Erfahren Sie, wie AMP, Sourcegraphs bahnbrechender Coding-Agent, die KI-Entwicklung revolutioniert, indem er schnelle Iteration, autonomes Denken und Tool-Calling-Agenten nutzt – und warum herkömmliche Entwickler-Tools überflüssig werden.
Das Feld der KI-Coding-Agenten erlebt eine beispiellose Disruption. Was vor sechs Monaten noch als innovativ galt, ist heute schon überholt. GitHub Copilot, einst der Goldstandard für KI-gestützte Entwicklung, wurde von neuen Tools verdrängt. Cursor dominierte als das am schnellsten wachsende Startup aller Zeiten, doch schon bald traten noch fortschrittlichere Lösungen auf den Plan. In diesem sich rasant wandelnden Ökosystem traf Sourcegraph eine mutige strategische Entscheidung: Statt ihr bestehendes Produkt Cody schrittweise zu verbessern, entwickelten sie mit AMP einen völlig neuen Coding-Agenten, der von Grund auf für die Spitze der KI-Fähigkeiten konzipiert wurde.
Dieser Artikel beleuchtet die Philosophie, technische Architektur und Geschäftsstrategie hinter AMP und gibt Einblicke aus Gesprächen mit dem Team hinter diesem revolutionären Tool. Wir untersuchen, warum herkömmliche Ansätze zur Produktentwicklung im Zeitalter rasanten KI-Fortschritts scheitern, wie sich Tool-Calling-Agenten grundlegend von bisherigen KI-Coding-Assistenten unterscheiden und wie die Zukunft autonomer Entwicklung aussieht. Am wichtigsten: Wir verstehen, warum der „Kaiser keine Kleider hat“ – warum etablierte Produkte mit scheinbar unerschütterlicher Marktposition durch einen Technologieumschwung quasi über Nacht irrelevant werden können.
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Die Entwicklung KI-gestützter Softwareentwicklung folgt einer klaren Linie – jede Generation baut auf der vorherigen auf, verändert aber grundlegend die Interaktion zwischen Entwicklern und künstlicher Intelligenz. Um die Bedeutung von AMP zu verstehen, müssen wir wissen, was einen Coding-Agenten von früheren KI-Hilfen unterscheidet. Der Weg begann mit GitHub Copilot, das Code-Vervollständigung und Vorschläge direkt in den Editor der Entwickler brachte. Copilot war revolutionär, weil es KI unaufdringlich in den Entwicklungsprozess integrierte und Vorschläge beim Tippen lieferte. Doch Copilot war grundlegend limitiert – es konnte zwar Code vorschlagen, aber keine komplexen, mehrstufigen Aufgaben ausführen oder mit der gesamten Entwicklungsumgebung interagieren.
Die nächste Generation brachte Tools wie Cursor und Windsurf, die IDE-Forks schufen und KI tiefer in die Entwicklungsumgebung integrierten. Diese Tools zeigten, dass teilweise agentische Fähigkeiten – also KI, die komplexere Aufgaben innerhalb der IDE erledigen kann – die Entwicklerproduktivität deutlich steigern. Sie bewiesen, dass Entwickler bereit sind, ihre gesamte Entwicklungsumgebung zu wechseln, wenn die KI-Fähigkeiten ausreichend fortschrittlich sind. Doch auch diese Tools arbeiteten interaktiv: Sie erforderte Entwicklereingaben und -freigaben bei jedem Schritt und konnten nicht wirklich eigenständig agieren.
Ein Coding-Agent hingegen besitzt eine grundlegend andere Architektur. Ein Agent besteht aus drei Kernkomponenten: einem Sprachmodell (typischerweise ein Frontier-Modell wie Claude 3.5), einem System-Prompt, der das Verhalten und die Einschränkungen des Agenten definiert, und einer Reihe von Tools samt zugehörigen Prompts, die beschreiben, was jedes Tool kann. Der entscheidende Unterschied: Agenten können mit expliziten Berechtigungen externe Systeme ansprechen – Dateisysteme, Code-Editoren, Versionskontrollsysteme und mehr. Das heißt, ein Agent kann ein Problem selbstständig analysieren, entscheiden, welche Tools er nutzt, diese ausführen, die Resultate auswerten und iterieren, bis die Aufgabe gelöst ist. Das ist grundlegend leistungsfähiger als jeder bisherige Ansatz, denn es ermöglicht echtes autonomes Arbeiten statt nur erweiterter Vorschläge oder interaktiver Unterstützung.
