Niklas Trentmann
05.08.2026
SWARC4AI und AGENTA adressieren beide KI in der Softwarearchitektur, unterscheiden sich aber grundlegend. Der entscheidende Unterschied ist nicht das Thema, sondern der Ort der KI – im System oder im Entwicklungsprozess.
Wenn Organisationen KI einsetzen, meinen sie oft zweierlei auf einmal: KI als Teil der Software und KI im Entwicklungsprozess. Das sind zwei grundsätzlich verschiedene Herausforderungen. Die iSAQB® CPSA-A® Module SWARC4AI und AGENTA adressieren genau diese beiden Seiten. Welches passt wann?
Beide Module haben Überschneidungen: LLMs, Governance, Sicherheit, generative KI, agentische Ansätze, Architektur. Beide richten sich an Architekturverantwortliche. Trotzdem beantworten sie zwei grundverschiedene Fragen.
Der wichtigste Unterschied ist nicht „Machine Learning versus generative KI". Entscheidend ist, wo sich die KI befindet: Steckt sie im zu entwickelnden System oder im Entwicklungsprozess?.
| SWARC4AI | Menschen entwickeln → ein System mit KI |
| AGENTA | Menschen + Agents entwickeln → ein Softwaresystem |
SWARC4AI passt eher, wenn …
ihr eine Anwendung entwerft, in der Modelle Vorhersagen treffen, Inhalte erzeugen oder intelligente Entscheidungen unterstützen sollen.
AGENTA passt eher, wenn …
ihr in eurem Team mit Coding-Agenten oder Coding-Assistants Software entwickelt und sicherstellen wollt, dass Architekturentscheidungen, Qualitätsziele und organisatorische Regeln weiterhin eingehalten werden.
Beide passen, wenn …
ihr ein KI-basiertes Produkt mit Hilfe von Coding-Agenten entwickelt.
SWARC4AI ist das richtige Modul, wenn ihr vor Fragen wie diesen steht: Ihr wollt einen RAG-basierten Assistenten oder ein Empfehlungssystem bauen, müsst agentische Workflows architektonisch sauber einbetten oder steht vor der Entscheidung, ob ihr ein Modell selbst betreibt oder als SaaS bezieht. Auch wenn ihr noch keinen systematischen Ansatz zur Evaluation und Qualitätssicherung von KI-Komponenten habt, findet ihr hier den passenden Rahmen.
AGENTA trifft euch dort, wo der Agent schon im Einsatz ist, aber die Kontrolle fehlt, oder wo ihr den Einsatz mit Kontrolle plant. Der Code entsteht schnell, ignoriert aber Architekturregeln. Ihr fragt euch, wie ihr ADRs, Domänenwissen und Qualitätsziele für Agents aufbereitet, wie ihr Architecture Drift erkennt, bevor er zum Problem wird, oder wie sich eure Rolle als Architekt:in in einem agentisch arbeitenden Team eigentlich verändert.
| Dimension | SWARC4AI | AGENTA |
|---|---|---|
| Fokus | Das KI-gestützte Softwaresystem | Der KI-gestützte Entwicklungsprozess |
| Rolle der KI | Bestandteil der Produkt- oder Systemfunktion | Werkzeug bzw. Akteur in Entwicklung und Architekturarbeit |
| Zentrale Frage | Wie bauen und betreiben wir AI-Systeme? | Wie bauen wir mit Agents qualitative Software? |
| Technischer Schwerpunkt | RAG-Architekturen, Context Engineering, Agentic Workflows, ML-Infrastruktur, Evaluation | Context Engineering, Agent Workflows, Guardrails, Architekturwissen |
| Architekturqualität | Qualität des Modells und des Laufzeitsystems | Qualität des von Agents erzeugten Codes |
| Dokumentation | Modelle, Datensätze, System- und Compliance-Dokumentation | ADRs, agentengerechte Dokumentation, Architecture Recovery |
| Governance-Fokus | Regulierung und Risiken des angebotenen AI-Systems | Sicherer und nachvollziehbarer Einsatz von AI-Tools im Engineering |
| Vorkenntnisse | AI/ML, Data Science, Python und ML-Bibliotheken | Softwareentwicklung, Architektur, CI/CD und Entwicklungswerkzeuge |
| CPSA-A-Punkte | 10 methodisch, 20 technisch |
20 methodisch, 10 technisch |
Drei Situationen, drei Antworten.
In eurem Produkt arbeitet ein Modell. Ihr betreibt oder plant einen Assistenten, ein Empfehlungssystem, eine Klassifikation. Dann ist SWARC4AI das Modul der Wahl. Prüft vorher die Vorkenntnisse: Ohne Grundlagen in ML und Python holt ihr aus den drei Tagen deutlich weniger heraus.
Euer Produkt kommt ohne Modell aus, aber Agents schreiben zunehmend euren Code. Dann wäre das AGENTA Modul meine Empfehlung. Die Vorkenntnisse in Softwareentwicklung, Architektur und CI/CD decken erfahrene Softwareentwickler und Architektinnen ab.
Beides trifft zu. Startet mit AGENTA. Der Agent sitzt bereits in eurer IDE und was ihr über Kontextaufbereitung, Guardrails und agentengerechte Dokumentation lernt, wendet ihr direkt nach dem Training an. SWARC4AI rückt erst in den Fokus, wenn ein konkretes KI-System auf der Roadmap steht, dann nutzt ihr das Wissen direkt zum Projektstart. Umgekehrt gilt das nicht: Die AGENTA-Themen greifen unabhängig davon, was ihr baut.
Für viele Organisationen werden im Laufe der Zeit beide Module relevant, aber selten gleichzeitig.
In unseren Seminaren setzen wir die Lernziele der iSAQB®-Lehrpläne SWARC4AI und AGENTA auf moderne, praxisnahe und interaktive Art und Weise um. Für euren Weg zum Certified Professional for Software Architecture (CPSA) Advanced erhaltet die oben aufgeführten Credit Points. Die nächsten Termine & weiterführende Infos findet ihr direkt auf unseren Seminarseiten:
AGENTA – Architektur im Kontext agentischer Entwicklung
SWARC4AI – Softwarearchitekturen für AI-Systeme entwerfen
Wenn ihr euch bei der Einordnung eures Kontexts unsicher seid, meldet euch gerne (Kontakt Niklas). Wir unterstützen euch bei der Einordnung beider Module.
Der Vergleich basiert auf SWARC4AI 2024.1-rev1 vom 8. Februar 2025 und dem AGENTA 2026.1-rev5 vom 31. Juli 2026.