BESSER

Dieser BESSER-Testbericht befasst sich mit den Einsatzbereichen der Low-Code-Plattform BESSER, ihren wichtigsten Funktionen, den Kosten, der Modellierungssprache B-UML, ihren Stärken und Schwächen sowie dem Vergleich mit anderen Low-Code-Tools. BESSER (Building bEtter Smart Software fastER) ist eine „Low-Modeling, Low-Code“-Plattform: Man beschreibt seine Anwendung als Modell, woraufhin Codegeneratoren das Modell in ein Backend, ein Datenbankschema, ein Web- oder mobiles Frontend oder einen KI-Agenten umsetzen. Sie ist in Python geschrieben, steht unter der MIT-Lizenz und wurde vom Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST) in Zusammenarbeit mit der Universität Luxemburg entwickelt und durch einen FNR-Pearl-Zuschuss finanziert. Das Projekt schreitet zügig voran: Version 7.18.0 wurde im September 2026 auf GitHub veröffentlicht.

Wofür wird BESSER verwendet?

BESSER wird verwendet, um ein Softwaresystem einmalig zu modellieren und den Code dafür zu generieren. Ein typisches Projekt beginnt mit einem strukturellen B-UML-Modell (Klassen, Attribute, Assoziationen) und generiert eine Django-Webanwendung, eine REST-API mit einer SQL-Datenbank, SQLAlchemy- oder Pydantic-Klassen oder eine vollständige Webanwendung mit einem React-Frontend und einem Python-Backend. Dasselbe Modell kann eine mobile Flutter-Anwendung, ein Java- oder Spring-Boot-Backend, ein JSON-Schema oder ein RDF-Vokabular steuern.

Die Plattform zielt auf „intelligente“ Software ab: Anwendungen mit KI-Komponenten. Sie können einen Chatbot oder Agenten modellieren und für das BESSER Agentic Framework generieren, ein neuronales Netzwerk modellieren und PyTorch- oder TensorFlow-Code generieren oder einen Quantenschaltkreis modellieren und Qiskit-Code generieren. Forscher nutzen BESSER für modellgetriebenes Engineering und KI-gestützte Modellierung; Entwicklungsteams nutzen es, um die sich wiederholenden Teile eines Anwendungsstacks zu generieren und das Modell als einzige Beschreibung des Systems beizubehalten.

Wichtigste Funktionen

• B-UML: BESSERs Python-basierte Umsetzung einer „Universal Modeling Language“, inspiriert von UML, aber nicht streng konform, sodass Sie nur die Teilsprachen aktivieren, die ein Projekt benötigt.
• Zahlreiche Modelltypen: Struktur-, Objekt-, GUI-, Zustandsmaschinen-, Agenten-, BPMN-, Feature-, Bereitstellungsarchitektur-, neuronale Netzwerk- und Quantenmodelle sowie OCL-Einschränkungen und Benutzermodelle (B-UML-Dokumentation).
• Code-Generatoren: Vollständige Web-App, Django, Backend, Spring Boot, REST-API, Python-, Pydantic- und Java-Klassen, Testfälle, Flutter, React, SQL-Schema, SQLAlchemy, JSON-Schema, RDF, Terraform, PyTorch, TensorFlow, Qiskit, das BESSER Agentic Framework und BPMN.
• BESSER Web Modeling Editor: ein browserbasierter Diagrammeditor unter editor.besser-pearl.org, mit dem Sie B-UML-Modelle per Drag & Drop zeichnen und die Generatoren ausführen können, ohne etwas installieren zu müssen.
• Es gibt mehrere Möglichkeiten, ein Modell zu erstellen: Schreiben Sie es mit der Python-API, verwenden Sie eine textuelle Grammatik (PlantUML-kompatibel für Klassen- und Objektmodelle), zeichnen Sie es im Web-Editor oder wandeln Sie ein Bild, eine handgezeichnete Skizze oder ein UI-Mockup mithilfe von KI in ein Modell um.
• Agentenmodellierung: Entwerfen Sie einen Dialogagenten und chatten Sie anschließend mit ihm in der Live-Agentensimulation des Editors, die in Version 7.18.0 hinzugefügt wurde (Versionshinweise).
• Offen und erweiterbar: Python-Code unter MIT-Lizenz, „pip install besser“, eigene Generatoren und Vorlagen, Integration mit KI-Codierungsagenten über Agent-Skills sowie eine Docker-Konfiguration zur lokalen Ausführung des Editors.

Preise für BESSER

BESSER ist kostenlos. Die Plattform, die Python-Bibliothek und die Generatoren sind Open Source unter der MIT-Lizenz, und der Online-BESSER-Web-Modellierungseditor kann kostenlos genutzt werden. Es gibt keine Tarife, Lizenzen oder Nutzungsmetriken, und in der BESSER-Dokumentation sind Stand September 2026 keine kostenpflichtigen Stufen aufgeführt.