Die Technologielandschaft befindet sich in einer Phase nie dagewesener Instabilität. Was vor 18 Monaten noch Stand der Technik war, gilt heute als veraltet. GitHub Copilot, 2021 veröffentlicht, war tatsächlich revolutionär – es war die erste Mainstream-Anwendung großer Sprachmodelle in der Softwareentwicklung. Doch heute zählen viele Entwickler Copilot nicht einmal mehr zu den Top-Tools für KI-gestütztes Programmieren. Nicht, weil Copilot schlechter geworden wäre, sondern weil sich die zugrundeliegende Technologie so schnell weiterentwickelt hat, dass sich die gesamte Kategorie verschoben hat. Für etablierte Unternehmen ist das eine enorme Herausforderung: Wie hält man ein erfolgreiches Produkt am Leben, wenn sich das Fundament ständig verschiebt?
Traditionelle Produktentwicklung geht von einem relativ stabilen Untergrund aus: Man findet Product-Market-Fit, skaliert das Produkt, etabliert solide Engineering-Praktiken, fügt Enterprise-Features hinzu, schließt langlaufende Verträge ab. Dieses Vorgehen funktionierte jahrzehntelang, weil sich Technologie meist schrittweise entwickelte. Im aktuellen KI-Zeitalter ist dieser Ansatz jedoch schädlich. Wer auf Skalierbarkeit und Stabilität optimiert, wird langsam. Wer langsam wird, verpasst die nächste Welle von Fortschritten. Hat man gerade die Enterprise-Features und Compliance abgehakt, erscheint ein neues Modell, das den eigenen Ansatz obsolet macht.
Sourcegraph stand mit Cody vor genau diesem Dilemma. Cody war ein erfolgreiches Produkt mit Unternehmenskunden, langfristigen Verträgen und relevantem Umsatz. Doch Cody war eng mit der Sourcegraph-Plattform verwoben und damit an deren Releasezyklen gebunden. Die Plattform hatte eigene Infrastruktur, eigenen Deployment-Plan und eigene Beschränkungen. Als Claude 3.5 Sonnet erschien und das Team erkannte, dass mit einem Tool-Calling-Agenten und autonomem Reasoning etwas grundlegend Neues möglich war, stand die Wahl: Diese Fähigkeiten in Cody einbauen – oder mit einem neuen Produkt starten. Sie entschieden sich für Letzteres. Diese Entscheidung offenbart einen entscheidenden Einblick darin, wie man in sich schnell entwickelnden Märkten besteht.
Die Schlüsselerkenntnis: Ein $20-Abo-Modell funktioniert nicht für einen Tool-Calling-Agenten. Die Rechenressourcen sind grundlegend andere. Ein Chat-basierter Assistent wie Cody läuft effizient auf bescheidener Infrastruktur. Ein Tool-Calling-Agent, der Code analysiert, Tools nutzt und autonom iteriert, benötigt signifikant mehr Rechenleistung. Das ist nicht nur ein Preisproblem, sondern ein Zeichen dafür, dass das Produkt grundlegend anders ist und ein anderes Geschäftsmodell, andere Kundenerwartungen und eine andere Go-to-Market-Strategie braucht. Mit AMP als eigenständigem Produkt und eigener Marke konnte Sourcegraph diese Erwartungen vollständig neu setzen: „Das ist nicht Cody 2.0. Das ist etwas völlig anderes. Es kostet mehr, weil es mehr kann. Es funktioniert anders, weil es auf einer anderen Architektur basiert.“
Um zu verstehen, warum AMP ein Paradigmenwechsel ist, muss man die technische Architektur von Tool-Calling-Agenten im Detail kennen. Ein Tool-Calling-Agent ist nicht einfach ein Sprachmodell mit Funktionszugriff. Die Architektur ist deutlich anspruchsvoller und leistungsfähiger. Das System basiert auf einem modernen Sprachmodell – im Fall von AMP Claude 3.5 Sonnet –, das darauf trainiert wurde, Tools effektiv zu nutzen. Das Modell erhält einen System-Prompt, der Rolle, Einschränkungen und Ziele definiert. Dieser Prompt ist keine beiläufige Anweisung, sondern sorgfältig konstruiert und prägt, wie das Modell Probleme analysiert und entscheidet, welche Tools es verwendet.
