Augment Code

Was ist Augment Code?

Augment Code ist eine Plattform für prozedurbasierte Softwareentwicklung, die sich an große Codebibliotheken und Entwicklerteams richtet. Sie nutzt den Context Engine, um den Kontext des Repositoriums abzurufen, wodurch Programmieragenten Aufgaben in der IDE, im Terminal, in der Cosmos-Cloud-Umgebung sowie im Code-Review-Prozess ausführen können.

Das Produkt legt derzeit nicht nur Wert auf die Autocompletion von Code, sondern organisiert Aufträge, PRs, große Projekte, Testabdeckung, Fehleruntersuchungen, Sicherheitsbehebungen, Migrationen sowie wiederholte Automatisierungen in einen Softwareentwicklungszyklus. Die Ingenieure sind für Ziele, Genehmigung von Plänen und Qualitätskontrollen verantwortlich, während die Agenten die zahlreichen Zwischenschritte ausführen.

Kernfunktionen

• Context Engine: Indexiert kontinuierlich die Codebasis und sucht nach dem mit der aktuellen Aufgabe am besten verbundenen Kontext.
• Coding Agent: Erstellung, Bearbeitung und Löschung von Code über mehrere Dateien sowie Ausführung von Terminal-Tools.
• Cosmos: Ausführung von längeren und komplexeren Softwareaufgaben in einer isolierten Rechenumgebung.
• Auggie CLI: Verwendung von Agenten, Kontexten, Modellen, Regeln und Werkzeugen in der Terminal-Schnittstelle.
• IDE-Erweiterungen: Unterstützung für Visual Studio Code sowie die Entwicklungsumgebungen der JetBrains-Reihe.
• Code-Review: Analyse der Änderungen in einer GitHub-Pull-Request und Aufstellung von Fragen.
• MCP-Integration mit den vorhandenen Tools: Verbindung von Tickets, Dokumenten, Code-Hosting-Diensten und anderen Entwicklungswerkzeugen.
• Automatisierung: Wiederkehrende Aufgaben im Engineering als auslösbare, überprüfbare Prozesse speichern.
• Mehrmode: Wählen Sie je nach Aufgabe Claude, GPT, Gemini oder Prism als Routing aus.
• SDKs und Protokolle: Erweiterung von Agenten über Python, TypeScript, MCP und ACP.

Was ist ein Context Engine?

Der Context Engine ist die Schicht für das Verständnis und die Suche in Code, die Teil von Augment ist. Er erstellt einen dynamischen Index für die Codebibliothek. Wenn ein Agent Fragen stellt oder Änderungen vornehmen möchte, wählt der Context Engine die relevanten Dateien, Symbole, Abhängigkeiten und Regeln aus – dadurch wird die Notwendigkeit vermieden, den gesamten Codebestand direkt in das Modell aufzunehmen.

• Verständnis der Code-Beziehungen zwischen verschiedenen Verzeichnissen, Diensten und Repositorien.
• Nach Aufgabenanforderungen werden dynamisch Dateien, Symbole, Aufrufketten und benachbarte Implementierungen abgerufen.
• Speichern Sie stabile Lagerindizes, Regeln und aktuelle Dateien, um wiederholte Kosten zu senken.
• Es ist möglich, weitere relevante Repositorien als Kontext zur Hauptarbeitsbereich hinzuzufügen.
• Über MCP wird die Fähigkeit zur Codeabfrage anderen AI-Kompilierwerkzeugen zur Verfügung gestellt.
• Reduzierung der manuellen Suchzeit in großen Einzellagern und Mehrdienstleistungsprojekten.

Context Engine und normales Kontextfenster

Fähigkeiten des Coding Agents

Augment Agent kann Entwicklungsanfragen in Pläne aufteilen und mehrstufige Änderungen durchführen, wobei gleichzeitig Toolaufrufe und Dateiveränderungen angezeigt werden. Er kann Terminal, Tests, Versionskontrolle sowie MCP-Tools nutzen, doch kompromittierte Befehle und externe Schreibvorgänge müssen vom Benutzer genehmigt werden.

