AI-Agenten können heute erstaunliche Dinge. Und glaubt man diversen AI-Influencern, braucht es für den persönlichen Jarvis eigentlich nur noch den richtigen Agenten und diesen einen magischen Prompt.

Das habe ich ausprobiert.

Ausgehend von Hermes AI Agent habe ich begonnen, meinen eigenen AI-Assistenten zu bauen und mit GitHub Copilot weiterzuentwickeln – inklusive Sprachsteuerung mit Azure Speech.

Die Überraschung: Keiner der „ultimativen Prompts“ hat wirklich funktioniert.
Je weiter das Projekt kam, desto deutlicher wurde: Das Problem ist nicht mehr, Code zu erzeugen. Entscheidend sind Anforderungen, Kontext, Architektur, Tests und klare Grenzen für den Agenten.

In dieser Session zeige ich meine Reise vom Vibe Coding und Prompt-Experiment zu einem tatsächlich funktionierenden AI-Agenten – was erstaunlich gut funktioniert hat, was gescheitert ist und warum am Ende nicht der bessere Prompt den Unterschied gemacht hat, sondern der bessere Entwicklungsprozess.
Denn AI beschleunigt Entwicklung enorm. Ohne Struktur beschleunigt sie allerdings auch das Chaos.

Techstack: Azure Foundry, Azure IaaS, Github Copilot, VS Code