NachschlagenGlossarAgenten
Agenten
Was ein Modell tut, wenn es handelt statt zu antworten: Werkzeuge, Grenzen, und die Frage, wann es aufhört.
19 Begriffe16 mit Kapitelverweis57 Zweitwörter im Indexalle 214 im Verzeichnis
Agent
Ein System, das ein Ziel in mehreren Schritten verfolgt: planen, Tool wählen, Ergebnis prüfen, weitermachen.
Der Unterschied zum Assistenten ist die Schleife. Ein Assistent antwortet einmal, ein Agent arbeitet weiter, bis ein Abbruchkriterium greift. Die schwierigen Fragen sind deshalb nicht die Fähigkeiten, sondern die Grenzen: Wann hört er auf, was darf er anfassen, und wer merkt es, wenn er sich verrennt.
auchAgenten · Agentic · KI-Agent · Agentensystem
OpenClaw, Heartbeat2026 · Ein Agent bricht aus der Sandbox2025 · OpenClaw, der Assistent wartet nicht auf die Frage2025 · ChatGPT Atlas, ein Browser auf Zeitund 6 weitere in der KI-Geschichte17.09.2026 · Claude Code koordiniert in Projekten mehrere parallele Agenten-Stränge selbständig28.07.2026 · Eine Woche bis zum Fund, fast ein Monat bis zur Gewissheit27.07.2026 · Ein Agent bricht aus der Sandbox aus, um eine Prüfung zu bestehensiehe Toolsiehe Harnesssiehe Model Context Protocolsiehe Agent2Agent
Agent2AgentA2A
Ein offener Standard dafür, wie Agenten verschiedener Hersteller einander finden, sich ausweisen und Aufgaben übergeben.
MCP verbindet einen Agenten mit Tools, A2A verbindet Agenten untereinander. Der Unterschied ist mehr als eine Richtung: Ein Tool wird aufgerufen und liefert ein Ergebnis, ein zweiter Agent behält sein eigenes Gedächtnis, seine eigenen Tools und seinen eigenen Kontext. Für den ersten bleibt er verschlossen, und genau darum geht es, denn sonst müsste jeder Anbieter offenlegen, wie sein Agent im Inneren arbeitet. Jeder Agent beschreibt seine Fähigkeiten deshalb in einer Agent Card im JSON-Format, und die Zusammenarbeit läuft über Aufgaben mit eigenem Lebenszyklus, damit auch etwas durchläuft, das Stunden dauert. Der Unterbau sind gewöhnliche Webtechniken. Google stellte das Protokoll im April 2025 vor und gab es im Juni an die Linux Foundation ab, die zusagt, dass es herstellerneutral bleibt.
auchA2A · Agent2Agent Protocol · Agent Card · Agentenprotokoll
Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A)Linux Foundation Launches the Agent2Agent Protocol Project2025 · A2A gehört nicht mehr Google2025 · A2A, Agenten reden miteinandersiehe Model Context Protocolsiehe Agentsiehe Tool
Automatisches Gedächtnis
Notizen, die Claude Code selbst über ein Projekt anlegt und zu Beginn jeder Sitzung zum Teil wieder lädt.
Seit Version 2.1.32 vom Februar 2026 hält Claude Code Erkenntnisse aus der Arbeit in einem Ordner je Projekt auf dem eigenen Rechner fest, als Index MEMORY.md und als Themendateien. Beim Start lädt es vom Index die ersten 200 Zeilen oder 25 KB, eine Themendatei liest es bei Bedarf. Die Projektanweisung schreibt ein Mensch, diese Notizen schreibt das Modell selbst. Man sieht und verwaltet sie über /
memory. Das Gedächtnis bleibt auf dem Rechner und reist nicht mit dem Repository. auchAuto-Memory · Auto Memory · MEMORY.md
Kapitel 14 · Anweisungen und GedächtnisKapitel 05 · Das GedächtnisAnthropic, How Claude remembers your projectsiehe Projektanweisungsiehe Kontextfenstersiehe Verdichten
Claude Agent SDK
Die Bibliothek von Anthropic, mit der man Schleife, Werkzeuge und Kontextverwaltung von Claude Code in eigene Programme einbaut, für Python und Type
Script. Unter der Oberfläche startet die Bibliothek das Programm Claude Code selbst. Bis Version 2.0.0 vom 29.09.2025 hieß sie Claude Code SDK. Anthropic benannte sie um, weil derselbe Harness auch Agenten jenseits des Programmierens antreiben kann. Seit dem Umstieg nutzt das SDK den Systemprompt von Claude Code nur noch auf Anforderung.