• Lesen Sie die vorhandene Architektur, Konventionen und ähnliche Implementierungen.
• Planung von Funktionen über mehrere Dateien hinweg, Fehlerbehebung, Refactoring und Testaufgaben.
• Erstellen, ändern oder löschen von Arbeitsbereichsdateien.
• Führt Kompilieren, Testen, statische Überprüfungen und andere Terminal-Befehle aus.
• Setzen Sie die Diagnose auf der Grundlage des Fehlerprotokolls fort und iterieren Sie mit den Reparaturen.
• Verbindet Ticket-Systeme, Dokumente und andere Kontextsysteme.
• Zusammenfassung der Änderungen, Überprüfung der Ergebnisse und Risiken, die weiterhin manuell bearbeitet werden müssen.

Wie man Augment in der IDE verwendet

1. Installieren Sie die Augment-Erweiterung im Visual Studio Code oder im JetBrains Plugin Market.
2. Melden Sie sich bei Ihrem Konto an und öffnen Sie die Code-Arbeitsumgebung, die bearbeitet werden muss.
3. Warten Sie, bis der Context Engine die initialen Indizes erstellt hat und die notwendigen Verknüpfungen zu den relevanten Repositorien hinzugefügt werden.
4. Legen Sie die Projektvorschriften in die AGENTS-, CLAUDE- oder Augment-Regeldateien.
5. Beginnen Sie mit kleinen, überprüfbaren Aufgaben, damit der Agent zunächst seinen Plan erläutern kann.
6. Überprüfen Sie die zu ändernden Dateien und die Befehle, die ausgeführt werden sollen, bevor Sie deren Ausführung zulassen.
7. Prüfen Sie die Unterschiede und führen Sie Projekttests, Formatierung, Typüberprüfungen sowie Sicherheitsscans durch.
8. Stellen Sie den Pull-Request erst nach der Überprüfung durch menschliche Prüfer ein oder erstellen Sie ihn.

Auggie CLI

Auggie CLI bringt die Agenten von Augment sowie den Context Engine in die Terminalumgebung – sie können interaktiv genutzt werden oder auch für nicht-interaktive Aufgaben eingesetzt werden. Es wird die Unterstützung für Moduswechsel, Regeln, Fähigkeiten, benutzerdefinierte Befehle, MCP, Berechtigungspolitiken sowie die Suche in mehreren Arbeitsbereichen bereitgestellt.

• Im Terminal werden Code abgefragt, Dateien geändert und Befehle ausgeführt.
• Listen Sie mit dem Befehl die derzeit verfügbaren Modelle auf und wechseln Sie zwischen ihnen.
• Laden von Benutzer- und Arbeitsbereichsregeln sowie Fähigkeiten.
• Konfigurieren des MCP-Servers zur Verbindung mit externen Tools.
• Codeabfrage für andere kodierende Agenten über einen MCP-Server bereitstellen.
• Verbinden Sie Zed, Neovim, Emacs und andere kompatible Clients über ACP.
• Verwenden Sie Regeln zur Berechtigungssteuerung für den Aufruf von Webseiten, Terminals und anderen Tools.

Regeln und Projektvereinbarungen

Auggie und die IDE-Erweiterungen können AGENTS, CLAUDE, Augment-Leitfäden sowie Regeldateien lesen. Das Team kann den Code-Stil, die Architektur, die Tests sowie die Richtlinien bezüglich Abhängigkeiten im Repository festlegen, damit die Agenten bei jeder Aufgabe denselben Standards folgen.

Cosmos-Softwareentwicklungsumgebung

Cosmos wird eingesetzt, um lang andauernde Entwicklungsarbeiten in kontrollierten Rechenumgebungen durchzuführen sowie Entwicklungszyklen mit der Zusammenarbeit mehrerer Akteure zu ermöglichen. Nachdem der Benutzer das Ziel beschrieben hat, erstellt Advisor einen Plan und eine Ausführungsstruktur. Der Benutzer gibt seine Zustimmung an den Checkpoints, woraufhin die Ausführungsagenten in Aktion treten.

• Vorbereiten Sie einen isolierten Code und eine Rechenumgebung für die Aufgabe.
• Komplexe Ziele werden an ingenieurische Agenten mit unterschiedlichen Aufgaben aufgeteilt.
• Die Umsetzung beginnt nach der manuellen Genehmigung des Plans.
• Ausführen von Build, Testen, Analyse und iterativer Behebung.
• Konfigurieren Sie den ausgereiften Prozess als automatisierte, wiederholte Ausführung.
• Berechnen Sie die Modellressourcen und die Cosmos-Berechnungszeit nach Aufgabe.

