Verdent AI: KI-native Multi-Agenten-Coding-Plattform 96

Verdent ai wurde 2025 von Chen Zhijie, dem ehemaligen Algorithmus-Chef von TikTok, und Liu Xiaochun, dem ehemaligen Produkt-Chef von Baidu, gegründet und positioniert sich als „KI-native Multi-Agenten-Codierungsplattform".

Verdent AI zerlegt eine Anforderung in mehrere Teilaufgaben und lässt dann mehrere Agenten gleichzeitig daran arbeiten. Nach Abschluss erfolgt automatisch eine Überprüfung und Zusammenführung, mit dem Ziel, vollständig lauffähigen Code zu liefern. Es ist nicht nur ein Werkzeug zur Codevervollständigung, sondern erledigt mithilfe von KI-Agenten die Aufgabenverteilung, Planung, Codegenerierung und Selbstprüfung, um qualitativ hochwertigen Code zu liefern und die Entwicklungseffizienz zu steigern.

Funktionsmerkmale von Verdent AI

• Parallele Multi-Agenten: Es können gleichzeitig Unteragenten für Planung, Codierung, Tests und Dokumentation gestartet werden, jeder mit einem eigenen unabhängigen Git-Worktree, sodass sie sich nicht gegenseitig stören.

• Plan-First: Vor der Codegenerierung muss die Anforderung zunächst zerlegt, der Technologie-Stack und die Akzeptanzkriterien festgelegt werden, um Nacharbeit zu reduzieren.

• DiffLens: Bietet sofortige semantische Diffs, markiert den Einflussbereich und potenzielle Risiken, um die Code-Überprüfung zu erleichtern.

• Selbstüberprüfung: Nach der Codegenerierung werden automatisch Linter, Unit-Tests und Browser-Validierungen ausgeführt. Bei Fehlern wird automatisch eine Korrektur vorgenommen, bis alles erfolgreich ist.

• Benutzerdefinierte Unteragenten: Unternehmen können eigene kleine Agenten schreiben (z. B. „Spring Security Checker") und in den Hauptworkflow integrieren.

• Einheitliche Standards: Eine AGENTS.md-Datei im Stammverzeichnis des Projekts stellt sicher, dass alle Agenten die gleichen Code- und Commit-Richtlinien einhalten.

Anwendungsszenarien für Verdent AI

• Entwicklung und Refactoring großer Projekte: Bei umfangreichen Legacy-Systemen oder komplexen, repo-übergreifenden Projekten kann Verdent AI den Kontext schnell erfassen.

• Parallele Bearbeitung mehrerer Aufgaben: Wenn ein Team mehrere Module gleichzeitig entwickeln muss, können die Multi-Agenten-Fähigkeiten genutzt werden.

• Dringende Bugfixes: In einem unabhängigen Worktree schnell Patches generieren und nach erfolgreicher Validierung zusammenführen.

• Persönliche Projekte und Prototyp-Validierung: Hilft Einzelentwicklern, Ideen schnell in lauffähige Code-Prototypen umzuwandeln.

So verwenden Sie Verdent AI

1. Registrierung & Installation: Bei der Registrierung auf der offiziellen Verdent AI-Website erhält man 100 Credits. Im VS Code Marketplace nach „Verdent" suchen und mit einem Klick installieren; für den Desktop kann Verdent Deck (unterstützt macOS 11+ und Win10+) heruntergeladen werden.

2. Projektinitialisierung: Nach dem Öffnen des Projekts wird automatisch die AGENTS.md-Datei erstellt (Regeln können manuell angepasst werden). Modell auswählen, z. B. Claude Sonnet 4.5, GPT-5, Kimi-K2 usw.

3. Anforderung einreichen: Eine einzeilige Anforderung eingeben, z. B. „Migriere das Benutzermodul auf Microservices und füge einen Cache hinzu". Im ThinkTogether-Modus fragt die KI nach Technologie-Stack, Cache-Auswahl und Akzeptanzkriterien. Nach Bestätigung wird ein Task Board erstellt.

4. Parallele Entwicklung: Auf „Start" klicken; die Unteragenten ziehen automatisch unabhängige Worktrees und entwickeln parallel. Fortschritt und Protokolle werden in Echtzeit in der Oberfläche angezeigt. Man kann jederzeit pausieren, Teilaufgaben anpassen oder neue Anforderungen einfügen.

5. Ergebnisabnahme: DiffLens hebt alle Änderungen hervor und ermöglicht eine Überprüfung mit einem Klick. Anschließend können Tests lokal ausgeführt werden. Nach erfolgreichem Bestehen wird automatisch committed und gepusht. Bei fehlgeschlagenen Tests iteriert der Agent, bis er erfolgreich ist oder menschliches Eingreifen erforderlich wird.

Häufig gestellte Fragen zu Verdent AI

• Welche Sprachen und Frameworks unterstützt Verdent AI? Derzeit werden Python, JavaScript/TypeScript, Java, Go und Ruby on Rails am besten unterstützt; C++ und Rust werden kontinuierlich optimiert.

• Wird Verdent AI den Code wirklich nicht durcheinanderbringen? Alle Änderungen erfolgen in unabhängigen Worktrees; vor dem endgültigen Merge werden vollständige Tests ausgeführt. Standardmäßig werden Merges blockiert, wenn Kompilierungsfehler oder fehlgeschlagene Unit-Tests vorliegen.

• Kann es offline verwendet werden? Der Aufruf der Kernmodelle erfordert eine Internetverbindung; der lokale Cache ermöglicht es, bereits generierten Code offline anzuzeigen, aber keinen neuen Code zu generieren.

• Wie werden die Credits berechnet? Eine vollständige Aufgabe (einschließlich Planung, Codierung und Tests) verbraucht ungefähr 8–15 Credits; die 100 Credits aus der Registrierung reichen für 6–10 normale Anforderungen. Danach kann je nach Bedarf ein Abonnement abgeschlossen werden.

• Was unterscheidet Verdent AI von Cursor und Copilot? Cursor und Copilot konzentrieren sich hauptsächlich auf „Codevervollständigung"; Verdent hingegen fokussiert sich auf „die Auslieferung ganzer Aufgaben" mit einem integrierten Kreislauf aus Planung, Tests und Merge und unterstützt mehrere parallele Agenten.