Kiro ist der agentische Coding-Harness von Amazon Web Services: Die Kiro CLI liest Codebasen, schreibt Code und führt Befehle im Terminal aus, daneben gibt es die Kiro IDE sowie Web- und Mobile-Oberflächen. Als AI Harness setzt Kiro auf Spec-driven Development, Steering-Dateien, Hooks und ein deklaratives Rechtesystem; die Software ist proprietär und wird unter der AWS Intellectual Property License bereitgestellt. Stand: 20. September 2026.
Was ist Kiro?
Kiro stammt von AWS. Die Kiro CLI ist laut Dokumentation das nächste Update der Amazon Q Developer CLI: Sie ist seit 17. November 2025 verfügbar, bestehende Q-Developer-Workflows, Abonnements und Anmeldungen funktionieren weiter, neue Funktionen erscheinen jedoch nur noch in Kiro. Der Einstiegspunkt heißt kiro-cli statt q, aus Amazon-Q-Regeln wurden Steering-Dateien. Anders als die Apache-lizenzierte Q CLI steht die Kiro CLI unter der AWS Intellectual Property License; das Repository kirodotdev/Kiro dient laut README nur als Issue-Tracker.
Installiert wird die CLI mit curl -fsSL https://cli.kiro.dev/install | bash, gestartet mit kiro-cli im Projektverzeichnis; unterstützt werden macOS, Linux und Windows. IDE, CLI, Web und Mobile sind laut Anbieter Oberflächen desselben Agent-Harness, der als eigenständiger Prozess läuft und über das offene Agent Client Protocol (ACP) angesprochen wird. Mit kiro-cli acp lässt sich Kiro deshalb auch in JetBrains-IDEs und Zed einsetzen.
Kiro als AI Harness
Das prägende Konzept ist Spec-driven Development: Eine Spec besteht aus requirements.md (oder bugfix.md), design.md und tasks.md und führt von der Anforderung über den Entwurf zu einzeln nachverfolgbaren Aufgaben. Projektwissen liefern Steering-Dateien unter .kiro/steering/ (global ~/.kiro/steering/) mit Einbindungsmodi wie always, fileMatch und manual; zusätzlich liest Kiro AGENTS.md im Projektstamm und in Unterverzeichnissen.
Hooks liegen als JSON-Dateien unter .kiro/hooks/ und reagieren auf Ereignisse wie PostFileSave oder PreToolUse mit einem Shell-Befehl oder einem Agenten-Prompt. Custom Agents (.kiro/agents/) legen Werkzeuge, Kontext und Rechte für wiederkehrende Aufgaben fest und lassen sich als Sub-Agenten einsetzen, die parallel mit eigenem Kontextfenster arbeiten. Skills folgen dem Agent-Skills-Format mit SKILL.md, Powers bündeln MCP-Werkzeuge mit Fachwissen. MCP-Server stehen in .kiro/settings/mcp.json. Das Rechtesystem arbeitet mit Capabilities wie fs_write, shell oder mcp und den Effekten deny, ask und allow in ~/.kiro/settings/permissions.yaml. Sitzungen werden automatisch gespeichert und mit kiro-cli chat --resume fortgesetzt.
Modelle und Modellzugang
Kiro bietet einen Auto-Modus, der jede Aufgabe an ein passendes Modell leitet, sowie eine kuratierte Auswahl: Claude-Modelle von Anthropic, GPT-Modelle von OpenAI und Open-Weight-Modelle wie DeepSeek, MiniMax, GLM und Qwen. Der Verbrauch wird in Credits mit modellabhängigem Multiplikator gemessen. Bereitgestellt werden die Modelle über den Kiro-Dienst, der laut Dokumentation auf Amazon Bedrock basiert.
Eine frei konfigurierbare Base-URL oder eigene Modell-Endpunkte beschreibt die Dokumentation nicht. Ob sich der Modellzugriff über einen zentralen Proxy wie das AI Gateway führen lässt, ist daher nicht öffentlich dokumentiert; dokumentiert sind lediglich Netzwerk-Proxy-Einstellungen und eine Liste freizugebender Domains. Die Modellsteuerung erfolgt stattdessen über Freigabelisten in der Kiro-Konsole.
Einsatz im Unternehmen: Datenschutz und Governance
AWS unterscheidet drei Nutzergruppen. Inhalte von Free-Tier-Nutzern und Einzelabonnenten werden in US East (N. Virginia) gespeichert und können – vorbehaltlich eines Opt-outs – zur Service-Verbesserung genutzt werden. Inhalte von Enterprise-Nutzern werden dafür nicht verwendet; sie werden in der Region des Kiro-Profils gespeichert, wofür neben US East auch Europe (Frankfurt) unterstützt wird. Die Inferenz läuft per Cross-Region-Inferenz innerhalb der Geografie, in Europa etwa über Frankfurt, Irland, Paris und Stockholm. Laut Modellseite werden GPT-Modelle jedoch unabhängig von der Profilregion aus den USA bereitgestellt, und als experimentell gekennzeichnete Modelle können global verarbeitet werden.
Administratoren beschränken in der Kiro-Konsole Modelle und MCP-Server, steuern die Erzeugung von API-Schlüsseln und deaktivieren Web-Werkzeuge; Anmeldung ist über AWS IAM Identity Center, Okta oder Microsoft Entra ID möglich, kundenverwaltete KMS-Schlüssel sind verfügbar. Der Headless-Modus (kiro-cli chat --no-interactive) nutzt KIRO_API_KEY und unterliegt denselben Richtlinien. In jedem Fall gehen Quellcode und Prompts an den Kiro-Dienst und die dahinterliegenden Modellanbieter – das ist vorab im Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten abzubilden.
Kiro mit herdr orchestrieren
Der Terminal-Orchestrierer herdr führt die Kiro CLI als unterstützten Agenten. Der Zustand – arbeitend, blockiert durch eine Freigabe oder wartend – wird über ein Screen-Manifest aus der Terminalausgabe gelesen; eine weitergehende Integrationsrolle nennt die herdr-Dokumentation für Kiro nicht. Für die parallele Überwachung mehrerer Kiro-Sitzungen neben anderen Agenten genügt das.
Einordnung: Entwickler-Harness und Unternehmens-Harness
Kiro ist ein Harness für Entwickler und passt besonders zu Teams, die ohnehin auf AWS arbeiten. Für Fachanwender außerhalb der Softwareentwicklung ist CompanyGPT der passende Harness: Werkzeuge über MCP-Server, Integrationen und n8n, Kontext über companyRAG, Rollen aus Entra ID oder Keycloak und Audit-Logs, betrieben in der eigenen Azure-Umgebung oder souverän auf STACKIT. Das AI Gateway bildet die gemeinsame Kosten- und Governance-Schicht für alle Harnesses mit frei konfigurierbarem Endpunkt. Weitere Coding-Agenten wie Claude Code finden Sie in der Übersicht aller AI Harnesses. Wir unterstützen Unternehmen dabei, Kiro und vergleichbare Harnesses datenschutzkonform, mit klaren Richtlinien und passender Regionswahl einzuführen.