auchAgent SDK · Claude Code SDK
Kapitel 31 · Der HarnessKapitel 29 · Skripte und CIAnthropic, Agent SDK overviewAnthropic, Building agents with the Claude Agent SDKAnthropic, Migrate to Claude Agent SDKsiehe Software Development Kitsiehe Harnesssiehe Agent
Codeausführung
Ein Werkzeug, mit dem ein Modell ein Programm schreibt, laufen lässt und dessen Ergebnis benutzt.
Der Weg, auf dem ein Sprachmodell zu einer verlässlichen Zahl kommt. Ein Modell sagt das nächste Token voraus, und Ziffernfolgen sind dafür ein schlechter Gegenstand; wo es genau werden muss, entsteht die Zahl deshalb außerhalb, in einem Programm. Beide großen Anbieter dokumentieren ein solches Werkzeug. Für die Prüfung folgt daraus eine Frage, die im Alltag hilft: Wurde diese Zahl gerechnet oder geschrieben? Beides sieht gleich aus.
auchCode Interpreter · Code execution tool
Kapitel 15 · Wofür man ein Sprachmodell benutztKapitel 09 · ToolsCode Interpreter (OpenAI API)Code execution tool (Claude Platform)siehe Toolsiehe Blocking Tool Call
Computer Use
Ein Modell bedient einen Rechner über dieselbe Oberfläche wie ein Mensch: Bildschirm ansehen, Zeiger bewegen, klicken, tippen.
Der Unterschied zum Tool Call liegt in der Schnittstelle. Ein Tool muss jemand bereitstellen und beschreiben, hier genügt, was ohnehin auf dem Bildschirm steht. Damit erreicht ein Modell auch Programme, die gar keine Schnittstelle anbieten. Software-Roboter (RPA) bedienen solche Programme schon länger, aber nach einem festen Skript. Neu war mit der ersten öffentlichen Beta im Oktober 2024, dass ein Modell den nächsten Klick wählt. Die Kehrseite steht in derselben Ankündigung: Was auf dem Bildschirm zu sehen ist, kann Anweisungen enthalten, die niemand geschrieben hat, und ein Modell unterscheidet nicht zuverlässig zwischen dem Auftrag seines Nutzers und einem Satz in einem fremden Fenster.
auchComputer-Use · Bildschirmsteuerung
Kapitel 09 · ToolsKapitel 04 · RPA und UiPathIntroducing computer use, a new Claude 3.5 Sonnet, and Claude 3.5 HaikuRobotic Process Automation2024 · Das Modell bedient einen Rechnersiehe Agentsiehe Toolsiehe Prompt Injection
Embedding
Die Darstellung eines Textstücks als Zahlenreihe, in der ähnliche Bedeutungen nah beieinander liegen.
Embeddings sind die Grundlage der Ähnlichkeitssuche: Statt nach denselben Wörtern zu suchen, sucht man nach nahen Zahlenreihen. Deshalb findet eine Suche über Embeddings auch dann etwas, wenn im Text ein anderes Wort steht als in der Frage.
auchVektor · Einbettung · Vektorraum
Kapitel 04 · Embedding, Bedeutung als ZahlenreiheEfficient Estimation of Word Representations in Vector Space2026 · Gemini Embedding 2, ein Raum für Text, Bild, Ton und Video2018 · BERT, die Wege gabeln sich2013 · Word2Vec, Bedeutung bekommt einen Ortsiehe RAGsiehe Tokensiehe Vektorraumsiehe Kosinus-Ähnlichkeitsiehe Contrastive Learning
Harness
Das Gerüst um ein Modell herum: Anweisungen, Tools, Schleifen, Grenzen, Protokolle.
