Agen
Agen · Coding
Agen ist eine Cloud-Plattform, auf der autonome KI-Agenten eine in Alltagssprache formulierte Aufgabe übernehmen, mehrere Repositories bearbeiten, fehlschlagende Pipelines reparieren und fertige Pull Requests öffnen.
Über Agen
About
Was ist Agen
Agen ist eine KI-Programmierplattform, die Sie im Browser bedienen. Sie beschreiben eine Aufgabe in eigenen Worten, und ein autonomer KI-Programmieragent klont die betroffenen Repositories, liest den Code, ändert Dateien, startet die Dienste und legt einen Pull Request zur Prüfung an.
Auf Ihrem Rechner läuft dabei nichts. Jede Sitzung bekommt eine eigene, isolierte Sandbox. Es gibt also keine IDE einzurichten und keine Abhängigkeiten zu installieren, bevor die Arbeit beginnt. Das ist der Unterschied, wenn eine Produktmanagerin die Aufgabe stellt und nicht ein Entwickler.
Der Unterschied zu Werkzeugen, die im Editor entstanden sind, liegt im Umfang. Cursor und GitHub Copilot setzen eine IDE voraus, Claude Code ein Terminal. Ein Cloud-Coding-Agent wie Agen wurde für die Ausführung außerhalb Ihres Geräts gebaut: eine Sitzung deckt das Backend-Repository, das Frontend-Repository und die Infrastrukturkonfiguration dazwischen ab.
Sehen Sie sich vor dem Abschluss die Abrechnung an. Jeder Tarif enthält ein monatliches Guthaben für Sandbox-Rechenzeit, Modellinferenz und Pipeline-Läufe. Wird es überschritten, rechnet Agen die zusätzliche Nutzung zu Standardpreisen ab, was bei langen Aufgaben ins Geld geht. Die SOC-2-Type-II-Zertifizierung läuft noch, sie ist nicht abgeschlossen, daher müssen Teams mit strengen Einkaufsregeln warten.
Erste Schritte
- Legen Sie auf agenhq.com ein Konto mit GitHub oder GitLab an. Eine Kreditkarte ist nicht nötig, und neue Konten erhalten 20 Dollar Guthaben.
- Verbinden Sie die Repositories, die der Agent bearbeiten darf. Der Zugriff wird pro Repository vergeben, gearbeitet wird auf einem separaten Branch und nie auf dem Hauptbranch.
- Schreiben Sie die Aufgabe im Browser. Nennen Sie die beteiligten Repositories, das erwartete Verhalten und die Kriterien, die Ihr Team vor dem Merge prüft.
- Verfolgen Sie die Sitzung. Der Agent durchsucht den Code, ändert Dateien, startet die Anwendung und wiederholt fehlgeschlagene Pipeline-Schritte.
- Prüfen Sie den Diff und öffnen Sie die Live-Vorschau. Mergen Sie den Pull Request, wenn das Ergebnis passt, oder hinterlassen Sie einen Kommentar für eine weitere Runde.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Agen.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Produktmanager und Gründer
- Einzelentwickler und kleine Studios
- Teams mit getrennten Frontend-, Backend- und Infra-Repositories
Aufgaben
- Ein kleines Feature von Anfang bis Ende liefern
- Einen Stapel kaputter Pipelines abarbeiten
- Laufende Wartung
Szenarien
- Eine Kollegin ohne technischen Hintergrund braucht bis Freitag eine Änderung an der Landingpage
- Ein Produkt aus mehreren Diensten braucht eine übergreifende Änderung
- Das Team will das Feature vor dem Merge laufen sehen
Wichtigste Funktionen
Aufgaben in Alltagssprache
Sie tippen im Browser, was Sie wollen, so wie Sie es einem Kollegen erklären würden. Agen macht daraus einen Plan und führt ihn aus: Repository klonen, umliegenden Code lesen, Dateien ändern, Befehle in einer Cloud-Sandbox ausführen. Weil nichts installiert werden muss, kann auch eine Designerin eine Aufgabe auf einem geliehenen Notebook starten.
