Developer World - DWX

Lesedauer 8 Min. Kimi K3 – das Modell hinter dem Agenten, Teil 6 Die gute Nachricht: Offene Gewichte versprechen Kontrolle. Die schlechtere: Kimi K3 passt nicht unter einen Entwicklerschreibtisch. Das 2,8-Billionen-Parameter-Modell stellt hohe Anforderungen an Speicher, Netz und Inferenzsoftware. Für viele Teams bleibt deshalb ein API der pragmatische Einstieg.

Es ist oftmals nur ein einziger Satz – mit weitreichenden Folgen: „Zur langfristigen Sicherstellung unseres Dienstes stellen wir auf ein tokenbasiertes Abrechnungsmodell um.“ Eine solche Nachricht dürfte mittlerweile viele Entwicklerteams erreicht haben. Im praktischen Alltag bedeutet dies, dass monatliche feste Lizenzgebühren pro Entwickler durch variable Kosten ersetzt werden. Ein Bugfix ist nötig? Die Kosten dafür hängen jetzt davon ab, wie viele Iterationen das Modell erfordert.

Du fragst dich, wie wohl die Antwort auf die Frage nach dem .NET Framework, der KI und dem ganzen Rest lautet? Sag jetzt nicht 42, sondern schaufel gefälligst deinen Kalender vom 23. bis 26. November 2026 frei und hol dir ein Ticket für die .NET Developer Conference 2026 (DDC 2026) in Köln. Die Konferenz quetscht Workshops, Sessions, DevSessions und Networking in vier Tage. Neben dem Framework von Microsoft ist natürlich das Thema KI das beherrschende Thema.

Wer eine App im App Store veröffentlicht, kennt das Problem: Jede inhaltliche Änderung bedeutet im schlimmsten Fall ein neues Release samt Prüfprozess. Mark Allibone, Technical Lead bei Rey Technology und Microsoft MVP, zeigte auf der DWX 2026, wie es anders geht – mit datengetriebenen .NET MAUI Applikationen. Die Grundidee: Die App liefert lediglich das Grundgerüst, während Inhalte und sogar Funktionalitäten dynamisch vom Backend bezogen werden.

Ein spezieller Fall bei der Entwicklung mit Agenten ist Frontend-Code. Dieser lässt sich kompilieren und kann trotzdem sichtbar scheitern: Abstände kippen, Text läuft über, ein Dialog verdeckt Bedienelemente oder eine mobile Ansicht bleibt unbrauchbar. Moonshot fasst die Verbindung aus Codeerzeugung, visueller Wahrnehmung und iterativer Korrektur als Coding-Driven Design zusammen. Kimi K3 bringt dafür native Bildverarbeitung und lange Agentenläufe zusammen.

Lesedauer 5 Min. Mapping mit CartoType, Teil 1 Dass CartoType auf CTM1-Dateien setzt, haben wir beispielsweise unter [1] besprochen. Nun ist es an der Zeit, die Erstellung eigener CTM1-Dateien vorzustellen. CTM1-Dateien sind ein hochoptimiertes Containerformat, das die normalerweise sehr umfangsreichen OSM-Dateien in ein kompakteres Format zu bringen sucht.

Seit nunmehr achtzehn Jahren bin ich als freiberuflicher Trainer, Coach und Berater in der Softwareentwicklung unterwegs. Meine Aufgabe ist fast immer dieselbe: In Projekten Architekturen und Entwicklungsprozesse aufsetzen und anschließend ein oder mehrere Teams dazu bringen, eine hochqualitative und flexible Anwendung zu entwickeln – eine, die auch nach Jahren und Jahrzehnten noch lesbar, analysierbar, wartbar und vor allem erweiterbar ist. Warum das so wichtig ist?

Kimi K3 allein kennt weder das lokale Git-Repository noch Kommandos wie dotnet test. Erst Kimi Code verbindet das Modell mit Dateien, Suche, Shell und Sitzungszustand. Dieser Agent-Harness entscheidet damit wesentlich über Qualität und Risiko von Aktionen und Operationen auf beispielsweise Dateien. Der dritte Teil der Serie zu Kimi K3 richtet einen kontrollierten Workflow für eine kleine .NET-Modernisierung ein und zeigt, wie Plan-, Berechtigungs- und Zielmodus zusammenspielen.

Next Level Engineering: KI-Agenten im Einsatz Die Welt des Engineerings befindet sich im Umbruch. Mit dem Aufkommen von KI-Agenten beginnt eine neue Ära der digitalen Produktentwicklung, in der Maschinen nicht mehr nur Werkzeuge sind, sondern zu aktiven Mitdenkern werden.

Lesedauer 8 Min. Kimi K3 – das Modell hinter dem Agenten, Teil 2 Der technische Bericht zu Kimi K3 beschreibt nicht nur ein größeres Kontextfenster, sondern ein Training für lange Aktionsketten mit überprüfbaren Ergebnissen. Aber was bedeutet „Long Horizon“ in der Praxis tatsächlich? Die Länge einer Agentenaufgabe lässt sich nicht sinnvoll in Minuten allein messen. Aussagekräftiger sind abhängige Entscheidungen, Tool-Aufrufe und Zustandsänderungen.