Erweiterung der IBM Bob-Plattform mit Multi-Agenten-KI und Modernisierungstools für Unternehmen

Die Landschaft der Softwareentwicklung durchläuft einen fundamentalen Wandel, getrieben durch den zunehmenden Einsatz künstlicher Intelligenz. In diesem Kontext hat IBM signifikante Erweiterungen seiner agentenbasierten Softwareentwicklungsplattform "Bob" vorgestellt. Diese Neuerungen konzentrieren sich auf Multi-Agenten-KI-Fähigkeiten sowie auf spezialisierte Tools zur Modernisierung von Altsystemen. Ziel ist es, den gesamten Software Development Lifecycle (SDLC) umfassend zu unterstützen und die Effizienz in Unternehmen zu steigern.

Erweiterung der "Bob"-Plattform: Jenseits der reinen Code-Generierung

Die aktuellen Entwicklungen im Bereich der KI-gestützten Softwareentwicklung zeigen eine Verschiebung des Fokus. Während KI-Code-Assistenten die Code-Generierung bereits erheblich beschleunigen, verlagert sich der Engpass zunehmend auf die Überprüfung und Validierung des generierten Codes. IBMs "Bob" adressiert diese Entwicklung, indem die Plattform nicht mehr nur als einfacher Code-Assistent fungiert, sondern als umfassender Partner, der Entwickler über alle Phasen des SDLC hinweg unterstützt.

Laut einer Studie aus dem Jahr 2026, die von IBM zitiert wird, sind 85 % der befragten DevSecOps-Experten der Meinung, dass KI den Engpass in der Softwareentwicklung von der Code-Erstellung zur Überprüfung und Validierung verschoben hat. Eine weitere Untersuchung mit professionellen Softwareingenieuren aus demselben Jahr ergab, dass 82 % der Befragten weniger Zeit mit dem Schreiben von Code verbringen, wenn sie KI-Code-Assistenten nutzen. Dies deutet auf eine breitere Verlagerung von der reinen Code-Erstellung hin zu Verifikationsaktivitäten. Die neue Rolle wird oft als "Supervisory Engineering" beschrieben, welche die Steuerung, Bewertung und Korrektur von KI-generierten Outputs umfasst.

Multi-Agenten-Architektur und "Bobalytics" für Transparenz

Ein Kernstück der Erweiterungen ist die Einführung von Multi-Agenten-Fähigkeiten. Die Plattform ist nun in der Lage, verschiedene KI-Modelle spezifischen Aufgaben zuzuordnen und deren Ausführung über mehrere KI-Agenten hinweg zu koordinieren. Dies ermöglicht eine effizientere Bearbeitung komplexer Entwicklungsprojekte.

Um Unternehmen eine bessere Kontrolle über ihre KI-Ressourcen zu ermöglichen, hat IBM "Bobalytics" eingeführt. Dieses Analysetool bietet detaillierte Einblicke in die KI-Nutzung, die Ressourcenzuweisung und die damit verbundenen Kosten. Ingenieurteams stehen oft vor der Herausforderung, KI-Modelle manuell zu verwalten, was zu unvorhersehbaren Kosten und inkonsistenten Ergebnissen führen kann. "Bobalytics" soll hier Abhilfe schaffen, indem es Transparenz schafft und eine Optimierung der AI-Ressourcen ermöglicht. Neel Sundaresan, General Manager für Automation und AI bei IBM, betont, dass die Anforderungen an Unternehmens-KI über einfache Code-Assistenten hinausgehen. Unternehmen benötigen einen "End-to-End-Agenten-Entwicklungspartner", der sich nahtlos in bestehende Systeme integriert und die erforderlichen Governance-, Sicherheits- und Kostenkontrollen bietet.

Effizienzsteigerung durch parallele Ausführung und Subagenten

Eine weitere Neuerung ist die Unterstützung der parallelen, modellnativen Tool-Aufrufe. Modelle können nun mehrere Tools in einem einzigen Durchlauf anfordern und gleichzeitig ausführen, anstatt sie sequenziell aufzurufen. Dies beschleunigt Entwicklungsprozesse erheblich.

Zusätzlich setzt "Bob" nun Subagenten ein, um komplexe Aufgaben in isolierten Kontexten zu bearbeiten. Aktivitäten wie das Lesen von Dateien, die Durchführung von Suchen oder das Verfolgen von Funktionen können die Menge an Informationen im Kontextfenster eines KI-Modells erhöhen und somit das Volumen der verarbeiteten Tokens steigern. Während langer, mehrstufiger Aufgaben können Dateiinhalte, Suchergebnisse und andere Zwischenergebnisse das Hauptkontextfenster belasten. Subagenten ermöglichen es, diese komplexen Arbeiten in separaten Kontextfenstern zu erledigen und nur die relevanten Ergebnisse an die Hauptkonversation zurückzugeben. Dies führt zu schnelleren Antworten und hilft gleichzeitig, die Kosten zu managen, da das Kontextfenster effizienter genutzt wird.

