Wie ich bereits in meinem vorherigen Deep-Dive geschrieben habe (siehe hier), hat IBMs watsonx Code Assistant for Z (WCA4Z) eine ziemliche Reise hinter sich. Wenn wir uns die Updates der Version 2.8 ansehen (wobei der neueste Patch 2.8.20 erst vor wenigen Tagen Ende Februar 2026 veröffentlicht wurde), blicken wir auf den Höhepunkt dieser Releases.
Und es ist genau das, was wir erwartet haben: die letzte große Iteration für dieses Produkt, bevor es von dem mit Spannung erwarteten Project Bob abgelöst wird. Und während sich die Release-Ankündigungen oft ein wenig nach Buzzword-Bingo anhören, zeigt der Blick hinter die Marketingfassade einige wirklich nützliche Funktionen auf Enterprise-Niveau, die in den letzten zwei Monaten stark ausgebaut wurden.
Hier ist meine Einschätzung dazu, was die WCA4Z 2.8.x-Reihe mit sich bringt und wo wir nochmal genauer hinsehen müssen.
Echtes Architektur-Verständnis
Es ist leicht, sich die aktuelle KI-Landschaft anzusehen und dieses Update einfach als „einen weiteren agentenbasierten Wrapper“ abzutun, als würde man einfach RooCode und GPT auf einen Mainframe werfen. Aber dieser Vergleich würde zu kurz greifen. Die wahre Magie in v2.8 liegt in Z Understand. Dies ist eben nicht nur ein LLM-Wrapper mit ein paar angehängten MCP-Tools (Model Context Protocol), sondern fungiert als tiefgehender Metadaten-Analysator für Ihre Programmquellen. Es ermöglicht dem System, anwendungsübergreifende Abhängigkeiten für Programme zu erfassen, die sich nicht einmal im selben Workspace befinden.
Die jüngsten Patches haben das noch einmal deutlich verbessert. Der WCA4Z-Chat nutzt nun aktiv MCP, um diese tiefgreifenden Verständnisdaten abzurufen, sodass Architekten die Business Rule Discovery direkt aus einem agentenbasierten Chat heraus initiieren können. Das System kann strukturelle Metadaten abfragen, Abhängigkeitsanalysen durchführen und die Auswirkungen auf die gesamte Anwendungsarchitektur verstehen, und das alles, ohne das LLM-Kontextfenster mit Tausenden von Token zu überlasten.
Um das zu orchestrieren, hat IBM ein neues Multi-Agenten-Setup eingeführt:
- Z Orchestrate Agent: Der Manager, der den Workflow koordiniert und das RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) abfragt.
- Z Architect Agent: Der Researcher, der die „Z Understand“-Metadaten abruft, Auswirkungsanalysen durchführt und diesen strukturierten Kontext weitergibt.
- Z Code Agent: Der Executor, der für die eigentliche Codegenerierung verantwortlich ist und als Ihr Refactoring-Assistent fungiert.
Bei meinem ersten Blick auf das Release 2.8 im Dezember fehlte der „Z Transform and Validate Agent“ für COBOL-zu-Java merklich, was mich hinsichtlich des Stands der automatisierten Java-Transformation sehr skeptisch stimmte.
Ich habe wohl zu früh geurteilt.
Mit der Veröffentlichung von 2.8.20 vor wenigen Tagen unterstützt der Chat nun offiziell die Transformation von COBOL- und PL/I-Programmen nach Java. Mit Version 2.8.10 wurde zudem die Unterstützung für IMS-Programme über CBLTDLI- und EXEC DLI-Schnittstellen eingeführt (wobei jedoch ausdrücklich die Unterstützung für mehrere Segmente oder IMS-Serviceaufrufe fehlt).
Angesichts der historischen Schwierigkeiten bei automatisierten Mainframe-zu-Java-Konvertierungen bleibe ich zwar weiterhin skeptisch, aber die Tools liegen nun offiziell zum Testen in unseren Händen.
Mal sehen, wie sie mit unordentlichem, jahrzehntealtem Spaghetti-Code umgehen!
Erklären, Dokumentieren und Optimieren: Die Quality-of-Life-Upgrades
Neben den Architektur-Agenten brachten die kontinuierlichen Updates im Januar und Februar auch einige Quality-of-Life-Verbesserungen mit sich, die wir Entwickler täglich nutzen werden: Der Code Assistant erweitert nun automatisch Copybooks und INCLUDES, wenn er Dokumentationen erstellt oder Code im Chat erklärt (für kleinere Programme). Wir erhalten also ab sofort noch mehr Kontext für diese Aufgaben.
Z Code Scan
Obwohl es nicht der Star des Executive-Blogs war, ist Z Code Scan ein Feature, das Entwickler lieben werden. Es sorgt für die automatische Einhaltung von Programmierstandards basierend auf Ihren unternehmensspezifischen Regeln. Sie füttern das Tool mit Ihren internen Programmierrichtlinien und es liefert Ihnen sowohl die gefundenen Probleme als auch Lösungsansätze.
Noch besser: Die generativen Agenten wenden diese Regeln beim Schreiben von neuem Code aktiv an. Natürlich gibt es auch andere Linting-Tools, aber eine nahtlose Möglichkeit zu haben, seinem KI-Agenten genau mitzuteilen, wie das eigene Unternehmen Code schreibt, ist sehr wertvoll.
Zuverlässigkeit und der Multi-Model-Shift
Nun zur Skepsis. Zuverlässigkeit bleibt das ultimative Feature. Solange wir diese neuen Fähigkeiten nicht mit 100%iger Zuverlässigkeit in unübersichtlichen, realen Szenarien validieren, bleiben sie eher eine vielversprechende Vision als eine tägliche Garantie.
Es gibt auch einen spannenden Kurswechsel im Maschinenraum. Jedes neue agentenbasierte Feature in v2.8 läuft auf Mistral-Modellen, während IBMs Granite-Modelle für nicht-agentenbasierte Aufgaben weiterhin zur Verfügung stehen. Das ist kein Manko, sondern deutet vielmehr darauf hin, dass IBM einen sehr pragmatischen „Best-Fit“-Multi-Modell-Ansatz verfolgt. Dabei werden Mistrals spezifische Stärken für komplexe Orchestrierung und anspruchsvolle agentenbasierte Funktionsaufrufe genutzt, während Granite für Aufgaben beibehalten wird, in denen es bereits glänzt. Es ist ein kluger Schachzug, der dem besten Tool für die jeweilige Aufgabe den Vorzug gibt.
Fazit
WCA4Z 2.8.x ist mehr als nur ein weiterer KI-Agent; die Integration mit Z Understand und das Architektur-Verständnis im Enterprise-Maßstab ist ein großer Schritt nach vorn. Dies bereitet faktisch die Bühne für den mit Spannung erwarteten Übergang zu Project Bob und gibt uns einen starken Vorgeschmack auf die tiefergehenden Multi-Agenten-Workflows, die bald nativ in die IDE integriert sein werden.
Der WCA4Z ist heute definitiv eine ernsthafte technische Evaluierung wert (ein Proof of Value, nicht nur ein Proof of Concept). Aber wie immer müssen Sie aktiv nach den Lücken zwischen den Marketingversprechen und Ihrer betrieblichen Realität suchen, während Sie Ihre Modernisierungsstrategie für die nächste Generation der Mainframe-KI vorbereiten.
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