Die Kosten, auf die Sie achten sollten, betreffen alles rund um den Code. Sie hosten und betreiben die generierte Anwendung selbst, daher fallen für Sie Kosten für Server, Datenbanken und die Bereitstellung an. KI-gestützte Funktionen wie die Umwandlung von Bildern in Modelle greifen auf externe große Sprachmodelle zurück; prüfen Sie daher, welcher Anbieter und welcher API-Schlüssel dafür erforderlich sind. Es gibt keinen kommerziellen Supportvertrag: Hilfe erhalten Sie über die GitHub-Issues und vom Forschungsteam. Planen Sie daher Entwicklerzeit für Fehlerbehebungen und für das Erstellen eigener Generatorvorlagen ein, falls die Standardvorlagen nicht passen.

B-UML-Modelle und der BESSER Web Modeling Editor

B-UML ist das Herzstück der Plattform. Ein B-UML-Modell ist eine Sammlung von Python-Objekten, die UML-Konzepte abbilden: Klassen mit Attributen und Operationen, Assoziationen mit Multiplizitäten, Generalisierungen, Aufzählungen und in OCL geschriebene Einschränkungen. Jedes Attribut hat einen Typ und kann einen Standardwert enthalten; jede Operation hat typisierte Parameter und einen Rückgabetyp. Da das Modell aus reinem Python besteht, können Sie es wie jeden anderen Python-Code überprüfen, validieren und speichern sowie jedem Element eine Beschreibung hinzufügen, um das Design zu dokumentieren. Sie können das Modell im Code erstellen, aus Text im PlantUML-Stil parsen oder im BESSER Web Modeling Editor (BESSER WME) zeichnen. Der Editor speichert Projekte, die ein Klassendiagramm, Objektdiagramme, ein GUI-Modell, Zustandsmaschinen und Agenten zusammen enthalten können, sodass Sie jedes B-UML-Modell eines Systems an einem Ort bearbeiten und das Projekt anschließend exportieren und wieder importieren können.

Da jeder Generator dasselbe B-UML-Modell liest, wirkt sich eine Änderung am Modell bereits beim nächsten Generierungslauf auf die Django-App, das SQL-Schema und das React-Frontend aus. Das Forschungsteam veröffentlichte zudem einen B-UML-Datensatz mit 5.410 Modellen in 220 Kategorien, die jeweils im Web-Editor bearbeitet werden können und eine textuelle Beschreibung sowie Python-Code enthalten – für Teams, die Beispiele oder Daten für die KI-gestützte Modellierung benötigen (Modellierungssprachen).

Vom B-UML-Modell zum Python-Code: ein Beispiel

Nehmen wir ein kleines Bibliothekssystem, das auch in der BESSER-Dokumentation als Beispiel verwendet wird. Im B-UML-Modell erstellen Sie drei Klassen: „Book“, „Author“ und „Library“. „Book“ erhält die Attribute „title“, „pages“ und „release date“, jeweils mit einem Typ; „Author“ erhält einen Namen und eine E-Mail-Adresse. Assoziationen definieren die Beziehungen zwischen den Klassen: Eine „Library“ hat viele „Books“, ein „Book“ hat einen oder mehrere „Authors“, und jedes Ende einer Assoziation hat einen Namen und eine Multiplizität. Operationen enthalten eine Beschreibung und typisierte Parameter, zum Beispiel eine Operation für „Library“, die die Bücher eines Autors zurückgibt. OCL-Einschränkungen fügen Geschäftsregeln hinzu, wie beispielsweise „Die Seitenzahl muss größer als Null sein“, die Sie anhand von Objektmodellen mit realen Daten überprüfen können.

Ausgehend von diesem einen B-UML-Modell schreibt der SQL-Schema-Generator eine Tabelle pro Klasse, eine Spalte pro Attribut sowie die Fremdschlüssel oder Verknüpfungstabellen für jede Assoziation; die SQLAlchemy- und Pydantic-Generatoren schreiben den Python-Code für die Datenschicht, und der Django- oder Full-Web-App-Generator fügt die Seiten, Formulare und REST-Endpunkte hinzu, um Datensätze anzulegen, zu bearbeiten und aufzulisten. Ein darüberliegendes GUI-Modell legt fest, welche Seite welche Tabelle oder welches Formular anzeigt, welche Links die Seiten verbinden und auf welche Daten jeder Benutzer zugreifen kann. Wenn sich das Modell ändert, generieren Sie es neu: Die Implementierung folgt dem Modell, anstatt davon abzuweichen. Das generierte Projekt besteht aus reinem Code, den Sie in Git speichern, manuell erweitern und wie jede andere Django-, React- oder Spring-Boot-Anwendung bereitstellen können.

