Course · 7 chapters
Het Landschap van 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
- 1Het landschap van coding agents: begin hier
Een oriëntatie van 12 minuten op de vijf grote coding agents, hoe ze zich tot elkaar verhouden en waar je je evaluatie begint.
- 2Overzicht van Claude Code
Anthropic's terminal-native coding agent — architectuur, contextvenster, permissies, kostenmodel en eerlijke afwegingen voor engineering managers die hun opties evalueren.
- 3OpenAI Codex Overzicht
OpenAI's async-first coding agent — CLI- en cloud-taakarchitectuur, uitvoering in een sandbox, machtigingsmodel, kostenstructuur en eerlijke afwegingen voor engineering managers die hun opties evalueren.
- 4Overzicht van Gemini CLI
Google's open source codeeragent voor de terminal — contextvenster van 1M tokens, extensie-architectuur, permissiemodel, kostenstructuur en eerlijke afwegingen voor engineering managers die hun opties wegen.
- 5Overzicht van GitHub Copilot
Het IDE-native ecosysteem van coding-assistenten van Microsoft/GitHub — surfaces, architectuur, contextafhandeling, permissies, kostenmodel en eerlijke afwegingen voor engineering managers die hun opties evalueren.
- 6Cursor-overzicht
De AI-native IDE die VS Code forkt en meerdere modellen verweeft in elk bewerkingsoppervlak — architectuur, contextverwerking, permissies, kostenmodel en eerlijke afwegingen voor engineering managers die hun opties evalueren.
- 7De juiste agent kiezen
Een beslissingskader voor engineering managers die coding agents evalueren — dimensies die ertoe doen, teamarchetypen, multi-agent-strategieen en een uitrolplan.
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.
Earn a certificate
Complete all chapters to receive your certificate of completion.