Agent-assisted software development – Building software with AI

Van AI-experiment naar professionele softwareontwikkeling

AI verandert softwareontwikkeling in hoog tempo. AI-assistenten en coding agents helpen developers sneller bouwen, slimmer zoeken en repetitief werk automatiseren. Maar hoe zorg je dat AI daadwerkelijk waarde toevoegt, zonder dat kwaliteit, veiligheid en beheersbaarheid onder druk komen te staan?

AI-tools zijn inmiddels onderdeel van de dagelijkse praktijk van veel developers. Toch is een goede prompt alleen niet genoeg. De echte winst ontstaat wanneer teams AI onderdeel maken van hun engineering-aanpak: met duidelijke richtlijnen, goede context, feedbackmechanismen en passende kwaliteitscontroles. Tijdens deze training ontdek je hoe je dat organiseert, van prompt engineering tot harness engineering en agent-ready architectuur.

Werk je met GitHub Copilot, Codex, Claude Code of een vergelijkbare tool? De training is toolonafhankelijk opgezet: je leert de principes die voor elke coding agent gelden, aangevuld met tips en best practices voor jouw tool en het adoptieniveau daarvan binnen je organisatie. Theorie en praktijk wisselen elkaar af, met herkenbare situaties uit de dagelijkse softwareontwikkeling. Inhoud en voorbeelden worden waar mogelijk afgestemd op de tooling en context van jouw organisatie.

De training is ontwikkeld en wordt verzorgd door Betabit-specialisten die dagelijks AI-tooling inzetten bij het bouwen van bedrijfskritische software, in nauwe samenwerking met business en QA, en die organisaties begeleiden bij de adoptie van AI-tooling.

Wat je leert

Tijdens deze training ga je aan de slag met de mogelijkheden en randvoorwaarden van agent-assisted software engineering:

• De fundamentals: LLM's en agents
  
  • Hoe LLM's werken en wat agents anders maakt
  • Wat agents wel en niet zelfstandig kunnen
  • De impact van AI op de rol van de softwareontwikkelaar
• Prompts en prompt engineering
  • Effectieve prompts schrijven
  • Context meegeven en resultaten sturen
  • Veelvoorkomende valkuilen en patronen
• Development use cases
  • AI inzetten voor codegeneratie, refactoring en debugging
  • Werken met bestaande codebases
  • AI gebruiken voor analyse, documentatie en knowledge discovery
  • De impact van AI op het ontwikkelproces
• Tooling in de praktijk
  • Tips en best practices voor coding agents
  • Tips en best practices voor jouw tool (GitHub Copilot, Codex, Claude Code of vergelijkbaar)
  • AI integreren in bestaande developmentworkflows
• Harness engineering
  • Guides, sensors en tools
  • Een omgeving creëren waarin agents effectief en gecontroleerd werken
  • Feedbackloops en guardrails voor AI-assisted development
• Risico's en kostenmanagement
  • Omgaan met de risico's van AI-assisted development
  • Kosten, tokengebruik en schaalbaarheid
  • Context engineering: de juiste informatie op het juiste moment beschikbaar maken
• Agent-ready softwarearchitectuur
  • Software ontwerpen die geschikt is voor samenwerking met agents
  • Architectuurkeuzes die AI-assisted development ondersteunen
  • Voorbereiden op een developmentproces waarin agents steeds meer taken uitvoeren: hoe maak je de volgende stap?

Softwareontwikkeling met AI als engineeringdiscipline

Na deze training weet je wat AI-tools kunnen en vooral hoe je ze verantwoord inzet binnen je developmentproces. Je gaat direct aan de slag met prompt engineering, context engineering en harness engineering. En je weet welke stappen nodig zijn om jouw team en software klaar te maken voor verdere agent-assisted development.