Zahlen zu fassen:

Wie autonom war der Agent? 100 Prozent der 353 Artefakte hat der Agent autonom erzeugt, ohne Regeln, Marketing und beigestellte Teile. 15 von 19 Entscheidungen, also 79 Prozent, hat er autonom getroffen. Es gab 8 wesentliche Eingriffe des Menschen: 3 Richtungsentscheidungen und 5 grobe Schnitzer des Agenten. WIE AUTONOM WAR DER AGENT? 100 % der Artefakte autonom erzeugt 353 Dateien: Code, CAD, SysML, Simulationen, Anforderungen, Tests, Doku 79 % 15 von 19 Entscheidungen autonom getroffen 17 ADRs und 2 Handoff-Entscheidungen; die 4 blassen Felder traf der Mensch 8 Wesentliche Eingriffe des Menschen 3 Richtungsentscheidungen (weiß), 5 grobe Schnitzer des Agenten (schraffiert)

Ich meine mich zu wiederholen, wenn ich sage: Ohne KI hätte es dieses Projekt nicht gegeben — ohne mich aber auch nicht. Aber das trifft es ziemlich gut. Ich habe im Laufe des Experiments gesehen, welche Potenziale KI inzwischen schon hat, aber auch, welche Grenzen sie noch hat. Und für den Moment möchte ich zwei Perspektiven aufwerfen:

Zwei Perspektiven: Modell und Harness

Die Grenze des Modells. KI hat nahezu unbegrenztes Weltwissen. Aber es fällt ihr mitunter schwer im richtigen Moment die richtigen Schlüsse zu ziehen. Das ist eine systemische Grenze, die sich zu einem gewissen Anteil erst durch zukünftige Modellgenerationen überwinden lässt,… aber:

Der Ausgleich durch den Harness. Das Vermögen der Frameworks („Harnesse”) um KI-Modelle herum kann einen Teil der blinden Flecke heutiger Modelle ausgleichen.

Daher sehe ich mit meinem Experiment auch das Ende der Fahnenstange selbst mit aktuellen Modellen noch lange nicht erreicht. Viele der Schwächen, die ich gesehen habe, glaube ich, lassen sich mit Verbesserungen in meinem Operating Model ausgleichen. Jetzt wird zwar erstmal der Roboter in seinem aktuellen Design-Entwurf physisch gebaut, aber für direkt danach habe ich mir die nächste Iteration meines Operating Models vorgenommen.

Außerdem will ich das ganze Projekt auch insgesamt auf das nächste Level heben. Bislang ist die Basis für meinen Agenten letztlich der Coding Agent Claude Code. Der ist schon ziemlich gut, hat aber eigentlich einen anderen Hintergrund. Und wie der Zufall so will, gibt es im Hause PROSTEP ein eigenes agentisches Framework, das genau auf PLM-Anwendungen zugeschnitten ist. Wäre doch schade, das für die nächste Runde nicht zu nutzen ;-)

Die gröbsten Schnitzer

Damit es nicht nur bei Zahlen bleibt: Das waren die größten Patzer meines Agenten, und was sie wohl verhindert hätte.

SchnitzerWas das womöglich abgefangen hätte
Rechteckiger Alu-Rahmen statt rundem Acryl-Chassis, obwohl der Bausatz eigentlich eindeutig istDesign-Richtlinie: Annahmen aus der Recherche gegen Datenblatt und Bild prüfen
Fehlende Befestigung für die FrontplattenVollständigkeitsprüfung aller Teile und Verbindungen
Unvollständiges Zusammenbau-ModellVollständigkeitsprüfung aller Teile und Verbindungen
Teile in der Simulation nicht korrekt ausgerichtetAutomatischer Check der Rohdaten (Lage, Bounding Box) statt Blick auf den Screenshot
Unsinnige Vereinfachungen in der SimulationDesign-Richtlinie: Modellannahmen begründen und gegen eine Handrechnung prüfen