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Entwicklung & Code

APIs in KI integrieren: Neue Kreativität und zuverlässige Automatisierung



Erik Wilde

Erik Wilde

Erik Wilde hat jahrelange Erfahrung im API-Bereich. Als Botschafter bei der OpenAPI-Initiative setzt er sich für den Einsatz offener Standards und Best Practices in API-Design und -Management ein. Auf YouTube betreibt er den Channel Getting APIs to Work, der sich an IT-Experten, Entwicklerinnen und Produktmanager richtet. Außerdem hat Wilde zahlreiche Artikel und Bücher geschrieben, und er spricht regelmäßig auf Fachkonferenzen.

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iX: Schnittstellen sind ein absolutes Grundkonzept der Softwarearchitektur; man entwirft, implementiert und überarbeitet sie ständig für die Anwendungsprogrammierung. Wann beginnt man, eine Schnittstelle als API zu bezeichnen? Die Semantik dieses Wortes geht über die reine Abkürzung hinaus.

Erik Wilde: Man bezeichnet eine Schnittstelle als API, sobald sie über ihren unmittelbaren Implementierungskontext hinaus von anderen genutzt werden soll. Eine Schnittstelle ist nur eine technische Grenze, eine API hingegen ein veröffentlichter Vertrag. Das bedeutet, dass sie absichtlich offengelegt, dokumentiert und stabil genug ist, damit andere – innerhalb oder außerhalb des Entwicklerteams oder Systems – sich darauf verlassen können. Es ist vor allem der Aspekt der Absicht und des breiteren Publikums, der eine API auszeichnet.

iX: Sind die Ansätze, die eine API für Menschen nützlich und zugänglich machen, nicht dieselben wie diejenigen, die sie für KI, also LLM-basierte Automatisierung, zugänglich machen?

Wilde: Sowohl Menschen als auch Maschinen benötigen zugängliche APIs, jedoch auf unterschiedliche Weise. Für Menschen funktioniert die Dokumentation am besten, wenn APIs einheitliche Muster aufweisen, da das nicht nur das Verständnis erleichtert, sondern auch die Wiederverwendung von Tools und Verfahren für verschiedene APIs ermöglicht. Menschen können auch einen breiteren Kontext heranziehen, ohne verwirrt zu werden. Maschinen hingegen benötigen eine klare, in sich geschlossene Beschreibung jeder API. Selbst wenn die Kontextfenster größer werden, ist mehr Kontext nicht immer hilfreich – KI hat oft Schwierigkeiten, größere Kontexte effektiv zu nutzen.

Menschen schätzen APIs, die offen, wiederverwendbar und flexibel anpassbar sind, während Maschinen mehr von einer geführten Abstraktionsebene profitieren, die den Schwerpunkt darauf legt, was erreicht werden kann und wie dies zu tun ist, anstatt jede mögliche Operation offenzulegen.

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iX: Sie haben sich in der Vergangenheit in Ihrem YouTube-Channel „Getting APIs to Work“ mit dem ökologischen Fußabdruck von APIs befasst. Wenn man über Softwareeffizienz und CO2-Bewusstsein nachdenkt, passt das dann gut zu dem, was derzeit als Agentic AI beworben wird?

Wilde: Der ökologische Fußabdruck von Agentic AI ist erheblich, da die explorative Nutzung durch Agenten oft zu mehr Orchestrierung, mehr Rechenzyklen und einem höheren Energieverbrauch führt. Das scheint im Widerspruch zu den Bestrebungen nach Effizienz und CO2-Bewusstsein bei Software und APIs zu stehen.

Der Weg nach vorne besteht darin, sie als komplementär zu betrachten: Agenten können kreative Lösungen erforschen und neue Vorgehensweisen aufdecken, aber sobald ein vielversprechender Ansatz gefunden ist, sollte er in einen deterministischen, wiederholbaren Workflow kodifiziert werden, der energieeffizient, skalierbar und überprüfbar ist. Das bringt die Vorteile der Kreativität der KI mit der Notwendigkeit eines nachhaltigen und konformen Betriebs in Einklang, wobei so viel KI wie nötig, aber so wenig wie möglich eingesetzt wird.

Durch das Entwickeln von Architekturen, die einen reibungslosen und bewussten Übergang vom Experimentieren zur effizienten Ausführung ermöglichen, können wir sowohl die Unsicherheit hinsichtlich der Unvorhersehbarkeit der KI als auch die Notwendigkeit angehen, ihren erheblichen Energieverbrauch zu kontrollieren.

iX: In welcher Beziehung steht MCP zu OpenAPI? Verfolgen beide nicht dasselbe Ziel: die Standardisierung der Beschreibung von APIs und deren einfache Zugänglichkeit? Oder ähnelt es eher JSON:API, also der Standardisierung der APIs selbst?