Zusätzlich hat jedes Tool einen eigenen Prompt, der beschreibt, was das Tool tut, welche Parameter es akzeptiert, was es zurückliefert und wann es eingesetzt werden sollte. Das ist entscheidend, weil das Sprachmodell nicht nur wissen muss, dass es ein bestimmtes Tool gibt, sondern auch, wofür und wann es sinnvoll ist. Ein Agent könnte z. B. Tools zum Lesen und Schreiben von Dateien, Ausführen von Code, Testen und Committing besitzen. Jedes Tool ist detailliert beschrieben, damit das Modell abwägen kann, welches Tool in welcher Situation das richtige ist. Das Modell kann dann autonom diese Tools nutzen, die Ergebnisse beobachten und auf Basis dessen iterieren.
Die Stärke dieser Architektur zeigt sich, wenn man betrachtet, was ein Agent leisten kann. Ein Entwickler könnte den Agenten etwa bitten: „Implementiere eine neue Funktion, die Benutzer-Authentifizierung in diesen Code einbaut.“ Der Agent kann dann eigenständig: den bestehenden Code analysieren, erkennen, wo Authentifizierung integriert werden muss, den nötigen Code schreiben, Tests ausführen, bei Fehlern den Code anpassen und schließlich die Änderungen commiten – alles ohne menschliches Zutun. Der Agent analysiert das Problem, entscheidet, welche Tools zum Einsatz kommen und iteriert anhand der Ergebnisse.
Das unterscheidet sich grundlegend von bisherigen KI-Tools. Copilot kann Code vorschlagen, aber keine mehrstufigen Workflows ausführen. Cursor kann komplexere Aufgaben erledigen, benötigt aber bei jedem Schritt menschliche Bestätigung. Ein Agent hingegen arbeitet mit expliziten Berechtigungen autonom. Das eröffnet völlig neue Leistungsklassen – bringt aber auch neue Herausforderungen mit sich: Autonome Agenten können Fehler in großem Maßstab machen, schädliche Operationen ausführen, wenn sie nicht sauber begrenzt werden, und benötigen sorgfältiges Prompt-Engineering. Deshalb sind Architektur und Ansatz von AMP so wichtig.
Beim Start von AMP traf das Team eine grundlegende Entscheidung: Geschwindigkeit und Iteration sind oberstes Ziel, alles andere folgt daraus. Das bedeutete, viele Praktiken, die Sourcegraph mit Cody erfolgreich machten, aufzugeben. Keine formalen Code-Reviews. Keine langen Planungszyklen. Keine Sicherheits- und Compliance-Checklisten, die neun Monate dauern. Stattdessen ein persönliches Projektgefühl: Direkt auf main pushen, 15-mal täglich releasen, das Produkt ständig selbst nutzen und auf Basis realer Nutzung iterieren.
Das klingt chaotisch – und gemessen an klassischen Software-Standards ist es das auch. Doch gerade für ein Produkt an der KI-Spitze ist das genau richtig. Denn: Die Spitze bewegt sich. Alle paar Monate erscheint ein neues Modell. Alle paar Wochen entstehen neue Fähigkeiten. Alle paar Tage werden neue Prompt- oder Tool-Engineering-Techniken entdeckt. In diesem Umfeld zählt Iterationsgeschwindigkeit mehr als zuverlässige Skalierung. Ein Produkt, das 15-mal täglich releast, kann neue Modellfähigkeiten innerhalb von Stunden nutzen. Wer traditionelle Releasezyklen fährt, ist Monate im Rückstand.
Auch die Teamstruktur spiegelt das wider: Das Kernteam von AMP ist klein – etwa acht Personen – im Vergleich zu größeren Entwicklungsabteilungen. Diese Größe ist gewollt: Sie ermöglicht schnelle Entscheidungen ohne Kommunikations-Overhead. Alle Teammitglieder sind erfahren und können ohne ausgedehnte Reviews arbeiten. Sie nutzen das Produkt ständig selbst, erkennen schnell Probleme und verstehen Nutzerbedürfnisse unmittelbar. Sie bauen kein Tool für alle Entwickler – sie bauen für jene, die genauso schnell vorankommen wollen und bereit sind, neue Ansätze zu wagen.
Diese Positionierung ist zentral: AMP will nicht GitHub Copilot für alle sein. Es will nicht das Standard-KI-Tool für alle Entwickler sein. Stattdessen ist es das Tool für Teams und Entwickler, die schnell sein und an der Spitze bleiben wollen. Das ist ein kleinerer Markt als „alle Entwickler“, aber einer, der bereit ist, deutlich mehr für überlegene Fähigkeiten zu zahlen. Das Geschäftsmodell spiegelt das wider: Statt $20-Abo zahlen AMP-Kunden hunderte Dollar monatlich, mit Jahresumsätzen im sechsstelligen Bereich pro Team – weil das Nutzenversprechen für die Zielgruppe so stark ist.
