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05Aufbau~12-16h

Multi-Agent Systems

CEO/Worker-Pattern, Critic, Research, Analyst. Cross-Agent Memory.

Lektionen
01
Was ein Agent wirklich ist

Nicht jeder LLM-Call ist ein Agent. Die Unterscheidung ist wichtig wenn Du ernsthaft bauen willst.

25 min
02
CEO-Worker-Pattern — wenn ein Agent nicht reicht

Warum professionelle AI-Systeme 2026 fast immer Multi-Agent sind. Und wie das konkret funktioniert.

30 min
03
Die drei klassischen Worker — Research, Critic, Analyst

Welche Rollen jeder Multi-Agent-System 2026 hat. Und warum Du diese Aufteilung nicht selbst erfinden sollst.

25 min
04
Shared Memory — Agents die voneinander wissen

Was passiert wenn drei Agents parallel laufen und sich trotzdem nicht widersprechen. Die Architektur hinter echten Teams.

25 min
05
Human-in-the-Loop — wann Du nicht alles automatisieren sollst

Wo AI-Agents Menschen fragen müssen. Wo sie allein entscheiden dürfen. Eine klare Regel für beides.

18 min
Level-Checkpoint

Am Ende: ein Test.

Wenn Du alle Lektionen durch hast, gibt es einen kurzen Checkpoint-Test. Bestehen ab 70 Prozent Score. Du bekommst ein Zertifikat mit einer oeffentlich verifizierbaren URL, das Du teilen oder in Dein LinkedIn-Profil packen kannst.

Zum Checkpoint
Zugang

So kommst Du rein.

Dieses Level gehört zu den Aufbau-Leveln. Drei Wege führen hierher: konsistent lernen (schaltet sich automatisch frei), Pro-Mitgliedschaft(alle Level sofort, monatlich kündbar), oder einmal kaufen (dann ist das Level dauerhaft Deins). Details dazu auf der Preis-Seite.

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