Warps große Wette auf Open Source mit GPT‑5.5

Warp⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet) begann als modernes Terminal und gewann bei Entwickler:innen früh viel Zuspruch für seine Geschwindigkeit, Kollaborationsfunktionen, Befehls-Workflows und KI-native Oberfläche. Als Coding-Agenten von Experimenten zu alltäglichen Engineering-Workflows wurden, erkannte Warp, dass das Terminal ein natürlicher Ort für Entwickler:innen wird, um mit Agenten zu arbeiten: dort, wo Befehle, Kontext, Zusammenarbeit und Review bereits zusammenkommen.

Als Warp seinen Terminal-Client in diesem Jahr als Open Source veröffentlichte⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet), mit OpenAI als Gründungssponsor des Repos, stellte das Unternehmen auch Open Agentic Development vor: ein Modell, um Software offen zu entwickeln. Menschen definieren Ziele und überwachen Ergebnisse, während Agenten Arbeit planen, Code schreiben, Änderungen testen und Pull Requests öffnen.

Jüngste Verbesserungen bei Frontier-KI-Modellen haben dazu beigetragen, diese Art der Agenten-Orchestrierung im großen Maßstab praktikabel zu machen. Für Warps Open-Source-Workflows hilft GPT‑5.5 Agenten dabei, über größere Problemräume hinweg zu schlussfolgern und Arbeit für die menschliche Review vorzubereiten. In internen Benchmarks nutzte GPT‑5.5 pro Aufgabe im agentischen Programmieren 30 % weniger Token als GPT‑5.4 und half Warp so, die Effizienz beim Skalieren langlaufender Agenten-Workflows zu verbessern.

Heute hat Warp fast 1 Million Entwickler:innen und wird von mehr als 56 % der Fortune 500 genutzt. In Warps eigener Engineering-Organisation erstellen Agenten inzwischen rund 90 % der Pull Requests des Unternehmens mit, wodurch das Team aus erster Hand sieht, was langlaufende Agenten-Workflows zum Skalieren benötigen: Beobachtbarkeit, Koordination, Erinnerung und menschliche Review.

Open Agentic Development ist Warps Wette darauf, wohin sich Softwareentwicklung bewegt. Agenten werden Code schreiben, und Entwickler:innen werden Absichten festlegen, die Ergebnisse prüfen und entscheiden, was letztlich ausgeliefert wird. Diese Entscheidungen werden zu wiederverwendbarem Kontext für künftige Agenten, sodass sich das System im Laufe der Zeit verbessern kann.

Wenn die Orchestrierung gut genug ist, glaubt Warp, dass Agenten konsistenteren Code produzieren können als eine lose koordinierte Gruppe von Menschen. Open Source dreht sich dann weniger darum, dass Menschen direkt Implementierungsarbeit beitragen, sondern stärker darum, Urteilsvermögen über das Produkt und eine gemeinsame Vision beizutragen, die nur Menschen liefern können.

Persistente, parallelisierte Agenten benötigen Komponenten wie gemeinsame Erinnerung, reproduzierbare Umgebungen, Evaluierungssysteme, Berechtigungen und Möglichkeiten zur Koordination der Arbeit. Warp entwickelte Oz, seine Cloud-Orchestrierungsplattform, um Agenten über lokale und Cloud-Umgebungen hinweg zu verwalten.

Für Open-Agentic-Development-Workflows nutzt Warp nach Angaben des Unternehmens GPT‑5.5 für Agenten, die bei der Verwaltung von Open-Source-Beiträgen helfen. OpenAI-Modelle haben auch in Warps internen Evaluierungen für langfristige Engineering-Aufgaben mit Reasoning, Planung, Codegenerierung und Code-Review stark abgeschnitten.

Oz⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet) dient als Steuerungsebene für die Bereitstellung und Koordination von Agenten über lokale und Cloud-Umgebungen hinweg. Entwickler:innen können Agenten über eine Weboberfläche starten, vordefinierte Skills und Umgebungen auswählen, Modell- und Hosting-Konfigurationen wählen und langlaufende Workflows während der Ausführung zentral überwachen.

Nach dem Start können Agenten remote weiterlaufen, während Entwickler:innen Live-Sessions prüfen, den Ausführungsstatus überwachen, generierte Artefakte reviewen und Workflows zwischen Cloud- und lokalen Umgebungen hin- und hergeben, ohne Kontext zu verlieren. Oz unterstützt außerdem wiederkehrende Workflows, sodass Agenten wie geplante Cronjobs arbeiten können.

Je mehr Zustand Agenten im Laufe der Zeit ansammeln, desto schwieriger wird es, den Fokus zu halten und wichtige Entscheidungen zu bewahren. Oz nutzt Techniken wie Kontextkomprimierung, persistenten Speicher und dedizierte Subagenten für Aufgaben wie Codesuche und Dateianalyse, um Agenten über längere Workflows hinweg zuverlässig zu halten.

OpenAI-Modelle übernehmen innerhalb von Oz mehrere Rollen. Für den Warp-Agenten werden Aufgaben nach Typ und Schwierigkeit klassifiziert, wobei komplexere Coding- und Reasoning-Arbeiten an stärkere Modellkonfigurationen weitergeleitet werden. GPT‑5.5 ist Teil des OpenAI-Modellmixes, den Warp für anspruchsvolle Workflows im agentischen Programmieren nutzt. Warp nutzt OpenAI-Modelle auch als LLM-as-a-Judge-Systeme in seinen Evaluierungspipelines.

Für Warp sind Open Agentic Development und die Orchestrierungsplattform Oz letztlich Teil derselben langfristigen Wette: dass sich Softwareentwicklung von einzelnen Interaktionen mit Coding-Assistenten zu Systemen entwickelt, die große Zahlen persistenter Agenten im Laufe der Zeit koordinieren.

Bislang scheint diese Wette aufzugehen. Warps ARR wuchs im vergangenen Jahr um das 35-Fache, der Enterprise-Umsatz ist seit Q4 2025 um mehr als 500 % gestiegen. Das Unternehmen gibt an, dass ein Großteil dieses Wachstums von Organisationen kommt, die nach flexibleren Möglichkeiten suchen, Agenten-Workflows zu skalieren.

Die zugrunde liegenden Workflows rund um agentische Entwicklung stehen noch am Anfang und sind stark experimentell. Indem Warp seinen Terminal-Client als Open Source veröffentlicht und mit Open-Agentic-Development-Workflows öffentlich entwickelt, hofft das Unternehmen, dass Entwickler:innen mitgestalten können, wie sich Orchestrierungs-, Aufsichts- und Verifizierungssysteme weiterentwickeln, während Agenten mit der Zeit autonomer werden.

„Niemand weiß genau, wie die Zukunft der agentischen Entwicklung aussehen wird“, sagt Lloyd. „Wir glauben, dass die Community daran mitwirken können sollte, sie zu gestalten.“