Softwareengineering-Schleifen, die für die Automatisierung geeignet sind

GitHub-Code-Review

Augment Code Review kann in einer GitHub-Organisation oder einem Repository installiert werden, um Pull-Requests mit KI zu überprüfen. Es erkennt auf der Grundlage der Änderungen sowie des Kontexts des Code-Bases Fehler, Auslassungen und nicht konforme Implementierungen.

• Nach der Erstellung oder Aktualisierung im PR werden automatisch Codeunterschiede analysiert.
• Nutzen Sie den Lagerkontext, um die Auswirkungen auf mehrere Dateien zu verstehen.
• Weisen potenzielle Mängel, Randbedingungen und Testlücken auf.
• Geben Sie Empfehlungen gemäß den Teamregeln und Kodierkonventionen.
• Lassen Sie die Entwickler die Probleme in den Kommentaren bearbeiten, erklären oder ignorieren.
• Die Unternehmensversion bietet Prüfanalysen, eine Liste der zugelassenen Benutzer sowie die Möglichkeit, mehrere Organisationen zu verwalten.
• Die Enterprise-Version kann über MCP in die Kontexte von Jira, Linear oder Notion integriert werden.

Wie man die Überprüfung von KI-Code bewertet

1. Wählen Sie mehrere Teams sowie Pull-Requests mit unterschiedlicher Komplexität als Beispiele aus.
2. Führen Sie die Augment-Prüfung durch, nachdem die ursprünglichen menschlichen Kommentare versteckt wurden.
3. Erfahrene Ingenieure kennzeichnen echte Defekte, wiederholte Empfehlungen und falsche Alarme.
4. Erstellt getrennt Statistiken für die Rückrufrate bei hochriskanten Problemen, die Genauigkeit der Kommentare und die Verarbeitungszeit.
5. Vergleichen Sie erneut, nachdem die Projektregeln und der Kontext externer Tickets hinzugefügt wurden.
6. Stellen Sie die KI-Bewertungen zunächst als Empfehlung ein, anstatt sie direkt als obligatorische Kriterium für die Fusion zu verwenden.
7. Es werden kontinuierlich Stichproben zur Überprüfung von Unter- und Fehlberichten durchgeführt, um zu verhindern, dass das Team einer KI-Bewertung blind vertraut.

Unterstützte Modelle

Augment bietet verschiedene Claude-, GPT- und Gemini-Modelle an und leitet diese über Prism je nach Aufgabe in eine ausgewählte Familie von Modellen weiter. Die verfügbaren Modelle sowie die Preise können sich ändern; die aktuellen Preise sind auf der Seitenanzeige für den Accountverbrauch zu finden.

IDE- und Editor-Unterstützung

Status der Code-Vervollständigung

In der Vergangenheit bot Augment die Funktion zur Inline-Vervollständigung von Code innerhalb des IDEs an. In den offiziellen Dokumentationen wird jedoch erklärt, dass diese Funktion ab dem 31. März 2026 für Nicht-Enterprise-Lösungen nicht mehr unterstützt wird. Derzeit sollten Business-Kunden sich auf Agent, Cosmos, CLI und Context Engine als Hauptfunktionen konzentrieren – die alte Funktion der automatischen Vervollständigung sollte nicht als allgemeine Eigenschaft angesehen werden.

MCP und externe Integration

• Bieten Sie den Context Engine als MCP-Tool anderen AI-Kodierungsclients an.
• Lassen Sie den Augment Agent externe MCP-Server aufrufen und sich nativ integrieren.
• Verbinden Sie Jira oder Linear, um Aufträge und Akzeptanzkriterien abzurufen.
• Verbinden Sie Dokumentensysteme wie Notion, um Produkt- und Architekturinformationen zu ergänzen.
• Die Verwendung von Tools zur Suche verringert die Kosten, die entstehen, wenn viele MCP-Definitionen ständig in den Kontext eingefügt werden müssen.
• Für jede Verbindung werden minimale Berechtigungen, Bestätigungsrichtlinien und Audits festgelegt.

