Agentic Loops: So schnell Flexbox in 3 Stunden implementieren
Key Takeaway
Agentic Loops ermöglichen es KI‑Agenten, sich selbstständig zu testen, zu debuggen und zu optimieren, wodurch komplexe Aufgaben wie die Implementierung eines Flexbox‑Layout‑Algorithmus in nur 3 Stunden möglich werden – ein Prozess, der früher zwei Wochen dauerte.
Summary
- Agentic Loop Definition – LLM wird mit einem Ziel, Werkzeugen und Evaluationsmechanismen ausgestattet.
- Der Agent iteriert: Denken → Schreiben → Ausführen → Prüfen → Korrigieren → Wiederholen.
- Macht die KI‑Entwicklung so transparent wie menschliches Testen.
- …
Vergleich zum One‑Shot‑Ansatz
- One‑Shot: Einmaliger Codeversuch, hoher Fehleranteil bei langen, komplexen Snippets.
- Agentic Loop: Längere Iterationen, Fehlerfindung und -behebung in Echtzeit.
Projektüberblick “Flexbox in 3 h”
- Ausgangspunkt: 10‑Jahres‑Rückblick auf Vjeux’s reines JavaScript‑Flexbox‑Experiment (2 Wochen).
- Einsatz von GitHub Copilot (Agent Mode) mit Claude Sonnet 4.5.
- Ziel: Vollständiger Flexbox‑Algorithmus in weniger als 3 Stunden.
Planung & Seed
- Erstes Prompt: „Erstelle einen inkrementellen Plan mit einfachster ersten Iteration“.
- Seed: 10‑Zeilen‑Layout‑Algorithmus + Test‑Suite, die sofort erfolgreich läuft.
Referenzimplementierung
- Browser‑Layout‑Engine dient als Goldstandard.
- Skript
layout-browser.js: Eingabe‑Baum via stdin, Ausgabe von Layout‑Ergebnissen auf stdout. - Separate Test‑Suite, die sowohl den eigenen Algorithmus als auch den Browser testet.
Loop‑Aufbau
- Copilot‑Instructions (≈250 Zeilen) mit Inkrementen und Test‑Entwurfsprotokoll.
- „Implementiere“, „Teste“, „Korrigiere“ iterativ, bis alle Tests bestehen.
Inkremente im Detail
- Single‑Line, row‑direction, fixed‑size items – Test‑Suite erweitert, Browser‑Vergleich genutzt.
- Basic main‑axis distribution –
justify-content, Padding und Margin implementiert, Rundungsprobleme erkannt und mit „approximately equal“ gelöst. - Flex growth & shrink – Agent erkennt fehlende Unterstützung im Test‑Harnass, erstellt Lessons‑Learned‑Liste (z. B. Strich‑Rendering‑Toleranz).
- Cross‑axis sizing & alignment – Agent kann bereits autonom alle Inkremente durchführen, führt jedoch eine manuelle Überprüfung der Präzision durch.
Wichtig
- Agentic Loop nutzt einen Feedback‑Loop: Nach jedem erfolgreichen Inkrement werden Hinweise gespeichert, die zukünftige Iterationen vereinfachen.
- Agent zeigte Problemlösungskompetenz: Identifiziert fehlende Test‑Support, schlägt Code‑Verbesserungen vor, nutzt Bulk‑Operationen für Browser‑Abfragen.
- Prozess demonstriert, dass KI‑Agenten nicht nur Code generieren, sondern auch eigene Lernzyklen durchlaufen können.
Resultat
- Vollständiger Flexbox‑Algorithmus in < 3 h, im Vergleich zu 2 Wochen (2015).
- Erfolgsfaktor: Agentic Loop kombiniert Autonomie, iterative Tests und Referenz‑Validierung.
Related queries:
Wie definiert man einen Agentic Loop für KI‑Modelle?
Welche Rolle spielt die Browser‑Referenzimplementierung im Testprozess?
Welche Lernpunkte kann man aus dem Flexbox‑Implementierungsprojekt ableiten?Quelle: https://blog.scottlogic.com/2025/12/22/power-of-agentic-loops.html