Spezialisierte Workflows für die Modernisierung von Altsystemen

IBM erweitert die Einsatzmöglichkeiten von "Bob" auch auf die Modernisierung von Unternehmensanwendungen. Hierfür wurden Premium-Pakete für IBM Z, IBM i und Java-Umgebungen entwickelt. Diese Pakete umfassen vordefinierte Workflows, die Unternehmen an ihre spezifischen Systeme anpassen und erweitern können. Der Fokus liegt darauf, konsistente und auditierbare Ergebnisse zu liefern, unabhängig davon, welcher Ingenieur die Workflows ausführt.

Langlebige Codebasen enthalten oft jahrzehntelange Architektur-Entscheidungen, Abhängigkeiten, undokumentiertes Wissen und operationale Einschränkungen. Eine Forschungsarbeit aus dem Jahr 2026 zur KI-gestützten Softwareentwicklung argumentiert, dass der Quellcode allein nicht ausreicht, um die Design-Rationale, kontextuellen Entscheidungen und historischen Informationen zu erfassen, die für das Verständnis langlebiger Softwaresysteme notwendig sind. Die spezialisierten Pakete von IBM sind darauf ausgelegt, diese Herausforderungen zu adressieren.

Das IBM Z-Paket unterstützt die Modernisierung von COBOL- und PL/I-Anwendungen sowie die Analyse von Job Control Language (JCL). Mainframe-Systeme sind weiterhin in Sektoren wie Bankwesen, Versicherungen und Handel weit verbreitet. Das Paket wendet KI-gestützte Modernisierungs-Workflows auf Anwendungen in IBM Z-Umgebungen an, einschließlich der Analyse von JCL, die zur Definition und Steuerung von Jobs auf IBM Mainframe-Systemen verwendet wird.

Das IBM i-Paket umfasst die Integration entfernter Dateisysteme, IBM i-spezifische Betriebsmodi und Tools sowie Workflows, die auf Entwicklungspraktiken in IBM i-Umgebungen zugeschnitten sind.

Ein separates Java-Modernisierungspaket unterstützt die Migration auf Java 25, umfangreiches Code-Refactoring und Abhängigkeitsanalysen über Java-Anwendungsportfolios hinweg. IBM hebt hervor, dass die vordefinierten Workflows darauf abzielen, die Variabilität in komplexen, mehrstufigen Modernisierungsprojekten zu reduzieren. Die Aufgabenabfolge kann an die Umgebung eines Unternehmens angepasst werden, bleibt dabei aber über Benutzer und Projekte hinweg wiederholbar und auditierbar.

Praxisbeispiele und Ausblick

Erste Anwendungsbeispiele unterstreichen das Potenzial der erweiterten "Bob"-Plattform. Jack Henry, ein Anbieter von Finanztechnologie, nutzt "Bob" zur Unterstützung der Entwicklung seiner RPG-Codebasis. Das Unternehmen sah sich mit Herausforderungen bei der Wartung und Aktualisierung dieser Codebasis konfrontiert, da sein Anwendungsportfolio an Größe und Komplexität zunahm. Kevin Sligar, Chief Technical Architect bei Jack Henry, berichtet, dass die Entwickler dank IBM Bob die RPG-Entwicklungsworkflows beschleunigen, die Codequalität verbessern und tiefere Einblicke in jahrzehntelang angesammeltes Systemwissen gewinnen konnten. Die Plattform habe auch die Effizienz bei Erweiterungsarbeiten unterstützt.

Ein weiteres Beispiel liefert Blue Pearl, ein Unternehmen für Cloud-Dienste und Beratungsleistungen. Dort wurde "Bob" in einem Altsystem-Modernisierungsprogramm eingesetzt. Saireshan Govender, CEO der Blue Pearl Group, berichtet, dass ein Projekt, das ursprünglich auf neun Monate und 14 Ingenieure geschätzt wurde, nach der Einführung von IBM Bob in nur drei Tagen abgeschlossen werden konnte. Govender hebt hervor, dass das beeindruckendste Ergebnis nicht die Geschwindigkeit war, sondern die Kombination aus operativer Effizienz, Kostenoptimierung und vertrauenswürdigen, aufbauenden realen Ergebnissen.

Diese Entwicklungen zeigen, dass KI-gestützte Plattformen wie IBM Bob das Potenzial haben, die Softwareentwicklung grundlegend zu verändern. Sie ermöglichen nicht nur eine Beschleunigung der Prozesse, sondern auch eine verbesserte Qualität, Transparenz und Kostenkontrolle, insbesondere im komplexen Umfeld der Unternehmens-IT und der Modernisierung von Altsystemen.

(Foto von IBM)

Bibliografie

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