Die Prinzipien hinter AMP – schnelle Iteration, Positionierung an der Spitze, autonomes Reasoning – sind direkt auf die Automatisierung komplexer Workflows übertragbar. FlowHunt als Plattform für den Aufbau und die Automatisierung solcher Workflows steht vor ähnlichen Herausforderungen und Chancen. So wie AMP sich für die nächste Generation der KI-Fähigkeiten positioniert, kann FlowHunt Organisationen helfen, Workflows zu schaffen, die raschen Technologieänderungen standhalten. Durch Fokus auf Flexibilität, schnelle Iteration und die Fähigkeit, neue Tools und Features zügig einzubinden, bleiben Teams mit FlowHunt stets am Puls der Zeit.
Der entscheidende Gedanke: In einem Umfeld, das sich schnell wandelt, ist Anpassungsfähigkeit wertvoller als Optimierung auf den Status quo. Das gilt sowohl für KI-Entwicklungsagenten als auch für die Automatisierung von Geschäftsprozessen. FlowHunt ermöglicht es Teams, Workflows mit den neuesten KI-Fähigkeiten zu erstellen, sie schnell zu testen und anhand der Resultate zu optimieren. Neue Modelle und Tools können laufend eingebunden werden, ohne aufwändige Umstrukturierungen. Die Zukunft der Automatisierung ist nicht statisch und bis ins Letzte optimiert, sondern dynamisch, adaptiv und entwickelt sich mit der Technologie weiter.
Der Markt für KI-Coding-Agenten ist ein spannendes Beispiel dafür, wie schnell Markführerschaft wechseln kann. Anfang 2024 galt Cursor als das Nonplusultra der KI-Coding-Tools, das am schnellsten wachsende Startup aller Zeiten. Entwickler wechselten in Scharen zu Cursor, der Markt schien verteilt. Doch schon nach wenigen Monaten verschob sich das Bild: Neue Tools tauchten auf, Fähigkeiten verbesserten sich, Entwickler stellten neue Fragen. Mitte 2024 nannten viele Entwickler Cursor schon nicht mehr als erstes, wenn nach dem besten KI-Tool gefragt wurde – die Führungsposition war ins Wanken geraten.
Dieses Muster ist nicht auf Coding-Agenten beschränkt. Es ist typisch für Märkte, in denen die zugrundeliegende Technologie rasch voranschreitet. In solchen Märkten ist Anpassungsfähigkeit wichtiger als Marktanteil. Ein Unternehmen mit 30 % Marktanteil, das schnell iteriert und neue Fähigkeiten integriert, wird langfristig ein Unternehmen mit 50 % Marktanteil überholen, das langsam ist. Genau deshalb war Sourcegraphs Entscheidung, AMP als separates Produkt zu bauen, so klug: Losgelöst von Codys Zwängen konnte das Team schnell handeln, zügig iterieren und sich an die Spitze setzen.
Die größere Lektion: In solchen Märkten hat der Kaiser oft keine Kleider. Etablierte Produkte, scheinbar unantastbar, können schnell obsolet werden. Nicht, weil sie schlechter werden, sondern weil sie sich nicht schnell genug anpassen. Erfolgreiche Unternehmen verstehen dieses Prinzip und richten sich danach aus: Sie optimieren nicht für aktuelle Bedingungen, sondern für Anpassungsfähigkeit. Sie bedienen nicht jeden Kunden, sondern fokussieren auf jene, die Geschwindigkeit und Innovation schätzen. Sie folgen nicht klassischen Entwicklungsprozessen, sondern setzen auf schnelle Iteration und Lernen.
Die Diskussion um AMP zeigt: Die nächste große Entwicklung bei KI-Agenten ist der Wechsel von interaktiven zu asynchronen Agenten. Heute arbeiten die meisten Coding-Agenten interaktiv: Ein Entwickler startet einen Agenten im Editor oder CLI, dieser führt einige Operationen aus, der Entwickler sieht das Ergebnis. In der Regel läuft nur ein Agent synchron. Das ist schon ein großer Fortschritt gegenüber manueller Arbeit – aber nicht die Endstufe agentengestützter Entwicklung.
