Das erste Schwerpunktthema des JavaSPEKTRUM für 2027 ist

"Neues Geschirr - Harness Engineering for Agentic AI".

Autonome und semi-autonome AI Agents verlassen zunehmend das Labor und finden ihren Weg in produktive Softwaresysteme – als Coding-Assistenten, als Automatisierungsschicht in Geschäftsprozessen oder als eigenständige Akteure in komplexen Multi-Agenten-Architekturen. Damit ein Agent zuverlässig, sicher und nachvollziehbar arbeitet, braucht es jedoch weit mehr als ein leistungsfähiges LLM: Er braucht einen „Harness" – eine technische Laufzeit- und Kontrollschicht, die Planung, Werkzeugnutzung, Gedächtnis, Delegation und Absicherung orchestriert. Harness Engineering etabliert sich damit als eigenständige Disziplin an der Schnittstelle von Softwarearchitektur, AI Engineering und Platform Engineering. Doch wie baut man solche Plattformen robust, sicher und skalierbar? Welche Architekturmuster haben sich bewährt, und wo lauern die typischen Fallstricke zwischen Prototyp und Produktionsreife?

Hier stellen sich zum Beispiel folgende Fragen:

Architektur und Grundlagen des Harness Engineering:

• Was genau macht einen „Agent Harness" aus, und wie unterscheidet er sich von klassischen Anwendungs- oder Middleware-Architekturen?
• Wie sehen Agent Loops in der Praxis aus – wie greifen Planung, Ausführung, Reflection und Delegation ineinander?
• Welche Architekturpatterns haben sich für skalierbare Agentic-AI-Plattformen bewährt, und welche Antipatterns sollte man meiden?
• Harness Engineering als neue Disziplin: Wie verändert sich das Rollenbild zwischen Softwarearchitektinnen und -architekten, AI Engineers und Platform Engineers?
• Build-vs.-Buy: Wann lohnt sich der Griff zu bestehenden Agent-Frameworks, und wann ist eine Eigenentwicklung sinnvoller?

Context, Memory, Tools und Integration:

• Wie lassen sich LLMs, externe Tools, APIs und MCP-Server sauber und wartbar in eine Agent-Architektur integrieren?
• Was bedeutet Context Engineering konkret, und wie verwaltet man Kontextfenster effizient über lange Agent-Sessions hinweg?
• Wie gestaltet man kurz- und langfristiges Agent Memory – von flüchtigem Task-Kontext bis zu persistentem Wissen über Projekte hinweg?
• Welche Ansätze gibt es für Skills, Capabilities und Tool Use, damit Agents zuverlässig die richtigen Werkzeuge zur richtigen Zeit einsetzen?
• Wie funktioniert Modellabstraktion und intelligentes LLM-Routing zwischen verschiedenen Modellen und Anbietern?
• Wie realisiert man Persistenz, Checkpointing und die Wiederaufnahme langlaufender Agent Tasks nach Unterbrechungen oder Fehlern?
• Welche Rolle spielt MCP (Model Context Protocol) und vergleichbare Protokolle als Integrationsschicht zwischen Agents, Tools und Datenquellen?

Multi-Agent-Systeme und Orchestrierung:

• Wie werden Multi-Agent-Systeme und spezialisierte Agent-Teams sinnvoll strukturiert, koordiniert und aufeinander abgestimmt?
• Welche Orchestrierungsansätze – workflow-, event- oder goal-basiert – eignen sich für welche Einsatzszenarien?
• Wie lassen sich agentische Workflows systematisch testen und simulieren, bevor sie produktiv gehen?
• Haben Sie Erfahrungen aus realen Projekten mit Multi-Agent-Architekturen und möchten diese als Fallbeispiel teilen?

Sicherheit, Governance und Betrieb:

• Wie gestaltet man Sandboxing und sichere Tool-Ausführung, damit Agents keinen Schaden anrichten können?
• Welche Guardrails, Policies, Berechtigungsmodelle und Human-in-the-Loop-Mechanismen haben sich in der Praxis bewährt?
• Wie erreicht man Observability, Tracing und Debugging in komplexen, oft nichtdeterministischen agentischen Systemen?
• Wie bewertet man Agents und Harnesses hinsichtlich Qualität, Zuverlässigkeit, Kosten und Latenz – und welche Metriken sind dabei aussagekräftig?
• Wie geht man mit Resilience-Herausforderungen um: Halluzinationen, fehlerhafte Tool Calls, Endlosschleifen und andere Fehlermodi?
• Welche Security- und Zero-Trust-Ansätze sind für autonome Agents notwendig, die weitreichenden Zugriff auf Systeme und Daten haben?
• Wie stellt man Governance, Auditierbarkeit und Compliance in regulierten Umfeldern sicher?
• Was ist beim Deployment und Betrieb produktionsreifer Agentic-AI-Plattformen zu beachten – von Skalierung bis Monitoring?

Was wir suchen (auch zu anderen Themen)? 

• Grundlagenartikel
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• Best Practices
• Anwendungsbeispiele
• Fachbücher
• Rezensionen
• Werkzeugbeschreibungen
• …

Artikelkurzbeschreibung bis zum 02. Oktober 2026!

Die Redaktion von JavaSPEKTRUM sucht demnach entsprechende Beiträge und Artikelkurzbeschreibungen bis zum 02. Oktober 2026. Den vollständigen Artikel benötigen wir bis zum 13. November 2026.

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