Multi-Repo-Sessions
Ein Feature bleibt selten in einem Repository. In Multi-Repo-Sessions arbeitet der Agent gleichzeitig an Frontend, Backend und Infrastruktur und hält Namen und Typen konsistent. Am Ende stehen verknüpfte Pull Requests, einer pro Repository, statt drei Diffs, die jemand von Hand zusammenführen muss.
Selbstreparierende Pipelines
Wenn die CI scheitert, gibt der Agent den Fehler nicht an Sie zurück. Er liest die Logs, prüft, ob eine Abhängigkeit fehlt, ein Typfehler vorliegt, ein Snapshot veraltet ist oder eine Lint-Regel greift, behebt die Ursache und startet erneut. Die Schleife läuft, bis der Build grün ist. Das Copy-and-paste-Pendeln zwischen CI und Modell entfällt.
Parallele KI-Agenten
Je nach Tarif laufen 3, 5, 20 oder unbegrenzt viele parallele KI-Agenten. Jeder hat seine eigene Sandbox und seinen eigenen Branch, damit sich gleichzeitige Arbeit nicht in die Quere kommt. Ist das Limit erreicht, warten neue Aufgaben in einer Warteschlange statt zu scheitern.
Live-Vorschau vor dem Merge
Der Agent startet die Anwendung und liefert eine Vorschau-URL, die an seinen Branch gebunden ist. Sie klicken sich durch die Änderung wie ein Nutzer, testen ein Formular oder prüfen, ob der Zahlungsfluss wirklich durchläuft. Ein laufender Build zeigt Probleme, die ein Diff verdeckt.
Geplante Agenten mit Ausgabengrenze
Sie legen einen Agenten auf einen wiederkehrenden Termin und setzen ein Limit für die Kosten. Typische Jobs sind Abhängigkeitsupdates, nächtliche Testläufe, Performance-Prüfungen und Schwachstellenscans. Wartung passiert, ohne dass jemand ein Ticket anlegt, und das Limit verhindert, dass ein entgleister Lauf Ihr Guthaben auffrisst.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Der ganze Ablauf liegt im Browser, es ist nichts zu installieren und es gibt keine unterschiedlichen Umgebungen im Team.
- Multi-Repo-Sessions decken Frontend, Backend und Infrastruktur eines Features ab, was kaum ein Cloud-Agent versucht.
- Selbstreparierende Pipelines nehmen den lästigsten Teil der KI-gestützten Arbeit ab: CI-Fehler von Hand zurück ins Modell zu tragen.
- Die Live-Vorschau macht die Prüfung konkret, weil Sie eine laufende App testen und nicht nur einen Diff lesen.
- Der feste Preis von 10 bis 199 Dollar pro Monat mit unbegrenzten Sitzungen in allen Tarifen lässt sich leichter planen als Abrechnung pro Aufgabe.
Nachteile
- Das Nutzungsguthaben kommt zum Abonnement hinzu. Bei schweren Aufgaben entstehen Zusatzkosten, die der Tarifpreis nicht zeigt.
- Es gibt weder IDE-Erweiterung noch lokalen Modus. Wer einen Agenten in VS Code will, ist hier falsch.
- Die SOC-2-Type-II-Zertifizierung läuft noch, was die Einführung in Unternehmen mit Zertifizierungspflicht blockiert.
- Die Linear-Integration ist als „bald verfügbar" gelistet, und außerhalb von GitHub, GitLab und Slack bleibt die Liste kurz.
Häufige Fragen
Agen verlagert KI-Softwareentwicklung in die Cloud. Sie vergeben eine Aufgabe, und ein Agent klont Ihre Repositories, schreibt den Code, startet die Anwendung, behebt Pipeline-Fehler und öffnet einen Pull Request zur Prüfung.
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