Die nächste Grenze sind asynchrone Agenten, die rund um die Uhr im Hintergrund und parallel laufen. Statt nur einem Agenten könnten künftig 10, 50 oder 100 Agenten zeitgleich an unterschiedlichen Aufgaben arbeiten. Einer refaktoriert eine Komponente, ein anderer schreibt Tests für ein anderes Modul, ein dritter analysiert Performance-Probleme und schlägt Optimierungen vor – alles ohne menschliches Zutun, alles parallel. Die Auswirkungen sind enorm: eine 10- bis 100-fache Steigerung des Outputs, ein fundamentaler Wandel der Arbeitsweise von Entwicklungsteams und ein völlig neues Bild dessen, was mit KI-gestützter Entwicklung möglich ist.
Das hat erhebliche Auswirkungen auf Inferenzkosten, Teamorganisation und die Rolle des Entwicklers. Es bringt aber auch neue Herausforderungen für Qualitätssicherung, Sicherheit und Fehlerprävention in großem Maßstab mit sich. Das Potenzial ist jedoch enorm: Teams, die asynchrone Agenten effektiv nutzen, können in Tagen schaffen, was heute Wochen dauert. Darum ist die Fähigkeit, sich schnell anzupassen, so entscheidend – wer als erstes effektive Async-Agenten baut, verschafft sich einen gewaltigen Vorsprung.
Das Grundprinzip von AMP: Für Unsicherheit bauen. Das Team weiß nicht, wohin sich die Technologie genau entwickelt, aber es weiß, dass sie sich ändern wird. Es weiß nicht, welche Fähigkeiten künftig zählen, aber dass neue Fähigkeiten kommen. Es weiß nicht, wie der Markt in sechs Monaten aussieht, aber dass er anders sein wird. Angesichts dieser Unsicherheit ist Anpassungsfähigkeit wichtiger als Optimierung. Das bedeutet: flexibler Code, schnelle Releasefähigkeit, Nähe zur KI-Spitze, Bereitschaft, Ansätze über Bord zu werfen, die nicht mehr funktionieren.
Dieses Prinzip prägt Teamstruktur, Geschäftsmodell und Kundenstrategie: Das Team bleibt klein und erfahren für schnelle Entscheidungen. Das Geschäftsmodell ist flexibel, ohne starre Preise oder Nutzerzahlen, um sich rasch an Marktveränderungen anzupassen. Die Kundenstrategie richtet sich auf Entwickler, die schnell vorankommen wollen – so entsteht eine natürliche Übereinstimmung zwischen Firmenfähigkeiten und Kundenbedürfnissen. Alles folgt aus dem Kernprinzip, für Unsicherheit zu bauen und Anpassungsfähigkeit zu optimieren.
Das ist radikal anders als traditionelle Produktentwicklung, wo man die Zukunft vorherzusagen versucht, auf Skalierung baut und auf Stabilität optimiert. Doch in Märkten, wo Technologie schnell voranschreitet, sind klassische Ansätze sogar schädlich: Sie bremsen, sie zementieren Entscheidungen, die schnell veraltet sind, und verhindern Anpassung. Erfolgreich sind die, die Unsicherheit akzeptieren, auf Anpassungsfähigkeit optimieren und schnell genug bleiben, um vorne zu bleiben.
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Die Fähigkeit, 15-mal täglich zu releasen, ist kein Zufall, sondern das Ergebnis bewusster Architekturentscheidungen. Die erste war, AMP vollständig von der Sourcegraph-Plattform zu entkoppeln. Cody war eng integriert und an deren Releasezyklen und Infrastruktur gebunden. AMP wurde als eigenständiges Produkt mit eigener Infrastruktur, eigenem Deployment-Pipeline und eigenem Releaseplan gebaut. Diese Entkopplung ist entscheidend, weil sie den Koordinationsaufwand großer Systeme eliminiert: Änderungen an AMP müssen nicht mit der Plattform abgestimmt werden, Releases können jederzeit erfolgen.
Die zweite Entscheidung war ein minimaler Review-Prozess: Das Team pusht auf main und shippt häufig. Geht etwas kaputt, wird es sofort behoben. Das klingt riskant, funktioniert aber, weil das Team klein, erfahren und das Produkt ständig selbst im Einsatz hat. Probleme werden sofort erkannt und ausgebessert. Schnell iterieren ist möglich, weil niemand auf Review-Freigaben wartet. In einem großen Unternehmen mit vielen Entwicklern wäre das riskant – im kleinen, erfahrenen Team aber extrem effektiv.