Bei gleichbleibendem Modell entscheidet das Gerüst oft mehr über die Qualität des Ergebnisses als die Wahl des Modells. Dazu gehören auch die unspektakulären Teile: Zeitlimits, Anbieter-Fallback, Verbrauchsprotokollierung, Allowlists, Watchdogs. Wie groß der Unterschied ausfallen kann, zeigte Open
AI im Juli 2026 am Test ARC-AGI-3: Am selben Modell GPT-5.6 Sol stieg der Wert von 13,3 auf 38,3 Prozent, nur durch zwei geänderte Einstellungen der Umgebung. Die Gedankenkette blieb zwischen den Zügen erhalten, und der Verlauf wurde zusammengefasst statt abgeschnitten. Das Wort ist älter als seine heutige Bedeutung: Im Testen heißt Harness die Vorrichtung, in die ein Programm zum Prüfen eingespannt wird, und so kam es 2021 auch bei Sprachmodellen an, als Eleuther AI seine Messumgebung Evaluation Harness nannte. Am 05.02.2026 beschrieb Mitchell Hashimoto eine Arbeitsweise als Harness Engineering: Nach einem Agentenfehler baut man eine Vorkehrung gegen dessen Wiederholung. Ob es dafür schon einen allgemein anerkannten Begriff gab, wusste er nach eigener Aussage nicht. Zwölf Tage später griff Thoughtworks das Wort auf, nach fünf Wochen brachte Lang Chain es auf die Formel Agent = Model + Harness. Eine deutsche Entsprechung hat sich nicht durchgesetzt. auchGerüst · Agentengerüst · Scaffolding · Harness Engineering
Beitrag · Dasselbe Modell, dreifacher WertMy AI Adoption JourneyHarness Engineering, first thoughtsThe Anatomy of an Agent HarnessEvaluation Harness for Large Language ModelsHow two API settings improved GPT-5.6 performance on ARC-AGI-32026 · „Harness“ bekommt einen Namen2025 · OpenClaw, der Assistent wartet nicht auf die Frage29.07.2026 · Zwei Einstellungen am Harness verdreifachen die ARC-AGI-3-Werte von GPT-5.6 Solsiehe Agentsiehe Toolsiehe Benchmarksiehe ARCsiehe ARC-AGI-3
Hook
Ein eigenes Programm, das ein Coding-Agent an festen Stellen seines Ablaufs selbst startet, etwa vor jeder Dateiänderung.
Ein Hook läuft bei jedem Eintreten seines Ereignisses, gleich ob das Modell gerade an ihn denkt. Damit lässt sich prüfen, protokollieren oder eine Handlung anhalten: Endet ein Hook in Claude Code mit dem Code 2, ist die Aktion blockiert. Für eine harte Erlaubnis oder ein hartes Verbot verweist die Doku trotzdem auf die Rechteregeln, weil der Filter, der einen Hook auf bestimmte Befehle beschränkt, nur nach bestem Bemühen greift.
auchHooks · Lifecycle Hook
Kapitel 18 · Hooks und ModsKapitel 12 · Hooks und SkillsAnthropic, Hooks referencesiehe Skillsiehe Rechtemodussiehe Harness
Human in the LoopHITL
Eine Stelle im Ablauf eines automatisierten Systems, an der ein Mensch zustimmt, bevor etwas wirkt.
Der Ausdruck bezeichnet eine Entwurfsentscheidung: Ein System darf einen Schritt vorbereiten oder vorschlagen, ausgeführt wird er erst nach der Zustimmung eines Menschen. Wie eng diese Schleife gezogen ist, entscheidet über Tempo und Sicherheit zugleich. Eine einzelne Bestätigung vor einer folgenreichen Aktion ist eine lockere Schleife, eine laufende Prüfung jedes Schritts eine enge. Je enger die Schleife, desto langsamer und teurer der Betrieb, und desto geringer das Risiko eines Fehlers, der unbemerkt bleibt.
auchHITL · Human-in-the-Loop · Mensch im Kreislauf · Mensch in der Schleife · menschliche Freigabe
Kapitel 08 · Eskalation an einen Menschensiehe Agentsiehe Guardrailssiehe Tool
Model Context ProtocolMCP
Ein offener Standard dafür, wie ein Modell an fremde Tools und Datenquellen angebunden wird.
