8 MinutenContext Rot: Wie mehr Eingabe-Tokens die LLM-Leistung beeinflussen
Verstehen, wie lange Kontexte unter Mehrdeutigkeit und Ablenkungen versagen können, und Tests für dieses Risiko entwerfen.
FortgeschrittenPrompt-Engineering
LangGraph-Komplettkurs für Einsteiger – komplexe KI-Agenten mit Python
freeCodeCamp.org. Eine ausführliche Implementierung zum Mitmachen, die LangGraphs Zustandsgraphen, Knoten, Kanten, bedingtes Routing, Checkpoints und Werkzeugnutzung behandelt. Am Ende verstehen Sie das Modell mit typisiertem Zustand und expliziten Übergängen gut genug, dass die Vergleiche des Artikels mit CrewAI und direktem API-Code nicht mehr abstrakt wirken.
Hinweis von AI Expert
Die API von LangGraph ändert sich zwischen Versionen; einzelne Codebeispiele müssen daher möglicherweise angepasst werden. Dauerhaft ist das graphbasierte Denkmodell. Gleichen Sie die Syntax während des Kurses mit der aktuellen offiziellen Dokumentation ab.
Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten
Einen LangGraph-Agenten mit typisiertem Zustand, bedingtem Routing, Checkpoints und Werkzeugnutzung entwickeln und beurteilen, wann sich diese Explizitheit auszahlt.
Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen
Solide Grundkenntnisse in Python und LLM-APIs; erwarten Sie, drei Stunden oder länger Code mitzuschreiben.
Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026
Nächste Videos ansehen
Fahren Sie mit demselben Lernpfad fort und sehen Sie die nächsten kuratierten Begleitvideos.
8 Minuten
7 MinutenGedächtnis für Agenten (Konzeptvideo)
Entscheidungen zu Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis trennen und festlegen, wann der Agent Informationen speichern soll.
FortgeschrittenAutomatisierungen
5 MinutenClaude hat die Kontrolle über meinen Computer übernommen ...
Verstehen, weshalb screenshotbasierte Computersteuerung gegenüber API-nativer Automatisierung leistungsfähig, aber langsam, teuer und fragil ist.
FortgeschrittenAutomatisierungen
Thema vertiefen
Sorgfältig ausgewählte externe Kurse, die dieses Thema vertiefen.
Microsoft (open-source, via GitHub Pages)Copilot Studio Agent Academy
Microsoft Copilot Studio team
The deeper, production-minded counterpart to our beginner no-code pick: a free, open-source, rank-based curriculum that takes you from zero Copilot Studio experience through MCP integrations and multi-agent orchestration, all without writing traditional code. It's the no-code answer to 'now I want to go further than a quick-start,' which our catalog didn't have.
FortgeschrittenSelf-paced, multi-phase (hours vary by rank)
Anthropic AcademyEinführung in das Model Context Protocol
Anthropic Academy
MCP ist das Protokoll, das im gesamten Ökosystem der KI-Tools zunehmend individuelle Einzellösungen für Tool-Integrationen ersetzt. Lernen Sie es direkt von den Urhebern. Am Ende haben Sie einen eigenen MCP-Server erstellt und bereitgestellt, einen LLM-Client damit verbunden und verstanden, warum dieser Standard einem USB-C für die KI-Branche am nächsten kommt.
MittelstufeIm eigenen Tempo (kurz)
DeepLearning.AIPractical Multi AI Agents and Advanced Use Cases with crewAI
João Moura (Founder, CrewAI)
Doubles as our sales and customer-support vertical pick and a genuinely practical agent-building course: you build an agentic sales pipeline (lead scoring, personalized outreach) and a customer-support data-insights pipeline as two of the five hands-on projects, taught by CrewAI's own founder. Requires basic Python, so it sits with our other builder-track courses rather than the no-code picks.
Mittelstufe~2h 49m · self-paced (15 lessons)