Ich war verliebt in eine Idee. Eine Funktion, die ich unbedingt bauen wollte, ich hatte sie mir schon in allen Farben ausgemalt. Dann habe ich sie durch meine Review-Runde geschickt – und einer der Agenten hat mir in drei nüchternen Sätzen erklärt, warum ich das besser sein lasse. Er hatte recht. Es hat kurz wehgetan.

Dieser Agent ist der Advocatus Diaboli, einer von sechs, die bei mir jede Story prüfen. Zusammen bilden sie ein Multi-Agent-Review: sechs spezialisierte Blickwinkel, die gleichzeitig auf denselben Draft schauen – jeder mit einer anderen Brille, keiner müde, keiner betriebsblind.

Und genau da liegt der Punkt, den ein einzelner Mensch nicht leisten kann.

Der Schmerz: eine Story, eine Perspektive

Wenn ich eine Story alleine schreibe, schreibe ich sie aus meinem Kopf. Mit meinen blinden Flecken. Ich denke an

• die Funktion, aber übersehe die Authentifizierung.
• den Nutzen, aber nicht an die personenbezogenen Daten, die dabei anfallen.
• heute, aber nicht an die Architekturentscheidung von vor zwei Jahren.

Das ist keine Schwäche von mir speziell – das ist einfach so. Kein Mensch trägt gleichzeitig den Security-, den Datenschutz-, den UX- und den Architektur-Hut. Wir tragen einen, vielleicht zwei. Der Rest fällt hinten runter.

Und wo fällt es auf? Im besten Fall im Refinement, wenn das halbe Team schon Zeit investiert. Im schlechtesten Fall mitten in der Umsetzung. Beides teuer, beides vermeidbar.

Multi-Agent-Review: sechs Brillen gleichzeitig

Statt einer Perspektive schicke ich den Draft aus Teil 3 durch sechs. Jeder Agent liest denselben Entwurf und dieselbe Wissensbasis aus Teil 2 – aber mit einem klar umrissenen Auftrag:

• Security – Angriffsflächen, Authentifizierung, Datenzugriffe.
• UX / Nutzer – schlüpft in die Rolle der Persona und sucht fehlende Flows und unklare Formulierungen.
• Architektur – Breaking Changes, Migrationsbedarf, Konflikte mit bestehenden Entscheidungen.
• Compliance – Datenschutz, regulierte Prozesse, personenbezogene Daten.
• Story-Qualität – testbare Akzeptanzkriterien, INVEST, Vorschläge zum Splitten.
• Advocatus Diaboli – die Gegenrede. Warum sollten wir das nicht bauen?

Jeder liefert seine Funde mit einer klaren Gewichtung zurück: Blocker, Wichtig oder Nice-to-have. Und weil sie parallel laufen, kostet mich das nicht sechsmal so viel Zeit, sondern ungefähr so viel wie eine gründliche Review – nur eben aus sechs Richtungen.

Der Advocatus Diaboli, der mich vor mir selbst schützt

Den einen will ich hervorheben, weil er so unbequem wie wertvoll ist.

Der Advocatus Diaboli hat genau einen Job: Gegenargumente finden. Gibt es eine einfachere Lösung? Was, wenn eine bestehende Funktion 80 Prozent des Problems schon löst? Welche Annahme in der Story ist eigentlich ungeprüft?

Das ist das Gegenteil von einer KI, die dir nach dem Mund redet. Und es ist genau das, was ich als überzeugter Erfinder meiner eigenen Ideen am wenigsten selbst mache. Ich bin verliebt in meine Idee – der Advocatus ist es nicht. Diese Distanz ist Gold wert.

Die Synthese: auch Widersprüche werden sichtbar

Aus den sechs Rückmeldungen wird ein Bild: die Blocker, die vor der Finalisierung geklärt sein müssen. Das Wichtige, über das ich entscheiden sollte. Das Nice-to-have.

Das Beste daran sind aber die Widersprüche zwischen den Agenten. Ein Beispiel, das immer wieder vorkommt: Security fordert, alle Zugriffe zu protokollieren. Compliance schränkt genau dieses Protokollieren ein, weil personenbezogene Daten im Spiel sind. Zwei berechtigte Perspektiven, ein echter Zielkonflikt. Ein einzelner Reviewer hätte ihn nie gesehen – die Synthese legt ihn offen und sagt klar: Hier musst du entscheiden.

Und dann entscheide ich

Das ist mir wichtig: Die Review entscheidet nichts. Sie legt mir alles sauber auf den Tisch – Blocker, Wichtiges, Widersprüche, offene Annahmen. Aber die Entscheidung, was davon zählt und wie der Zielkonflikt aufgelöst wird, treffe ich. Die sechs Agenten sind mein Beraterstab, nicht mein Chef.

Genau so bleibt die Story am Ende meine – nur eben eine, die durch sechs Prüfungen gegangen ist, statt durch keine.

Was ich dabei gelernt habe

Die Angst, KI würde die Anforderungsarbeit verflachen, dreht sich hier ins Gegenteil. Ein gutes Multi-Agent-Review macht meine Stories nicht generischer, sondern schärfer – weil sie Fragen beantworten müssen, die ich mir allein nie gestellt hätte.

Und die Idee, in die ich verliebt war? Die habe ich nicht gebaut. Der Advocatus hatte recht – und mir zwei Wochen Arbeit an der falschen Sache erspart.

Das ist Teil 4 der Serie „Requirements Engineering mit KI-Agenten“. Im nächsten Teil kommt der Punkt, an dem Technik auf Menschen trifft: Eine noch so gute Story nützt nichts, wenn sie im Jira in einer Form landet, mit der das Team nicht arbeiten will. Es geht um die Sprache des Teams.

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