IBM breidt codeeragent Bob uit met sub-agents en modernisatiepakketten voor mainframe, IBM i en Java

IBM breidt zijn AI-codeeragent Bob uit met sub-agents, parallelle uitvoering en kant-en-klare modernisatiepakketten voor verouderde kernsystemen op IBM Z, IBM i en Java. De uitbreiding ging 9 juli live, meldt het bedrijf, samen met een herbouwde architectuur en kostenrapportage voor grote ontwikkelteams.

Voor grotere Nederlandse organisaties, denk aan banken, verzekeraars, uitvoeringsdiensten en de overheid, raakt dit een taai probleem. Hun kernadministraties draaien vaak nog op decennia-oude COBOL op de mainframe, RPG op IBM i of verouderd Java, en die moderniseren was tot nu toe een meerjarig, duur traject dat leunde op steeds schaarsere specialisten. Bob brengt daar platformbewuste AI naartoe: het leest de oude code, haalt de bedrijfsregels eruit en zet code om, van fixed-form RPG naar free-form en van Java 8 of 11 naar 17, 21 of 25.

Sub-agents, parallel werk en drie werkstanden

De motor onder Bob is herbouwd rond één gedeelde agent en een gemeenschappelijke uitvoeringslaag. Nieuw zijn native tool calling, parallelle uitvoering, sub-agents en achtergrondtaken, waarmee Bob complexer werk kan opknippen en verdelen. Een sub-agent doet gespecialiseerd werk in een eigen, afgeschermde context en geeft alleen het relevante resultaat terug. Parallelle uitvoering versnelt taken met veel zoek-, bestands- en validatiestappen, en achtergrondtaken laten langlopend werk doorlopen zonder de ontwikkelaar te blokkeren. IBM bracht tegelijk het aantal werkstanden terug van vijf naar drie: Agent, Plan en Ask.

Drie moderniseringspakketten voor legacy

De kern van de aankondiging zijn drie zogeheten Premium Packages, elk met werkstromen en kennis voor één platform.

Java Modernization doet versie-upgrades van Java 8 en 11 naar 17, 21 en 25 met compatibiliteitschecks en validatie, migreert naar WebSphere Liberty, zet oude UI-frameworks als JSP, JSF en Struts om naar React of Angular, genereert unit-tests en dicht kwetsbaarheden (waaronder CVE- en dependency-risico's) tijdens het moderniseren.

Package for i richt zich op RPG- en IBM i-teams. De kernfunctie is een Native Connection die broncode rechtstreeks uit QSYS leest en via native workflows compileert, SQL draait en test, zodat de omslachtige export-bewerk-importlus vervalt. Verder converteert het fixed-form RPG naar free-form, zet het DDS om naar DDL en haalt het bedrijfsregels uit oude code, met een RAG-kennisbank voor IBM i eronder.

Package for Z is voor de mainframe. Het leunt op Z Understand, een statische-analyselaag die grote Z-omgevingen in COBOL, PL/I, assembler en JCL omzet in een doorzoekbare opslag. Daardoor kan Bob deterministische query's op de metadata draaien in plaats van code waarschijnlijkheidsgewijs te genereren. Een Architect Mode doet impact- en afhankelijkheidsanalyse en moderniseringsplanning, een Code Mode legt code uit en herschrijft die, en het model redeneert over COBOL, PL/I, assembler, JCL, CICS, IMS en Db2.

Kosten en verbruik in beeld

Agentic coding kan flink wat rekenkracht en tokens verstoken. Microsoft mat eerder dat één modelkeuze, Claude Sonnet 5, het tokenverbruik tot twaalf keer kan opdrijven. IBM voegt daarom Bobalytics toe, een analyselaag die per team laat zien hoeveel Bob wordt gebruikt, hoeveel code hij schrijft en wat dat kost, afgerekend in een crediteenheid die IBM Bobcoin noemt. Voor een organisatie die zulke agents over tientallen teams uitrolt, is dat het verschil tussen grip en een onverwachte rekening.

Van code-assistentie naar bestuurbaar moderniseren

IBM opent Bob nu ook in nieuwe regio's in Japan en Europa, bedoeld voor organisaties met eisen rond dataresidentie en soevereiniteit. Dat past bij een bredere beweging: AI schuift op van code-assistentie naar het bestuurbaar, grootschalig moderniseren van bedrijfssystemen. De Canadese provincie Alberta liet eerder zo'n vijftig AI-agents 466 miljoen regels overheidscode in ongeveer twintig uur nakijken en moderniseren, werk dat handmatig jaren zou kosten.

De keuze van IBM om op de mainframe deterministische query's op metadata te draaien in plaats van code te laten gokken, raakt precies aan waar bedrijven nog terughoudend zijn. Uit onderzoek onder driehonderd technische beslissers bleek dat een AI-agent vertrouwen krijgt zolang zijn werk meetbaar en terug te draaien is, en gewantrouwd wordt zodra hij een levend systeem in mag. Wie zijn kernsystemen wil moderniseren zonder ze te breken, zoekt niet de snelste generator, maar de aanpak die begrijpt wat er al staat.