Wilde: Bei MCP, OpenAPI und JSON:API geht es darum, Funktionen verfügbar zu machen, aber sie richten sich an unterschiedliche Nutzer. MCP wurde speziell für LLMs entwickelt und stellt ihnen Tools und Ressourcen zur Verfügung, die auf ihre Arbeitsweise zugeschnitten sind. OpenAPI hingegen richtet sich an Entwickler, die HTTP-APIs nutzen möchten, und konzentriert sich hauptsächlich darauf, Endpunkte zu strukturieren und diesen Schemata hinzuzufügen.

JSON:API fügt eine weitere Ebene hinzu, indem es standardisiert, wie die Schemata strukturiert sind und welche gemeinsamen Konzepte eine API offenlegen sollte, sodass Entwickler von bereits bekannten Konventionen profitieren und Tools wiederverwenden können, die diese unterstützen.

Es ist zwar möglich, MCP-Server automatisch aus OpenAPI zu generieren, aber das führt in der Regel nicht zu den besten Ergebnissen: Bei komplexeren APIs reicht eine Liste von Endpunkten nicht aus, da LLMs das implizite Verständnis fehlt, das Menschen beim Schreiben von Code mitbringen. Das ist der grundlegende Unterschied: OpenAPI und JSON:API gehen davon aus, dass ein menschlicher Developer die Lücken füllen kann, während MCP eine ausreichend aufgabenorientierte Struktur bereitstellen muss, damit ein LLM ohne diese menschliche Intelligenz erfolgreich sein kann.

iX: Machen LLMs bestimmte Ansätze zur Automatisierung überflüssig? Oder sind sie nur ein weiterer Anwendungsfall? Aufgrund der Nicht-Determiniertheit können sie eine zuverlässige Systemintegration vermutlich nicht wirklich ersetzen.

Wilde: Bei der Automatisierung geht es in der Regel um Zuverlässigkeit, Wiederholbarkeit und Effizienz, was LLMs nicht bieten. Sie sind nicht deterministisch, nicht zuverlässig reproduzierbar und nicht besonders effizient. Was sie jedoch bieten, ist eine neue Art von Kreativität: die Fähigkeit, Lücken zu schließen, Lösungen auszuprobieren und chaotischere Teile der Automatisierung zu bewältigen, die mit traditionellen Ansätzen nicht möglich sind.

Am besten betrachtet man sie als ein weiteres Werkzeug im Werkzeugkasten – eines, das wir selektiv einsetzen können, zum Erkunden oder für bestimmte Teile eines Prozesses, aber nicht für die Teile, die strenge Garantien erfordern. Architekturen, die LLM-gesteuerte Erkundung mit kodifizierten, deterministischen Workflows kombinieren, können das Beste aus beiden Welten vereinen: KI, wo Kreativität einen Mehrwert schafft, und traditionelle Automatisierung, wo Zuverlässigkeit unerlässlich ist.

Das Interview führte Richard Wallintin von WPS – Workplace Solutions.


(rme)



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Sulu 3.0: CMS mit neuem Content-Speicher und klarerer Architektur


Sulu 3.0 ist erschienen. Mit dem Release vollzieht das quelloffene Content-Management-System (CMS) laut Blogbeitrag eine größere technische Umstrukturierung. Statt auf das bislang genutzte PHPCR‑Repository setzt das Projekt künftig vollständig auf Doctrine ORM und JSON‑Felder – eine Entscheidung, die nicht nur die Performance heben, sondern auch die Einstiegshürde für Symfony‑Entwickler senken soll. Nach Angaben des Teams kamen rund 150.000 Zeilen Code neu hinzu, mehr als 265.000 wurden entfernt.

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Das Open-Source-CMS Sulu basiert auf dem PHP-Framework Symfony und dient als Headless‑ oder klassisches CMS für komplexe, mehrsprachige Webprojekte. Es richtet sich vor allem an Entwicklerinnen und Entwickler, die flexible Inhaltsmodelle mit vertrauten Symfony‑Werkzeugen umsetzen wollen. Für Symfony sind kürzlich die Versionen 7.4 und 8.0 erschienen.

Von PHPCR zu Doctrine ORM

Mit der Abkehr vom speicherintensiven PHPCR führt Sulu ein neues Modell zur Ablage von Inhalten ein: Seiten, Artikel oder Snippets werden jetzt als reguläre Doctrine‑Entitäten mit JSON‑Spalten verwaltet. Damit greifen Developer direkt auf bekannte Tools und SQL‑Abfragen zurück, statt eine eigene Query‑Sprache lernen zu müssen.

