Course · 7 chapters
Landschaft der Coding-Agents
Choose the right AI coding agent for your team. Compare Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, and Cursor on architecture, permissions, and cost. 7 chapters, foundations.
What you'll be able to do
- Compare the top 5 coding agents
- Map terminal, cloud, and IDE agents
- Assess each agent's permissions model
- Compare coding agent costs
- Match an agent to your team
- Plan a multi-agent rollout
What's inside
- 1Coding-Agents-Landschaft: Hier starten
Eine 12-Minuten-Orientierung zu fünf Coding Agents, deren Feature-Listen sich bei fast 1M Context annähern — sodass die eigentliche Entscheidung auf Passung basiert, nicht auf Fähigkeiten.
- 2Claude Code im Überblick
Anthropics terminalnatives Coding-Agent-System — Architektur, 1M-Token-Kontext, Berechtigungen, Kostenmodell und ehrliche Abwägungen für Engineering-Manager bei der Toolauswahl.
- 3OpenAI Codex im Überblick
OpenAIs Async-first Coding-Agent — CLI- und Cloud-Task-Architektur, Sandbox-Ausführung, Berechtigungsmodell, Kostenstruktur und ehrliche Abwägungen für Engineering Manager bei der Tool-Evaluierung.
- 4Gemini CLI im Überblick
Googles Open-Source-Terminal-Agent — wird am 18. Juni 2026 für Consumer-, Pro- und Ultra-Nutzer eingestellt, zugunsten der proprietären Antigravity CLI.
- 5GitHub Copilot im Überblick
Das IDE-native Coding-Assistant-Ökosystem von Microsoft/GitHub — Oberflächen, Architektur, Kontextverarbeitung, Berechtigungen, Kostenmodell und ehrliche Trade-offs für Engineering-Manager bei der Werkzeugwahl.
- 6Cursor im Überblick
Die KI-native IDE, die VS Code forkt und mehrere Modelle in jede Editieroberfläche einwebt — Architektur, Kontextverarbeitung, Berechtigungen, Kostenmodell und ehrliche Trade-offs für Engineering-Manager bei der Toolauswahl.
- 7Den richtigen Agenten wählen
Ein Entscheidungsrahmen für Engineering-Manager, die Coding-Agenten evaluieren — relevante Dimensionen, Team-Archetypen, Multi-Agent-Strategien und Rollout-Spielplan.
Frequently asked questions
- What will I learn in the Coding Agents Landscape course?
- You learn how five major AI coding agents (Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, and Cursor) differ in architecture, context window, permissions, and cost. The final chapter gives you a decision framework to match an agent to your team and plan a rollout.
- Who is this coding agents course for?
- It is built for engineers and engineering managers who need to evaluate and choose AI coding agents for a team. It is a foundations-level survey, so it suits anyone making or influencing the tooling decision.
- Do I need to code or have experience to take this course?
- Some software engineering background helps, because the course covers architecture, sandboxed execution, and cost models. You do not write code during the course. It is an evaluation and comparison survey, not a hands-on build.
- How long is the course and is there a certificate?
- The course has 7 chapters and runs about 140 minutes (roughly 2 hours and 20 minutes). Completing the chapters earns a certificate you can share.
- Is the Coding Agents Landscape course free?
- No. It is a paid course included with an AI Academy by Anthropos subscription.
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