Auggie SDK

Offiziell werden TypeScript- und Python-SDKs bereitgestellt, mit denen Entwickler Auggie in benutzerdefinierte Tools, CI-Aufgaben und interne Agenten integrieren können. Die SDKs unterstützen den Index der Codebibliotheken, fließende Ausgabe, strukturierte Rückgaben, benutzerdefinierte Tools sowie verschiedene Authentifizierungsmethoden.

• Aufrufen des Agents von TypeScript- oder Python-Programmen aus.
• Geben Sie die Arbeitsbereiche, Modelle, Zeitlimits sowie die maximale Anzahl an Versuchen an.
• Analysieren Sie die Ausgabe als Zeichenkette oder in einem bestimmten Strukturtyp.
• Überwachen von Stream-Events und Fortschritt der Tool-Ausführung.
• Hinzufügen von internen APIs, Datenbanken oder Tools für Geschäftsprozesse.
• In der Produktionsautomatisierung werden Servicekonten und kontrollierte Anmeldeinformationen verwendet.

geeignete Anwendungsszenarien

• Verständnis großer Codebibliotheken: Suche nach Implementierungen, Abhängigkeiten und historischen Mustern über Dienste hinweg.
• Funktionsentwicklung: Von der Gestaltung oder Auftragserstellung über die Umsetzung in mehreren Dateien bis hin zum Testen.
• Fehlerbehebung: Fehler bei der Lesung, Protokolle sowie Tests zur Ermittlung der Ursache.
• Code-Migration: Schrittweises Upgrade von Frameworks, APIs, Sprachversionen oder Abhängigkeiten.
• Testkomplettierung: Hinzufügen von Unit-, Integration- und Regressionstests für fehlende Pfade.
• Sicherheitsverbesserungen: Behandlung von Sicherheitslücken, Abhängigkeitsrisiken und wiederholten Reparaturen.
• Unfalluntersuchung: Zusammenfassung von Alarmen, Codes und Betriebsinformationen zur Erstellung von Diagnosehypothesen.
• Einstieg für Entwickler: Erklärung der Architektur, der Grenzen der Module und der gängigen Arbeitsweisen.
• Code-Review: Für alle GitHub-PRs wird eine erste Kontextprüfung hinzugefügt.
• Team-Automatisierung: Wiederkehrende Wartungsarbeiten in genehmigte Engineering-Zyklen umwandeln.

Für welche Teams geeignet

• Ein Ingenieurbüro mit großen Einzellagern oder mehreren damit verbundenen Dienstleistungen.
• Unternehmen, die die Nutzung von KI innerhalb des Teams teilen möchten, ohne nach Anzahl der Arbeitsplätze zu zahlen.
• Plattformteams, die KI in Work Orders, Dokumente, GitHub und CI-Prozesse integrieren müssen.
• Teams, die derzeit langfristige Umstrukturierungs-, Migrations- oder Optimierungspläne umsetzen.
• Unternehmen, die SOC 2, Identitätsmanagement und die Kontrolle von Kunden-Schlüsseln großschreiben.
• Organisationen, die die Code-Suche für bestehende Nutzer von Claude Code, Codex oder Cursor anbieten möchten.

Aktueller Preis des Pakets

Auf der offiziellen Website von Augment werden derzeit die beiden Hauptoptionen Business und Enterprise angeboten. Die alten Optionen Indie, Developer, Max oder die Pakete nach Anzahl der Nachrichten sollten nicht mehr als aktuelle Preise für neue Nutzer gelten. Bei der Option Business wird ein gemeinsamer Kontostand für das Team genutzt; bis zu 50 Plätze sind dabei ohne zusätzliche Gebühren verfügbar.

Wie wird die Menge berechnet?

Der monatliche Betrag von 100 US-Dollar wird innerhalb des Teams geteilt und für Modellberechnungen, Augment-Dienste sowie Cosmos-Berechnungen verwendet. Ab dem Überschreiten dieses Betrags wird weiterhin nach Verbrauch abgerechnet – es ist keine manuelle Aufwertung des Pakets notwendig.

