8. April 2026

Der typische AI-Coding-Workflow heute: IDE auf einem Screen, Terminal mit laufendem Agenten auf dem anderen. JetBrains beschreibt in einem aktuellen Blogpost eine andere Architektur -- Agenten direkt in die IDE integriert, mit standardisierten Protokollen fuer Kommunikation und Kontext.

Agent Client Protocol (ACP)

ACP ist ein offenes Protokoll fuer die Kommunikation zwischen IDE-Client und AI-Agent. Es laeuft bereits in WebStorm und Zed. Was es standardisiert:

ACP ist kein Ersatz fuer MCP (Model Context Protocol). Die Aufgabenteilung: MCP stellt Tool-Interfaces bereit (welche Tools kann der Agent nutzen?), ACP regelt die Kommunikation zwischen IDE und Agent (wie werden Aufgaben uebergeben und Ergebnisse zurueckgespielt?).

Deep Agents (LangChain)

Deep Agents ist LangChains eigensinniges Framework fuer agentische Workflows. "Eigensinnig" im Sinne von: es setzt konkrete Annahmen ueber den Ablauf, statt maximale Flexibilitaet zu bieten. Das macht es einfacher zu starten, aber weniger flexibel als generische Orchestrierungsloesungen.

Kernfunktionen:

Das Problem, das beide loesen

Terminalbasierte Agenten (Cursor, Claude Code, Codex CLI) sind maechtiger geworden, aber sie leben ausserhalb der IDE. Das fuehrt zu Workflow-Fragmentierung: Kontext geht verloren, Ergebnisse muessen manuell in den Editor uebertragen werden, Genehmigungsschritte sind umstaendlich.

ACP + Deep Agents ist ein Architekturvorschlag, der Agenten als First-Class-Citizens der IDE behandelt -- mit demselben Kontextzugriff, denselben Freigabe-Mechanismen und derselben Sichtbarkeit wie eingebaute IDE-Features.

Einordnung

Das ist fruehes Stadium. ACP ist in zwei Editoren implementiert, Deep Agents ist ein Framework unter vielen. Ob sich ACP als Standard durchsetzt, haengt davon ab, ob weitere IDEs und Agent-Anbieter es implementieren. Die Richtung -- weg vom Terminal, hin zur IDE-Integration -- ist aber klar erkennbar.

Quellen

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