Course · 7 chapters
Panorama des agents de coding
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
- 1Panorama des coding agents : commence ici
Une orientation de 12 minutes sur cinq coding agents dont les fiches techniques ont convergé autour du million de tokens de context window — du coup, la vraie décision porte sur l'adéquation, pas sur la capacité.
- 2Claude Code en bref
Le coding agent natif terminal d'Anthropic — architecture, context window de 1M tokens, permissions, modèle de coût et compromis honnêtes pour les engineering managers qui évaluent leurs options.
- 3OpenAI Codex : tour d'horizon
Le coding agent async-first d'OpenAI — architecture CLI et tâches cloud, exécution en sandbox, modèle de permissions, structure de coûts et compromis honnêtes pour les engineering managers qui évaluent leurs options.
- 4Gemini CLI en bref
L'agent terminal open source de Google — en cours de retrait pour les utilisateurs particuliers, Pro et Ultra le 18 juin 2026 au profit de l'Antigravity CLI à code fermé.
- 5GitHub Copilot : tour d'horizon
L'écosystème d'assistant de codage natif IDE de Microsoft/GitHub — surfaces, architecture, gestion du contexte, permissions, modèle de coût et compromis honnêtes pour les engineering managers qui évaluent leurs options.
- 6Cursor : tour d'horizon
L'IDE natif IA qui fork VS Code et tisse plusieurs modèles dans chaque surface d'édition — architecture, gestion du contexte, permissions, modèle de coût et compromis honnêtes pour les engineering managers qui évaluent leurs options.
- 7Choisir le bon agent
Un cadre de décision pour les engineering managers qui évaluent les coding agents : les dimensions qui comptent, les archétypes d'équipe, les stratégies multi-agents et le guide de déploiement.
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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