Eno Reyes, Mitgründer und CTO von Factory, erläutert, wie eine „Software-Fabrik“ aufgebaut wird — eine Organisation, in der Agenten den gesamten Software-Entwicklungs-Loop übernehmen. Er geht von einer Rückschau aus: 2023 wurde erwartet, dass sich KI für Code von der Zeilen-Autovervollständigung zur Datei-Autovervollständigung und dann zu ganzen Repositories weiterentwickelt. Coding-Agenten kamen auf, doch die meiste Nutzung bleibt bei „ich frage, ich bekomme“. Seiner Ansicht nach verliert diese Ära an Schwung: Organisationen stellen inzwischen Fragen zu Kostenüberschreitungen, Return on Investment, Abhängigkeit von einem einzigen Modell und zur Rolle der Entwickler, die nur wenig Zeit allein mit Coding verbringen.
Er beschreibt die Entwicklung als einen Feedback-Loop. Signale von Kunden, Bugs, Telemetrie oder Wettbewerbern werden triagiert, dann in einen Plan, Code, Validierung und Deployment überführt, was wiederum neue Signale erzeugt. Jeder Schritt kann an Agenten übergeben werden. Für Reyes liegen die eigentlichen Schwierigkeiten in Messung, Analytik und Governance: Das Problem sei organisatorisch, nicht technisch.
Drei Prinzipien strukturieren sein Framework. Erstens Modellunabhängigkeit: Eine IT-Führungskraft sollte sich nicht an einen einzigen Anbieter binden müssen und auch nicht dessen Preisgestaltung ausgeliefert sein. Ein routeur de modèles verteilt Rechenleistung nach Aufgabe und Rolle. Zweitens Souveränität: die Wahl des eigenen Deployments, von SaaS bis Air Gap, sowie die Kontrolle über die Traces zu behalten, da die Korrektur einer von der Factory getroffenen Fehlentscheidung voraussetzt zu verstehen, warum sie getroffen wurde. Drittens die Abdeckung des gesamten Lebenszyklus mit demselben Agenten über alle Oberflächen hinweg, um eine Zersplitterung von Policies, Routern und Trace-Exporten zu vermeiden.
Governance bleibt schwierig: Agentenidentität (für interaktive Aktivität vom Nutzer geerbt, für sandboxed Review ein Service-Account), Modellkontrollen, Allow-Lists, Risikoklassifizierung, Ausgabenobergrenzen sowie ein Audit, das in einer einzigen Abfrage vom Tabellenzugriff bis zur Person, dem Prompt und den Traces zurückverfolgen kann. Die Indexierung von Code in einer Cloud hält er für nicht notwendig.
Der Engpass, so Reyes, liege nicht mehr beim Modell, inzwischen auch nicht mehr beim Harness, sondern bei der Vorbereitung der Organisation: von Agenten nutzbare Tools und deterministische Validierung (Lint, Tests, Typisierung, Konventionen). Factory bietet ein Agent-Readiness-Produkt an, das mehr als 150 Signale misst.
Menschen werden zu Hütern der Fabrik: Sie achten auf Drift, korrigieren das System und verhindern Fehler dauerhaft — in regulärem Code statt in natürlichsprachlichen Spezifikationen. Reyes schließt, dass Unternehmen ihre „Google-Metrik“ finden müssen, eine Verbindung zwischen einem Engineering-Indikator und einem Geschäftsergebnis, um Inferenz nach ROI zuzuteilen, etwa indem einem Agenten ein Leistungsziel mit einem Token-Budget vorgegeben wird.