Wird UML noch verwendet, und warum baut die Low-Code-Plattform BESSER darauf auf?

UML, die Unified Modeling Language, ist eine Standardnotation zur Beschreibung von Software mithilfe von Diagrammen wie Klassen-, Zustandsmaschinen- und Sequenzdiagrammen. UML-Klassendiagramme sind nach wie vor die gängigste Methode, um Daten und deren Beziehungen zu beschreiben, und UML wird weiterhin für Design, Dokumentation und modellgetriebene Entwicklung verwendet, doch viele Teams empfinden die vollständige UML als zu aufwendig. BESSER verfolgt einen pragmatischen Ansatz: Es behält die Teile von UML bei, die nützlichen Code generieren, ergänzt das, was UML für moderne Systeme fehlt (GUI, Agenten, neuronale Netze, Deployment), und lässt den Rest weg. Python anstelle des Java-basierten Eclipse-Modellierungs-Stacks erleichtert die Kombination von Modellen mit Machine-Learning-Bibliotheken.

Wo BESSER glänzt – und wo es Schwächen zeigt

Stärken:

• Kostenlos, Open Source und unter MIT-Lizenz, ohne Herstellerabhängigkeit beim generierten Code.
• Ein Modell generiert viele Zielformate: Web-, Mobil-, Datenbank-, API- und KI-Komponenten.
• Ungewöhnlich breiter Modellierungsumfang, von Klassendiagrammen bis hin zu Agenten, neuronalen Netzen und Quantenschaltungen.
• Eine Python-API, die für Data-Science- und KI-Teams geeignet ist.

Kompromisse:

• Ein forschungsorientiertes Projekt: schnelle Releases, aber kein kommerzieller Support und kein SLA.
• Sie benötigen Modellierungskenntnisse; es handelt sich um eine Low-Code-Plattform für Entwickler, nicht um einen No-Code-App-Builder.
• Generierte Anwendungen benötigen weiterhin einen Entwickler, der sie hostet, erweitert und wartet.
• Eine kleinere Community und weniger Vorlagen als bei kommerziellen Low-Code-Plattformen.

Wie schneidet BESSER im Vergleich ab?

• BESSER Bot Framework: das Schwesterprojekt für Chatbots und Agenten, für die die Agentenmodelle von BESSER Code generieren.
• Mendix und OutSystems: kommerzielle, modellgetriebene Low-Code-Plattformen mit Hosting, Governance und Support zu Unternehmenspreisen.
• Oracle APEX: Low-Code-Anwendungen auf einer Oracle-Datenbank, im Lieferumfang von Oracle Database enthalten.
• WaveMaker: Low-Code mit generiertem Angular- und Java-Code, den Sie exportieren können.
• Microsoft Power Apps: Geschäftsanwendungen innerhalb von Microsoft 365, eher für „Citizen Developer“ als für Modellierer gedacht.
• FlutterFlow: visueller Flutter-App-Builder mit Code-Export, der sich auf die Benutzeroberfläche konzentriert.
• Supabase: ein Open-Source-Postgres-Backend, wenn Sie nur die Datenschicht benötigen.

Lohnt sich BESSER?

BESSER lohnt sich für Entwickler, Architekten und Forscher, die gerne mit Modellen arbeiten und aus einer einzigen Beschreibung einen Python-, Java- oder JavaScript-Stack generieren möchten, ohne für eine kommerzielle Plattform zu bezahlen. Es eignet sich hervorragend für Prototypen, Forschungsprojekte, die Vermittlung modellgetriebenen Engineerings und Anwendungen mit KI-Komponenten. Weniger geeignet ist es für Geschäftsanwender, die einen No-Code-App-Builder suchen, oder für Unternehmen, die ein betreutes Produkt mit Hosting und einem SLA benötigen; Mendix, OutSystems oder Power Apps erfüllen diese Anforderungen besser. Wenn Sie Hilfe bei der Modellierung Ihres Systems in BESSER oder bei der Umsetzung des generierten Codes in eine Produktionsanwendung benötigen, können die Entwickler und Agenturen auf LowCodeDevs diese Aufgabe übernehmen.

Quellen

• BESSER-Dokumentation: die Plattform, Installation, Lizenz und Finanzierung.
• B-UML-Sprache: Teilssprachen, Möglichkeiten zur Modellerstellung und Liste der Generatoren.
• BESSER-Veröffentlichungen auf GitHub: Versionshistorie, einschließlich v7.18.0 und Live-Agent-Simulation.
• BESSER Web Modeling Editor: der browserbasierte Editor.
• BESSER, eine brandneue Open-Source-Low-Code-Plattform, Modellierungssprachen: die Designziele, vom Projektleiter.
• Der B-UML-Datensatz ist da, Modellierungssprachen: der Datensatz mit 5.410 Modellen.