Die dritte Entscheidung: Das Produkt wird aggressiv selbst genutzt („dogfooding“). Das Team baut AMP mit AMP. Dadurch entsteht ein extrem kurzer Feedback-Loop: Probleme und Limitierungen fallen sofort auf, neue Anwendungsmöglichkeiten und Fähigkeiten werden laufend entdeckt. Wer das eigene Produkt baut und nutzt, lernt schnell, was funktioniert und was nicht. Edge Cases, die klassische Tests nie finden würden, treten zutage. So entwickelt sich ein Gespür, welche Features wirklich wichtig sind – ein großer Vorteil für schnelle Iteration.
Die vierte Entscheidung: Der Code bleibt einfach und flexibel. Statt ein extrem optimiertes, komplexes System zu bauen, wird Wert auf leichte Änderbarkeit und Erweiterbarkeit gelegt. Damit können neue Fähigkeiten schnell aufgenommen werden – sei es ein neues Modell, eine neue Prompt-Engineering-Technik oder eine bessere Herangehensweise. Diese Einfachheit und Flexibilität ist in einem sich schnell entwickelnden Markt wertvoller als Optimierung.
Das Preismodell von AMP zeigt viel über Wertschöpfung im KI-gestützten Entwickeln. Früh war klar: Mit $20/Monat lässt sich ein Tool-Calling-Agent nicht betreiben. Das ist nicht nur ein Preisproblem, sondern zeigt, dass das Produkt grundlegend anders ist und ein anderes Geschäftsmodell braucht. Ein Chat-basiertes Tool wie Cody läuft effizient auf bescheidener Hardware. Ein Tool-Calling-Agent, der Code analysiert, Tools nutzt und autonom iteriert, braucht viel mehr Rechenleistung – die Infrastrukturkosten allein rechtfertigen höhere Preise.
Aber auch das Nutzenversprechen rechtfertigt den Preis. Für Entwickler oder Teams, die AMP effektiv nutzen, sind die Produktivitätsgewinne enorm. Ein Agent, der Features implementieren, Tests schreiben und Code refaktorisieren kann, spart pro Woche viele Stunden Arbeit. Bei Entwicklerteams entstehen daraus riesige Werte. Spart AMP einem Team 10 Stunden pro Woche und kostet Entwicklerzeit $100 pro Stunde, schafft AMP $1.000 Wert pro Woche. Hunderte Dollar Monatsgebühr sind ein Bruchteil davon. Deshalb erzielen manche Teams sechsstellige Jahresumsätze – das Preis-Leistungs-Verhältnis ist für die Zielgruppe ein echtes Schnäppchen.
Das Preismodell spiegelt auch die strategische Positionierung: Durch deutlich höhere Preise als klassische Tools signalisiert AMP, dass es eine andere Produktkategorie ist. Es konkurriert nicht über den Preis, sondern über Fähigkeiten und Wert. Das zieht Kunden an, die Fähigkeiten und Wert schätzen, und hält Preissensitive fern. Genau das ist die richtige Segmentierung für ein Produkt an der KI-Spitze: Sie wollen Kunden, die den Mehrwert erkennen und bereit sind, dafür zu zahlen, und nicht die, die immer zum billigsten Anbieter wechseln würden.
Ein besonders interessanter Aspekt von Sourcegraphs Ansatz ist das Management des Spannungsfelds zwischen Innovation und Stabilität. Sourcegraph hat mit Cody und der Plattform ein erfolgreiches, profitables Geschäft. Dieses finanziert die radikalen Experimente mit AMP – schafft aber auch organisatorische Spannungen. Wie hält man ein stabiles, profitables Geschäft aufrecht und betreibt gleichzeitig radikale Innovation? Wie bindet man erfahrene Entwickler an das neue Produkt, obwohl sie tief im alten verwurzelt sind?
Die Antwort liegt in mehreren Entscheidungen. Erstens: Sourcegraph versucht nicht, bestehende Cody-Kunden auf AMP zu migrieren. Stattdessen werden das Vertrauen und die Erlöse aus Cody genutzt, um AMP zu finanzieren. Das ist entscheidend: Eine Migration wäre schwierig, weil AMP grundlegend anders funktioniert und ganz andere Nutzungsstrukturen verlangt. Durch die Trennung können beide Produkte unterschiedliche Zielgruppen bedienen und Disruption vermeiden.
