Wie ein KI-Agent einen alten Data Engineering Test mit 92% Bestehensquote meisterte

Institutionelle Akzeptanz

Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz sorgt für immer neue Meilensteine in der Automatisierung komplexer Tätigkeiten. Besonders im Bereich des Data Engineerings eröffnen sich durch sogenannte Agenten, die mit Zugriff auf externe Tools und Umgebungen ausgestattet sind, völlig neue Möglichkeiten. Ein faszinierendes Beispiel dafür ist das erfolgreiche Absolvieren eines alten Data Engineering Tests durch einen KI-Agenten – mit beeindruckenden 92 Prozent richtig beantworteten Fragen. Dieses Ergebnis demonstriert nicht nur das Potenzial heutiger KI-Technologien, sondern zeigt auch auf, welche Herausforderungen und Chancen sich hieraus für die Praxis ergeben. Der Ursprung des Tests liegt in einem alten, nicht mehr verwendeten Assessment, das ursprünglich für ein Startup entwickelt wurde, um Data Engineer Kandidaten fachlich zu prüfen.

Bestehend aus einer Mischung aus SQL- und Python-Fragen, war es früher ein Instrument, das auf traditioneller Weise von Menschen gelöst wurde. Moderne KI-Technologien erlauben heute jedoch eine ganz andere Herangehensweise. Durch die Nutzung sogenannter Model Context Protocol (MCP) Server kann ein KI-Agent aktiv mit einer realen Umgebung interagieren, Abfragen in einer Postgres-Datenbank ausführen und Code in einem Jupyter-Notebook direkt bearbeiten und ausführen. So wird das Modell zu einem aktiven Problemlöser, der Aufgaben nicht nur versteht, sondern auch praktisch umsetzt. MCP Server ermöglichen es, dass die KI in Echtzeit auf externe Tools zugreifen kann – im vorliegenden Fall ein Postgres MCP Server, welcher Datenbankabfragen verwaltet, sowie ein Jupyter MCP Server, der die Zusammenarbeit in Jupyter-Notebooks steuert.

Das bedeutet, dass die KI nicht nur aufgrund einer statischen Eingabe antwortet, sondern eigenständig Datenbanktabellen liest, Abfragen schreibt, Ergebnisse überprüft und Python-Code anpasst. Ein solches Setup ist revolutionär, weil es die Grenzen von rein textbasierten KI-Lösungen sprengt und das Modell als aktiven Agenten zur Problemlösung einsetzt. Das Assessment umfasst Aufgaben mit verschiedensten Anforderungen: reine SQL-Fragen, reine Python-Programmierung sowie Herausforderungen, die beide Bereiche kombinieren. Die Möglichkeit, SQL-Queries direkt über das MCP-Protokoll auszuführen, erlaubt es dem KI-Agenten, seine Antworten in der Datenbank zu testen und zu validieren. Ähnlich verhält es sich mit den Python-Abschnitten – hier passt die KI den Quellcode im Jupyter-Notebook an, führt ihn aus und wertet die Resultate aus, um seine Lösungen schrittweise zu verfeinern.

Besonders spannend ist der iterative Prozess des Agenten. Er ist dazu in der Lage, eingefügte Antworten immer wieder neu auszuführen, um Fehler zu erkennen und zu korrigieren. Dies führt zu einer deutlich höheren Genauigkeit der Lösungen. So zeigte sich beim Vergleich mehrerer Testdurchläufe, dass der KI-Agent ohne Ausführungsmöglichkeit seiner Lösungen zwei zusätzliche Fehler machte. Sobald die Zellen jedoch aktiv ausgeführt und überprüft werden konnten, stieg die Korrektheit auf beeindruckende 92 Prozent.

Dieses Zusammenspiel von Lesen, Schreiben, Ausführen und Evaluieren steht beispielhaft für die Zukunft der KI-gestützten Programmierung und Problemlösung. Natürlich ergaben sich auch kleinere Fehler, die jedoch wertvolle Erkenntnisse über die Grenzen heutiger KI offenbaren. Beispielsweise entstand bei einer Regex-Aufgabe eine nicht ganz deterministische Lösung, die zufällig in den Tests erfolgreich war, aber bei veränderten Bedingungen fehleranfällig werden könnte. Ebenso zeigten sich bei analytischen Problemstellungen Hidden Bugs, die erst durch fehlende Feedbackschleifen oder mangelnde Ausführung der Antworten erhalten blieben. Diese Beispiele unterstreichen, wie wichtig eine menschliche Überprüfung und ein kontrollierter Einsatz von KI-Systemen weiterhin sind.

Die technische Basis für die Interaktion zwischen dem KI-Agenten und der Umwelt ist der Model Context Protocol Standard. MCP Server wurden inspiriert vom Language Server Protocol und ermöglichen es, KI-Modelle mit einer Schnittstelle zu versehen, über die sie externe Werkzeuge auswählen und iterativ nutzen können – ganz analog zu einem Entwickler, der verschiedene Hilfsmittel einsetzt. Das Protokoll selbst nutzt ein JSON-RPC-basiertes API, was die Integration in diverse Tools und Umgebungen erleichtert. Der Einsatz von MCP Servern in Verbindung mit einem leistungsfähigen Sprachmodell wie Claude 4 Sonnet erlaubt es nicht nur, Code zu generieren, sondern auch diesen aktiv auf Korrektheit zu prüfen und bei Bedarf zu optimieren. Die Fähigkeit, verfügbar gemachte Tools dynamisch einzusetzen, macht den Agenten vielseitiger und effektiver.