Vorschläge zur Kosteneinschränkung

• Für einfache Aufgaben werden leichte Modelle verwendet, während für komplexe Architekturen und das Debuggen leistungsstärkere Inferenzmodelle genutzt werden.
• Teilen Sie sehr große Ziele in klar abgegrenzte Aufgaben auf, die unabhängig überprüft werden können.
• Genaue Regeln und Lagerindizes aufrechterhalten, um wiederholtes Erkunden durch Agenten zu reduzieren.
• Legen Sie für die langfristigen Aufgaben von Cosmos Zeitrahmen, Durchführungszyklen und Budgetobergrenzen fest.
• Über das Verbrauchsmessfeld können die Ausgaben nach Benutzer, Modell und Workflow überwacht werden.
• Regelmäßig unwertige Automatisierungen sowie häufig fehlerhafte Aufgaben entfernen.
• Die manuelle Nachbearbeitung sowie die Fehlerbehebung werden zusammen in die Gesamtkosten der AI-Entwicklung einbezogen.

Sicherheit und Privatsphäre

Augment gibt an, den SOC 2 Type II-Zertifizierungsstandard erfüllt zu haben, und verspricht, KI-Systeme nicht mit dem proprietären Code zahlender Kunden zu trainieren. Enterprise bietet zudem Unternehmenskontrollmechanismen wie CMEK, ISO 42001, SSO, OIDC und SCIM.

• Verwenden Sie Verschlüsselung zur Übertragung und Speicherung von Code sowie Indizes.
• Der Vertrag für das Pay-Plan schließt die Nutzung von Kundendaten zur KI-Training aus.
• Unternehmen können verschlüsselte Schlüssel für die Kundenverwaltung nutzen, um die Kontrolle über ihre Daten zu stärken.
• Zentrale Verwaltung von Anmeldungen, Gruppen und Entlassungsprozessen über einen Identitätsanbieter.
• Setzen Sie für Agent-Endgeräte, MCP und externe Tools minimale Berechtigungen fest.
• Vertragsmäßige Überprüfung der Bereiche für die Übermittlung von Code, der Aufbewahrung von Daten sowie der Regeln für deren Speicherung und Löschung.
• Vor dem Go-Live eines sensiblen Lagerbereichs müssen die Sicherheitsbewertungen der Lieferanten sowie die Bewertungen der Anbieter der Modellierung abgeschlossen werden.

Vorteile des Produkts

• Der Context Engine optimiert die Auswahl des Kontexts für große Codebibliotheken.
• Umfasst IDE, Terminal, Cloud-Exekution, Code-Review und externe AI-Klienten.
• Mehrmodell- und Prism-Routing ermöglichen es Teams, zwischen Qualität und Kosten abzuwägen.
• Bis zu 50 Plätze teilen sich einen Business-Preis und eignen sich für Teams mit unterschiedlichem Nutzungsumfang.
• Regeln, Fähigkeiten, MCP, ACP und SDK bilden ein skalierbares Entwicklungsframework.
• Cosmos eignet sich für lange Aufgaben sowie für wiederholbare Softwareentwicklungszyklen.
• Die Sicherheitsfähigkeiten des Unternehmens umfassen SOC 2, CMEK, Identitätsmanagement und KI-Verwaltung.

Nutzungsbeschränkungen

• Der aktuelle Startpreis für Business beträgt 100 US-Dollar pro Monat für das Team; es werden keine günstigen Einzelpreispakete mehr angeboten.
• Für die Nutzung von LLM wird ein Zuschlag von 40 % berechnet; bei anspruchsvollen KI-Aufgaben kann der Verbrauch schnell die zugewiesene Obergrenze überschreiten.
• Die Rechenzeit von Cosmos wird separat abgerechnet; für lange Aufgaben ist eine Budgetkontrolle erforderlich.
• Die traditionelle Inline-Code-Vervollständigung für Nicht-Enterprise-Lösungen wird nicht mehr unterstützt.
• Suchmaschinen können implizite Einschränkungen übersehen, und Agenten können fehlerhafte Implementierungen erzeugen.
• Schreibzugriff auf mehrere Dateien sowie Terminalrechte erhöhen das Risiko von versehentlichen Löschungen, dem Leck von Schlüsseln und schädlichen Befehlen.
• Die Preise und Verfügbarkeit von mehreren Modellen können sich ändern, und historische Artikel veralten schnell.
• Die Hosting-Plattform und der Core Context Engine sind keine vollständig open-source-Produkte.

