AI Engineer. Barry Zhang formuliert drei Regeln: Bauen Sie keinen Agenten, wenn ein Workflow genügt; halten Sie die Schleife so einfach wie möglich; und „denken Sie wie Ihr Agent“. Versetzen Sie sich dazu in sein Kontextfenster und erkennen Sie, dass er zwischen Screenshots Entscheidungen im Blindflug trifft. Das Plädoyer für Einfachheit und die Frage „Ist diese Aufgabe überhaupt einen Agenten wert?“ entsprechen genau der Disziplin des Artikels.
Die Prüffrage „Ist diese Aufgabe überhaupt einen Agenten wert?“ entspricht genau der Disziplin des Artikels. Stellen Sie sie vor dem Schreiben von Code, nicht erst danach.
Einfachere Agentenschleifen mit klaren Abbruchregeln, Aufgabengrenzen und menschlichen Kontrollpunkten entwerfen.
Sie sollten einen Agenten entwickelt oder zumindest spezifiziert haben; der Vortrag setzt voraus, dass Sie wissen, weshalb Schleifen außer Kontrolle geraten.
Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026
Fahren Sie mit demselben Lernpfad fort und sehen Sie die nächsten kuratierten Begleitvideos.
190 MinutenEinen LangGraph-Agenten mit typisiertem Zustand, bedingtem Routing, Checkpoints und Werkzeugnutzung entwickeln und beurteilen, wann sich diese Explizitheit auszahlt.
8 MinutenVerstehen, wie lange Kontexte unter Mehrdeutigkeit und Ablenkungen versagen können, und Tests für dieses Risiko entwerfen.
7 MinutenEntscheidungen zu Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis trennen und festlegen, wann der Agent Informationen speichern soll.
Sorgfältig ausgewählte externe Kurse, die dieses Thema vertiefen.
Microsoft (open-source, via GitHub Pages)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.
Anthropic AcademyAnthropic 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.
DeepLearning.AIJoão 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.
