Sara Nóbrega, Autorin des Learn-AI-Newsletters, schildert, wie ein Agent bei einer Repo-Bereinigung ein nicht versioniertes Config-Verzeichnis löschte, weil die Aufgabenbeschreibung „remove unused files" lautete – mit zwei Stunden Rekonstruktionsaufwand als Folge. Ihr Kernargument: Agentic AI braucht keine breiteren Freiheiten, sondern klarere Grenzen. Sie schlägt eine Autonomiematrix vor, die Aufgaben nach Reversibilität und Recovery-Kosten einteilt: Kleine Refactors und Unit-Tests können Agenten eigenständig erledigen, während API-Änderungen, Datenbankmigrationen, Cloud-Infrastruktur (terraform apply, kubectl delete, aws iam *), Produktivdeployments, Auth-/Security-Logik und Secrets stets einen menschlichen Review-Schritt erfordern. Besonders hervorgehoben wird git push --force, das Remote-History überschreibt und andere Contributors-Branches desynchronisiert. Als strukturelle Maßnahme empfiehlt Nóbrega eine AGENTS.md-Datei im Repository-Root, die dem Agenten explizit vorgibt, was er nicht ohne Rückfrage anfassen darf – eine vage oder fehlende Datei führe dazu, dass Agenten Lücken mit eigenen Annahmen füllen, was zu Pfad-Umstrukturierungen mit Kaskadenfehlern führen kann.