Rückblick zum CFCamp 2026: KI, BoxLang und neue Workflows für die CFML-Community

Montag, 22. Juni 2026

Ein Thema prägte das Programm 2026 wie kein anderes: künstliche Intelligenz. Ob agentenbasierte Architekturen, Vektorsuche, Memory Stores oder KI-gestützte Entwicklung - kaum eine Session kam ohne den Blick auf KI aus. Damit hat das CFCamp deutlich gezeigt, dass KI auch in der CFML-Welt kein Randthema ist, sondern zunehmend fester Bestandteil von Anwendungsarchitektur und Entwicklungsalltag wird.

BoxLang, Lucee und ColdFusion in Bewegung

Wie schon im Vorjahr war BoxLang stark vertreten. Die Plattform positioniert sich weiter als moderne Laufzeitumgebung im CFML-Ökosystem - mit spannenden Einsatzszenarien von Cloud-native Deployments über AWS Lambda bis hin zu WASM, nativen und embedded Builds. Ein Deep Dive in die Implementierung von BoxLang zeigte zudem, wie viel Engineering inzwischen unter der Haube steckt.

Auch Lucee und Adobe ColdFusion waren mit Keynotes und Sessions präsent und machten deutlich, dass sich beide Plattformen kontinuierlich weiterentwickeln und Themen wie KI, modernere Toolchains und bessere Developer Experience gezielt aufgreifen. Aus der Lucee-Session nehmen wir vor allem zwei Punkte mit: Lucee treibt den konsequenten Umstieg auf ein Maven-basiertes Dependency-Management weiter voran. Das ist ein wichtiger Schritt für sauberere Abhängigkeiten und eine modernere Build- und Release-Pipeline. Und mit Lucee 7.1 hat sich die Performance noch einmal deutlich verbessert: schnellerer Compiler, leichtere und schnellere Komponenten-Instanzen sowie zahlreiche Laufzeit-Optimierungen, die sich direkt im Betrieb bestehender Anwendungen bemerkbar machen.

Besonders interessant war dabei, dass mittlerweile beide großen Lager KI fest in ihre Plattformen einplanen - wenn auch auf unterschiedlichen Wegen. Sowohl im BoxLang-/ColdBox-Umfeld als auch bei Adobe ColdFusion sind KI-Bausteine inzwischen direkt vorgesehen: KI-Agenten, KI-Chats, das Anbinden eigener Funktionen als Tools, persistenter Gesprächskontext (Memory) und die direkte Anbindung gängiger LLM-Anbieter. Im BoxLang-Umfeld kommen zudem Funktionen wie Sprachausgabe und Transkription hinzu. KI-Fähigkeiten rücken damit direkt ins Framework bzw. in die Sprache und lassen sich deutlich strukturierter in CFML-Projekte integrieren, statt sie umständlich von außen anzubinden.

Agenten, Vektorsuche und neue Suchkonzepte

Ein großer roter Faden war die Frage, wie Anwendungen künftig mit Wissen, Kontext und externen Tools umgehen. Themen wie Retrieval Augmented Generation, Vector Search und Memory Stores zogen sich durch mehrere Sessions.

Für die Zukunft besonders spannend sind dabei Technologien wie OpenSearch mit Vektorisierung, hybride Suchansätze in Verbindung mit cfcollection sowie Memory Stores auf Basis von Pinecone oder PostgreSQL. Gerade die Kombination aus klassischer Volltextsuche, semantischer Suche und KI-gestützter Auswertung eröffnet interessante Perspektiven für Content-, Intranet- und Portalprojekte.

Dazu kam ein ganzes Bündel an Protokollen und Frameworks rund um Agentic AI - etwa MCP, A2A und Strands Agents. Hier entsteht gerade ein neues Ökosystem, und es wird spannend zu beobachten, welche dieser Standards sich durchsetzen und wie sie sich sinnvoll in bestehende Architekturen einfügen lassen.

KI-Coding: bessere Ergebnisse durch mehr Kontext

Ein weiteres wiederkehrendes Thema war der produktive Einsatz von KI im Entwicklungsalltag. Neben bekannten Werkzeugen wie Claude, Codex und Kiro wurde auch Lode Coding vorgestellt - ein Ansatz, bei dem Projektwissen strukturiert in Markdown-Dateien gepflegt wird, um KI-Coding-Assistenten gezielt mit Kontext zu versorgen.

Der Grundgedanke ist sehr praxisnah: KI liefert deutlich bessere Ergebnisse, wenn sie nicht nur einzelne Dateien sieht, sondern Architekturentscheidungen, fachliche Zusammenhänge und Konventionen versteht. Besonders bei großen, historisch gewachsenen Anwendungen kann ein solcher "Kontextspeicher" helfen, KI-Tools kontrollierter und zielgerichteter einzusetzen. Für uns ein zentraler Take-away: KI nimmt uns die Verantwortung nicht ab, aber mit gutem Kontext, klarem Ziel und sauberem Review wird sie zu einem wirklich nützlichen Werkzeug.

Weitere Impulse: Supabase und Observability

Abseits der KI-Themen gab es auch frische Impulse bei Backend und Infrastruktur. Supabase wurde als vielseitige Plattform rund um PostgreSQL, Authentifizierung, Storage und APIs vorgestellt - ein interessanter Baustein, wenn schnell robuste Daten- und Auth-Funktionen gebraucht werden.

Ebenfalls präsent blieb das Thema Observability. Ob Datenbank-Monitoring, FusionReactor, OpsPilot oder Datadog: Produktive Anwendungen brauchen kontinuierliche Transparenz über Performance, Fehler und Antwortzeiten - nicht nur punktuell, sondern im laufenden Betrieb.

Austausch in der Community

Bei allem Fokus auf Technik war auch 2026 der persönliche Austausch ein Highlight. Gerade in einer spezialisierten Community wie CFML ist es wertvoll zu sehen, woran andere Teams arbeiten, welche Technologien sie ausprobieren und welche Herausforderungen viele teilen. Das CFCamp bleibt damit ein wichtiger Treffpunkt für alle, die mit ColdFusion, Lucee, BoxLang und verwandten Technologien arbeiten.

Fazit

Das CFCamp 2026 hat vor allem eines gezeigt: KI ist im CFML-Umfeld angekommen. Die meisten Sessions drehten sich um KI, Agenten, Vektorsuche, moderne Toolchains und neue Laufzeitumgebungen wie BoxLang - flankiert von einem Lucee-Ökosystem, das mit dem Maven-Umstieg und spürbaren Performance-Gewinnen weiter an Reife gewinnt.

Unterm Strich hat das CFCamp gezeigt, dass CFML lebt - und wieder wertvolle Impulse, gute Gespräche und einen klaren Blick darauf geliefert, wohin sich die Community bewegt. Wir sind gespannt, was das CFCamp 2027 bringt.