Das System nutzt sogenannte Dimensionen, um Sprach‑, Veröffentlichungs‑ und Versionszustände abzubilden. So lassen sich nicht übersetzbare Felder in mehreren Sprachvarianten weiterverwenden – ein Ansatz, der die vorherige, tiefer verschachtelte Struktur ersetzt und sich offenbar leichter debuggen lässt.

Bessere Performance und Vereinfachungen

Nach Angaben des Teams bringt der neue Speicheransatz spürbare Leistungsgewinne. Content‑Strukturen lassen sich nun direkt in der Datenbank nachvollziehen, während Konfigurationsdaten weiterhin als XML im Repository bleiben.

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Auch das Update der PHP-Bibliothek Flysystem auf Version 3 soll zur Vereinfachung der Handhabung von Mediendateien beitragen. Diese können künftig über eine einheitliche Schnittstelle auf unterschiedlichen Backends abgelegt werden, beispielsweise auf Amazon S3, Microsoft Azure, WebDAV oder Dropbox.

Entfall der Elasticsearch‑Pflicht für Artikel

Neben der Speicherarchitektur wurde das Artikel‑Bundle neu geschrieben. Es lässt sich nun ohne die Suchmaschine und das Analytic-Tool Elasticsearch betreiben, wodurch kleineren Projekten die Installation eines separaten Suchdienstes erspart bleiben soll. Für große Installationen bleibt die Option durch ein ergänzendes Bundle erhalten, das Elasticsearch wieder einbindet.

Ebenfalls neu ist SEAL, der Search Engine Abstraction Layer. Er bündelt Anbindungen an Suchsysteme wie Loupe, Meilisearch, Solr oder Elasticsearch hinter einer gemeinsamen API. Standardmäßig kommt Loupe zum Einsatz – eine SQLite‑basierte, PHP‑interne Lösung, die für mittlere Datenmengen ausreichend schnell arbeitet.

Migration und Unterstützung

Sulu liefert ein eigenes Tool, um vorhandene PHPCR‑Daten zu konvertieren. Das Migration‑Bundle überführt Seiten, Artikel, Snippets und URLs in die neue Speicherstruktur und protokolliert detailliert, wo gegebenenfalls Nacharbeit nötig ist.

Wer die Umstellung nicht allein durchführen möchte, kann laut Entwicklerteam auf Community‑Hilfe via Slack und GitHub oder auf professionelle Unterstützung zurückgreifen. Weitere Informationen zur Hilfe sowie zum Release finden sich im Blogbeitrag.

Weiterer Fahrplan

Mit Version 3.0 endet die Pflege für Sulu 1.6, während Sulu 2.6 als LTS-Version (Long-term Support) erhalten bleibt. Die neue Architektur soll künftige Funktionen erleichtern und das CMS langfristig wartbarer machen. Näheres zum Release und zum CMS auch auf GitHub.


(mdo)



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Drupal Canvas: Visueller Page Builder für Drupal veröffentlicht


Drupal hat mit Canvas einen visuellen Page Builder veröffentlicht, der die Erstellung individueller Websites ohne umfangreiche Programmierkenntnisse ermöglichen soll. Das Werkzeug richtet sich an Site-Builder und Content-Teams, die bisher zwischen vorgefertigten Templates und aufwendiger individueller Entwicklung wählen mussten.

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Weniger komplizierte Technik für Anwender

Als Open-Source-CMS kommt Drupal zwar bei vielen Organisationen zum Einsatz, die Flexibilität des Systems erforderte jedoch bislang einiges an technischem Know-how. Wie Produktleiter Lauri Timmanee im Drupal-Blog erklärt, existiere in Drupal ein Trade-off: „Entweder man ist gezwungen, eine Art Cookie-Cutter-Website zu erstellen, oder man muss komplexen Code schreiben. Wir wollen diesen Trade-off aufbrechen, indem wir bessere Werkzeuge bereitstellen, damit man tatsächlich Websites erstellen kann, die auf die eigene Marke zugeschnitten sind, ohne komplexen Code kennen zu müssen.“

Drupal Canvas 1.0 basiert auf einem React-Frontend, das mit den Core-APIs von Drupal integriert ist. Die Hauptfunktionen umfassen komponentenbasiertes visuelles Page Building mit einem Drag-and-Drop-Interface, In-Browser-Code-Komponenten zum Hinzufügen neuer Bausteine sowie die Option, mehrere Seiten vor der Veröffentlichung zu erstellen und mit mehrstufigem Undo in der Vorschau zu betrachten. Das System soll Entwicklern mehr Zeit für tiefgreifende technische Arbeiten verschaffen, während nicht-technische Nutzer eigenständiger arbeiten können.

