Praxisbereit5/10
AI-Agenten
Planung, Zustandsmaschinen, Orchestrierung, Handoffs, Evaluation, Sicherheit, menschliche Aufsicht sowie Browser- und Computer-Use-Tools.
5Materialien
39Min. Lesezeit
2Niveaus
Start2
Kern2
Praxis2
Fortgeschritten4
Lernpfad
Lernroute
Kernniveau
3- 01Claude Code Abo vs API: Zugang und Abrechnung wählenPraxisvergleich von Claude Code über Pro, Max, Team oder Enterprise und tokenbasiertem Zugang über Anthropic Console oder Cloud-Anbieter nach Abrechnung, Identität, Limits, Automatisierung, Observability und Exit-Reife.Kernniveau8 Min.
- 02Codex Abo vs API: Zugang, Abrechnung und Automatisierung wählenPraxisvergleich von Codex über einen ChatGPT-Tarif und einen eigenen OpenAI-API-Key nach Abrechnung, Identität, Limits, lokalen und Cloud-Aufgaben, CI, Governance, Observability und Migration.Kernniveau9 Min.
- 03Human-in-the-loop für AIEine praxisnahe Production-Architektur für menschliche Aufsicht: Eine Person wird genau an einem Risikopunkt eingebunden und erhält genug Kontext für echte statt nur formale Kontrolle. Behandelt Verträge, Authority Boundaries, Failure Modes, Evaluation und kontrollierten Rollout.Kernniveau6 Min.
Fortgeschrittenes Niveau
2- 01AI Agent Harness: einen zuverlässigen Runtime entwerfenPraxisleitfaden für AI Agent Harnesses: Execution Loop, Tools, Sandbox, dauerhafter State, Context Assembly, Berechtigungen, Checkpoints, Evals, Observability und Recovery.Fortgeschrittenes Niveau8 Min.
- 02OpenAI Responses vs. Claude Messages vs. Gemini Interactions APIEin praxisnaher Vergleich der zentralen APIs von OpenAI, Anthropic und Google für Production AI: State, Tools, Streaming, Background Jobs, Portabilität, Evaluation und Migration Controls.Fortgeschrittenes Niveau8 Min.