Zweitens: Das AMP-Team besteht aus Leuten ohne festgefahrene Vorstellungen darüber, wie Software gebaut wird. Manche der erfolgreichsten Teammitglieder haben nur in Ein- oder Zwei-Mann-Startups gearbeitet. Sie kennen keine traditionellen Engineering-Praktiken, keine festgefahrenen Review- und Planungsprozesse. Diese „Unvoreingenommenheit“ ist ein Vorteil: Sie können radikale Praktiken übernehmen, ohne sich von alten Überzeugungen lösen zu müssen.
Drittens: Für AMP gelten explizit andere Regeln als im Rest des Unternehmens. Keine klassischen Code-Reviews, kein Security- und Compliance-Checklisten, keine aufwändigen Planungszyklen. Das ist möglich, weil die Kunden Vertrauen haben – sie wissen, dass AMP ein Frontier-Produkt ist, und akzeptieren andere Kompromisse. Diese explizite Trennung der Prozesse ist entscheidend: Würde AMP die Regeln des Hauptgeschäfts befolgen, wäre es langsam. Durch die bewusste Abgrenzung entsteht Raum für radikale Innovation.
Die AMP-Geschichte enthält mehrere wichtige Lektionen für Unternehmen in schnelllebigen Märkten. Erstens: Etablierter Erfolg kann zur Belastung werden. Sourcegraphs Erfolg mit Cody und der Plattform hätte sie zu langsamem, inkrementellem Vorgehen verleiten können. Stattdessen erkannte man den Wandel und wagte den radikalen Neuanfang – mit Mut zur Selbstkannibalisierung und dem Willen, alte Wege hinter sich zu lassen.
Zweitens: In schnelllebigen Märkten sind Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit wertvoller als Optimierung und Skalierung. Das Team strebt kein perfekt optimiertes System an, sondern etwas „Gut genuges“, das schnell iteriert werden kann. Nicht jeder Kunde wird angesprochen, sondern die, die Geschwindigkeit und Innovation schätzen. Prozesse werden nicht traditionell gewählt, sondern konsequent auf Iteration ausgerichtet. Dieser Fokus auf Anpassungsfähigkeit ist kontraintuitiv, aber bei rasantem Fortschritt richtig.
Drittens: Kleine, erfahrene Teams können große Organisationen übertreffen. Das AMP-Team besteht aus rund acht erfahrenen Entwicklern, arbeitet ohne formale Reviews und ausgedehnte Planung, releast 15-mal täglich und nutzt das Produkt konsequent selbst. So können sie schneller und innovativer agieren als größere Teams, weil sie Kommunikations- und Prozess-Overhead vermeiden und eine schnelle Iterationskultur leben.
Viertens: Erwartungen müssen neu gesetzt werden, wenn sich das Produkt grundlegend ändert. Cody-Kunden hatten Erwartungen zu Preis, Features und Funktionsweise – diese hätten nicht auf AMP übertragen werden können. Durch AMP als eigenständiges Produkt und eigene Marke konnten diese Erwartungen bewusst neu gesetzt werden. Das ist eine starke Strategie, wenn das Produkt sich fundamental vom Vorgänger unterscheidet.
Der Markt für KI-Coding-Agenten ist geprägt von ständigem Wandel und wechselnder Führung. Zu jedem Zeitpunkt gibt es ein „bestes“ Tool, doch diese Führungsposition ist instabil. Copilot hatte sie einst, dann Cursor, jetzt gibt es mehrere starke Konkurrenten – die Führung ist umkämpft. Diese Instabilität entsteht durch den schnellen Fortschritt bei Modellen und Techniken. Mit Claude 3.5 Sonnet kamen neue Fähigkeiten. Neue Prompt-Engineering-Methoden werden schnell übernommen. Neue Modelle verändern das Kräfteverhältnis.
In diesem Umfeld gewinnen Firmen, die schnell iterieren und sich anpassen können. Wer auf Stabilität und Skalierung optimiert, ist zu langsam für neue Fähigkeiten. Wer auf Geschwindigkeit und Iteration setzt, kann neue Features rasch einbauen und bleibt vorn. Darum ist der Fokus von AMP auf Geschwindigkeit und Iteration strategisch so wichtig.
Der Markt wird zudem immer spezialisierter. Statt das beste Tool für alle sein zu wollen, fokussieren sich erfolgreiche Produkte auf Segmente: AMP auf schnelle, innovationsgetriebene Entwickler, andere auf Enterprise-Kunden mit Fokus auf Stabilität, wieder andere auf Einsteiger. Diese Spezialisierung ist gesund, weil sie es ermöglicht, optimal auf den jeweiligen Zielmarkt zugeschnittene Produkte zu bauen.