Canvas ist als Community-getriebenes Projekt angelegt, laut Drupal-Roadmap sollen künftig möglichst alle Module im kommenden Drupal CMS 2.0 mit Canvas kompatibel sein. Die Entwickler stellen eine Demo-Installation auf GitHub bereit und sammeln Feedback über den dedizierten Slack-Channel #drupal-canvas. Das Projekt positioniert sich damit in Konkurrenz zu etablierten Page Buildern wie WordPress Gutenberg oder Elementor, setzt aber auf die Stärken von Drupal in Enterprise-Umgebungen.

Ausblick auf Drupal CMS 2.0

Drupal CMS ist eine vorkonfigurierte Distribution auf Basis von Drupal Core, die für schnelle Website-Erstellung mit vorgefertigten Modulen und Workflows optimiert ist, während Drupal Core die minimale, flexible Grundlage für Entwickler bietet. Inzwischen steht Drupal CMS kurz vor der Veröffentlichung der Version 2.0, die laut mehreren Drupal-Experten einen großen Entwicklungssprung für Webentwickler und Nutzer bringen soll. Die neue Generation der Software soll eine verbesserte Performance, modernisierte Benutzeroberfläche und vereinfachte Integrationsmöglichkeiten für KI-gestützte Tools bieten.

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Neben den technischen Verbesserungen soll Drupal CMS 2.0 besonderen Wert auf Barrierefreiheit, Sicherheit und modulare Erweiterbarkeit legen. Durch ein überarbeitetes Framework und optimierte Workflows sollen Entwickler Projekte schneller umsetzen können, während Redakteure von einer klareren Struktur und KI-gestützten Funktionen wie Content-Generierung und SEO-Optimierung profitieren sollen. Das offizielle Release ist aktuell für das erste Quartal 2026 anvisiert, ursprünglich war es für den Oktober 2025 geplant.


(fo)



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Open-Source-Toolkit: KI-Unternehmen Anthropic übernimmt Bun


Bun wurde von Anthropic übernommen, wie der Bun-Erfinder Jarred Sumner auf dem Bun-Blog mitteilt. Das JavaScript-Toolkit, bestehend aus Runtime, Bundler, Test Runner und Paketmanager, soll die Infrastruktur für Anthropics KI-Coding-Technologien Claude Code und Claude Agent SDK sowie künftige KI-Coding-Projekte darstellen.

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Bun bleibt Open Source

Laut Sumners Ausführungen wird Bun auch weiterhin Open Source und MIT-lizenziert bleiben. Auch soll das gleiche Team wie bisher an Bun arbeiten und die Entwicklung weiter öffentlich auf GitHub stattfinden. Die Roadmap soll den Fokus auf Performance und Node.js-Kompatibilität beibehalten – und darauf, Node.js als die standardmäßige serverseitige Runtime für JavaScript zu ersetzen.




(Bild: jaboy/123rf.com)

Die enterJS 2026 wird am 16. und 17. Juni in Mannheim stattfinden. Das Programm wird sich rund um JavaScript und TypeScript, Frameworks, Tools und Bibliotheken, Security, UX und mehr drehen. Vergünstigte Blind-Bird-Tickets sind bis zum Programmstart erhältlich.

Bun erschien erstmals im Juli 2022 und verfolgte bereits damals das Ziel, ein „Drop-in“-Ersatz für Node.js zu werden. Schon innerhalb der ersten Woche erzielte das Projekt 20.000 GitHub-Sterne, wie sich der Bun-Erfinder zurückerinnert. Inzwischen ist die Zahl auf über 83.000 Sterne angestiegen und präsentiert sich seit Version 1.3 als Full‑Stack-JavaScript-Runtime.

Übernahme durch Anthropic

Anthropics Claude Code, ein agentisches KI-Coding-Tool, läuft mit Bun, und bereits während der letzten Monate hat das Bun-Team die Issues des Claude-Code-Teams mit Priorität bearbeitet. Nach Gesprächen mit Anthropic folgt jetzt die Übernahme von Bun, das selbst keine Einnahmen hatte: Anthropic kauft Bun als essenzielle Infrastruktur für Claude Code, die Toolsammlung Claude Agent SDK und zukünftige KI-Coding-Produkte.

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Wie Sumner betont, soll dieser Schritt Bun zu langfristiger Stabilität verhelfen. Außerdem will man nun zusätzliche Software Engineers einstellen. Laut Sumner passen die beiden Seiten auf natürliche Weise zusammen, denn: „Bun begann mit einem Fokus darauf, Developer schneller zu machen. KI-Coding-Tools tun etwas Ähnliches.“


(mai)



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