Vorschläge zur Umsetzung durch das Team

1. Wählen Sie ein nicht-kritisches Lager sowie eine echte Aufgabe aus, um eine Basislinie für Qualität, Dauer und Kosten zu erstellen.
2. Organisieren von AGENTS, Testbefehlen, Architekturanleitungen und Sicherheitsverboten.
3. Führen Sie die Pilotphase in der ersten Phase mit nur Leserechten oder mit zu bestätigenden Terminalrechten aus.
4. Vergleichen Sie die Genauigkeit bei der Erledigung von Aufgaben durch Menschen und KI-Systeme sowie die Zeit für Nacharbeiten und Überprüfungen.
5. Konfigurieren Sie die Überwachung der Nutzung für jeden Benutzer, jedes Modell und jede Cosmos-Aufgabe.
6. Die Überprüfung des AI-Code als unterstützende Einschätzung, die nicht direkt die Genehmigung der Verantwortlichen ersetzt.
7. Nach der Validierung kann es auf Automatisierung, MCP und weitere Produktionslager ausgeweitet werden.

GitHub und Open Source

Die Kern-Business-Plattform Augment Code sowie Cosmos und der gehostete Context Engine sind nicht vollständig unter Open Source veröffentlicht. Die offizielle GitHub-Seite macht die SWE-bench-Agenten, Vim-Plugins, Context-Engine-Plugins sowie einige Beispieltools zugänglich.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Der Gesamtbewertungswert beträgt 4,6 von 5 möglichen Punkten. Augment eignet sich für Organisationen, die in großen Codebibliotheken mehrstufige Agenten sowie Teamautomatisierungen einsetzen möchten. Vor der Nutzung sollte jedoch sorgfältig die 40-prozentige Servicegebühr, die Berechnungskosten sowie die Einschränkungen bei den nicht-Enterprise-Funktionen bewertet werden.

Häufige Fragen

Was macht Augment Code hauptsächlich?

Es verwendet kodenbasierte Kontextgesteuerte Programmieragenten, um Ingenieursaufgaben in IDEs, Terminals, Cosmos und PR-Überprüfungen zu erledigen.

Was ist ein Context Engine?

Es handelt sich um eine Schicht zur Indexierung und Suche im Code, die für jede Aufgabe dynamisch den am besten passenden Code sowie die entsprechenden Regeln auswählt.

Wie viel kostet das Business-Paket?

Jedes Team erhält 100 Dollar pro Monat, maximal 50 Plätze sind möglich und es ist ein Puffer von 100 Dollar für die gemeinsame Nutzung vorgesehen.

Wie wird es bei Überschreitung des Limits berechnet?

Nach den öffentlich angegebenen API-Preisen des Modells, zuzüglich einer Servicegebühr von 40 % sowie der Kosten für Cosmos erfolgt die Abrechnung weiterhin nach Verbrauch.

Welche IDEs werden von Augment unterstützt?

Offizielle Unterstützung wird für VS Code und JetBrains bereitgestellt, und über CLI, Vim-Plugins sowie ACP können weitere Editor genutzt werden.

Wird auch die automatische Vervollständigung von Code angeboten?

Die traditionelle Inline-Vervollständigung für Nicht-Enterprise-Lösungen wurde am 31. März 2026 nicht mehr unterstützt.

Kann man verschiedene Modelle verwenden?

Man kann zwischen Claude, GPT, Gemini oder Prism für die automatische Routierung wählen; die Kosten werden nach dem jeweiligen Modell berechnet.

Wird das Modell mit dem Kundencode trainiert?

Offiziell wird erklärt, dass bei allen bezahlten Tarifen die Verwendung von Kundendaten zur KI-Training genutzt werden darf.

Ist Augment Code Open Source?

Die Kernplattform ist nicht open source, doch die Entwickler haben einige Agenten, Erweiterungen und Integrationen öffentlich gemacht.

Eignet es sich für Einzelprogrammierer?

Die Funktion kann für den persönlichen Gebrauch genutzt werden, doch der derzeit offiziell angegebene Geschäftspreis eignet sich besser für Teams mit gemeinsam genutzten Lizenzen.