Die Geschichte von AMP offenbart grundlegende Wahrheiten über das Bestehen in sich schnell entwickelnden Märkten: Etablierte Produkte mit scheinbar unerschütterlicher Marktposition können überraschend schnell obsolet werden, wenn die Technologie sich wandelt. Unternehmen, die auf Stabilität und Skalierung optimieren, werden langsam und verwundbar. Unternehmen, die auf Schnelligkeit und Anpassungsfähigkeit setzen, bleiben vorn. Der Kaiser hat oft keine Kleider – das dominante Produkt von heute kann morgen irrelevant sein, wenn es sich nicht anpasst. Sourcegraphs Entscheidung, AMP als separates Produkt zu schaffen, radikale Praktiken wie das Pushen auf main ohne Reviews zu übernehmen, auf Geschwindigkeit und Iteration statt Optimierung und Skalierung zu setzen und das Produkt an der KI-Spitze zu positionieren, zeigt ein tiefes Verständnis für Wettbewerb in solchen Märkten. Die Lektionen von AMP reichen weit über Coding-Agenten hinaus: Jede Organisation, die in einem schnelllebigen Technologiemarkt agiert, sollte prüfen, ob sie auf das Richtige optimiert: Stabilität oder Anpassungsfähigkeit? Alle Kunden oder das relevante Segment? Traditionelle Prozesse oder schnelle Iteration? Die Antworten darauf entscheiden, ob Ihre Organisation im Wandel gedeiht oder obsolet wird.
AMP ist ein fortschrittlicher Coding-Agent von Sourcegraph, der fortschrittliche Sprachmodelle mit Tool-Calling-Fähigkeiten nutzt, um autonom Codeänderungen zu analysieren und auszuführen. Im Gegensatz zu Cody, das eng mit der Sourcegraph-Plattform integriert und an deren Release-Zyklen gebunden war, arbeitet AMP unabhängig mit eigener Infrastruktur. Dadurch sind mehr als 15 Deployments pro Tag sowie schnelle Iterationen bei neuen Modellfunktionen möglich.
Sourcegraph hat AMP als eigenständiges Produkt entwickelt, um bestehende Unternehmenskundenverträge und Erwartungen an Cody nicht zu stören. Der Wandel vom chatbasierten Assistenten hin zum Tool-Calling-Agenten bedeutet einen grundlegenden Wechsel in der Interaktion von Entwicklern mit KI. Mit einer neuen Marke und einem neuen Produkt konnte Sourcegraph die Erwartungen zurücksetzen, sich ohne Altlasten schneller bewegen und sich an der Spitze der KI-Entwicklung positionieren, ohne Bestandskunden zu verprellen.
Tool-Calling-Agenten sind KI-Systeme, die ein Sprachmodell, System-Prompts und externe Tools kombinieren, um autonome Aufgaben auszuführen. Im Gegensatz zu traditionellen Chatbots können Tool-Calling-Agenten mit Dateisystemen, Code-Editoren und anderen externen Systemen mit expliziter Berechtigung interagieren. Dadurch können sie komplexe, mehrstufige Workflows eigenständig ausführen und sind für Aufgaben in der Softwareentwicklung grundlegend leistungsfähiger.
AMP wächst monatlich um über 50 %, wobei einige Teams auf Jahresbasis Umsätze von mehreren Hunderttausend Dollar erzielen. Das Produkt hat trotz dieses Wachstums positive Bruttomargen erreicht. Sourcegraph konzentriert sich strategisch auf Entwickler, die schnell vorankommen und stets an der Modellspitze bleiben wollen, anstatt jeden Entwickler in einem Unternehmen zu gewinnen.
In der Diskussion wird deutlich, dass asynchrone Agenten, die rund um die Uhr im Hintergrund laufen, die nächste Phase der KI-Entwicklung dominieren werden. Statt interaktiver Agenten, die nacheinander im Editor laufen, werden Teams 10–100 Agenten gleichzeitig und autonom betreiben, was den Output und die Inferenz um das 10- bis 100-fache steigert. Erfolgreich ist, wer sein Produkt so positioniert, dass es sich schnell bewegt und anpasst, wenn alle paar Monate neue Modelle und Fähigkeiten erscheinen.
Arshia ist eine AI Workflow Engineerin bei FlowHunt. Mit einem Hintergrund in Informatik und einer Leidenschaft für KI spezialisiert sie sich darauf, effiziente Arbeitsabläufe zu entwickeln, die KI-Tools in alltägliche Aufgaben integrieren und so Produktivität und Kreativität steigern.
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