Anwendungsfälle für diese Technik reichen von automatisierter Testgenerierung über Code-Reviews bis hin zu kompletten Implementierungen von Aufgaben, die zuvor einen menschlichen Data Engineer erfordert hätten. Die Geschwindigkeit, mit der der KI-Agent das vollständige Assessment löste, war ebenfalls bemerkenswert. Während erfahrene Data Engineers für die Bearbeitung etwa zwei Stunden benötigen, schaffte der Agent die gleiche Aufgabe in unter drei Minuten. Diese enorme Effizienzsteigerung ist ein deutlicher Produktivitätsvorteil und zeigt das Potenzial, mit Hilfe von KI mehr Projekte in weniger Zeit umzusetzen. Dabei ist hervorzuheben, dass alle berichteten Vorgänge echte Interaktionen mit der Datenbank und dem Notebook waren – keine theoretischen oder vorab geprüften Lösungen, sondern live generierte und ausgeführte Codes.

Die Nutzung solcher Agenten eröffnet neue Perspektiven für den Workflow in Teams und Unternehmen. Arbeitsprozesse können durch KI sinnvoll ergänzt werden, etwa indem repetitive oder standardisierte Aufgaben automatisiert werden und sich menschliche Spezialisten stärker auf Architektur, datenstrategische Entscheidungen und komplexe Problemlösungen konzentrieren können. Damit wird KI zu einem sogenannten "Mech-Suit", der die Fähigkeiten des Menschen erweitert, anstatt ihn zu ersetzen. Es gilt aber auch, die Fallstricke im Umgang mit KI-Lösungen zu verstehen. Nicht alle Probleme sind trivial und nicht alle Antworten der KI sind fehlerfrei.

So zeigte sich im beschriebenen Assessment, dass die KI mitunter Lösungen produziert, die auf den ersten Blick plausibel wirken, tatsächlich aber subtile logische Fehler enthalten. Dies erinnert daran, wie wichtig ein kontrollierter Einsatz und eine menschliche Qualitätskontrolle sind, um Fehler in der Produktion zu vermeiden. Der technologische Fortschritt im Bereich der KI-gestützten Data Engineering Tools schreitet rasant voran. Die Kombination aus agentenbasiertem Denken, Tool-Nutzung über MCP Servern und die Fähigkeit, sich in kollaborativen Umgebungen wie Jupyter Notebooks geschickt zu bewegen, lässt hoffen, dass ähnliche Systeme bald auch in produktiven Umgebungen ihren Platz finden werden. Dabei ist zu erwarten, dass sich solche Agenten zunehmend selbst evaluieren, Testfälle generieren und sogar miteinander kommunizieren, um komplexe Probleme zu lösen.

Ein weiteres interessantes Konzept ist die Kombination verschiedener KI-Modelle verschiedener Größenordnungen, bei der kleinere Modelle Routineaufgaben übernehmen und bei Bedarf größere, leistungsfähigere Modelle über die MCP-Schnittstelle zur Validierung oder bei schwierigen Fragestellungen hinzugezogen werden. Dieses abgestufte Vorgehen kann in Zukunft die Kosten senken und die Effizienz deutlich erhöhen. Das im beschriebenen Test verwendete Docker-Setup mit einer Postgres-Datenbank und einem Jupyter-Notebook ist ein praktisches Beispiel für den Einsatz heutiger Technologien. Es erlaubt eine hochgradig reproduzierbare und nachvollziehbare Umgebung, die nicht nur für Trainingszwecke, sondern auch für Evaluierungen von Modellen und Agenten genutzt werden kann. Offen zugängliche Repositories sorgen zudem dafür, dass Developer und Forscher auf Basis dieser Arbeit weitere Fortschritte erzielen können.

Zusammenfassend ist klar, dass KI-Agenten wie Claude bereits heute in der Lage sind, anspruchsvolle Data Engineering Aufgaben zu bewältigen und dabei eine beeindruckende Genauigkeit und Effizienz erreichen. Dies markiert den Beginn einer neuen Ära, in der intelligente Software nicht nur als Werkzeug, sondern als aktiver Partner im Entwicklungsprozess agiert. Trotz vorhandener Herausforderungen und notwendiger menschlicher Begleitung bietet diese Entwicklung enorme Chancen für die Zukunft der Datenverarbeitung, Softwareentwicklung und darüber hinaus. Die Integration agentenbasierter KI-Systeme in bestehende Arbeitsprozesse wird die Produktivität datengestützter Teams maßgeblich beeinflussen. Dabei bleibt es essenziell, Konzepte für eine verantwortungsvolle Nutzung, angemessene Überwachung und kontinuierliche Verbesserung zu entwickeln.

Langfristig wird die Kombination aus menschlichem Fachwissen und KI-Intelligenz neue Geschäftsmodelle und Innovationswege eröffnen. Interessierte Fachleute sollten daher die Entwicklungen rund um MCP Server, interaktive KI-Agenten und automatisierte Code-Generierung genau beobachten und Erfahrungen sammeln, um frühzeitig von den Vorteilen dieser Technologien profitieren zu können. Die Zukunft des Data Engineerings ist untrennbar mit künstlicher Intelligenz verbunden – und die Erfolgsgeschichte von Claude zeigt, wie beeindruckend dieser Weg sein kann.