Vor MCP war jede Anbindung eine Einzellösung für ein bestimmtes Programm. Mit einem gemeinsamen Protokoll lässt sich ein Tool einmal bereitstellen und von verschiedenen Anwendungen nutzen. Das ist weniger eine technische als eine ökonomische Änderung.
auchMCP · Tool-Anbindung
Kapitel 02 · MCPModel Context Protocol, Spezifikation2026 · MCP wird zustandslos2025 · A2A, Agenten reden miteinander2024 · MCP, ein Standard für Toolssiehe Toolsiehe Agentsiehe Agent2Agent
Plugin
Ein Paket, das eine Anwendung um Fähigkeiten erweitert. In Claude Code bündelt ein Plugin Skills, Subagents, Hooks und MCP-Server.
Ein Plugin für Claude Code ist ein Ordner mit einem Manifest. Man installiert es aus einem Marktplatz, für sich selbst, für ein Projekt oder nur lokal. Hooks und Server eines Plugins laufen auf dem eigenen Rechner, deshalb zählt vor der Installation die Herkunft.
auchPlugins
Kapitel 19 · MCP und Pluginssiehe Skillsiehe Hooksiehe Model Context Protocol
RAG
Nachschlagen statt erinnern: Passende Textstellen werden gesucht und dem Modell in den Kontext gelegt.
Retrieval Augmented Generation. Das Modell lernt dabei nichts dazu, es bekommt nur die richtigen Belege vorgelegt. Das ist der übliche Weg, um Antworten aus eigenen Dokumenten zu erhalten, und der Grund, warum ein schlechtes Suchergebnis eine falsche Antwort erzeugt, obwohl das Modell fehlerfrei arbeitet. Die Arbeit von 2020, die den Namen prägte, meinte damit ein Trainingsverfahren; heutige Aufbauten setzen eine Suche vor ein fertiges Modell und behalten den Namen.
auchRetrieval Augmented Generation · Vektordatenbank · Embedding-Suche
Kapitel 03 · RAG, die Suche vor der AntwortKapitel 08 · Was ein Modell weiß, und woherBeitrag · Welcher Copilot in welchem Microsoft-365-Paket stecktRetrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks2020 · RAG, Nachschlagen statt Erinnernsiehe Kontextsiehe Halluzinationsiehe Embeddingsiehe Chunksiehe Rerankingsiehe Hybride Suche
Skill
Eine abrufbare Arbeitsanweisung für einen Agenten, deren Inhalt erst beim Gebrauch in den Kontext lädt.
Im Kontext steht zunächst nur die Beschreibung eines Skills. Den Rumpf mit Anleitung, Checkliste oder Referenzmaterial lädt Claude Code erst, wenn der Skill benutzt wird, und ab dann bleibt er im Gespräch. Die Doku rät zu einem Skill, wenn man dieselben Anweisungen immer wieder ins Gespräch kopiert oder ein Abschnitt der Projektanweisung zu einem Ablauf gewachsen ist. Ob ein Skill greift, entscheidet das Modell. Was bei jedem Schritt sicher geschehen soll, gehört in einen Hook.
auchSkills · Agent Skills · SKILL.md
Kapitel 17 · Skills und BefehleKapitel 12 · Hooks und SkillsAnthropic, Extend Claude with skillssiehe Hooksiehe Projektanweisungsiehe Kontextfenster
Sprachagent
Ein Gesprächssystem, das etwas auslöst: einen Termin verschiebt, eine Bestellung storniert, eine Auskunft aus einem anderen System holt.
Der Unterschied zum Auskunftssystem zeigt sich am Ende des Gesprächs: Beim einen entsteht ein Satz, beim anderen eine Buchung. Mit der Stimme hat das wenig zu tun, ein getippter Chat kann dasselbe. Ob daraus ein Agent im engeren Sinn wird, hängt daran, wer die Reihenfolge der Schritte bestimmt.
auchVoice Agent · Voicebot
Kapitel 01 · Was Conversational AI istsiehe Agentsiehe Conversational AIsiehe Guardrails
Subagent
Eine zweite Claude-Instanz, die eine Sitzung für eine Teilaufgabe startet. Sie arbeitet in einem eigenen Kontextfenster und meldet am Ende ein Ergebnis.
Ein gewöhnlicher Subagent sieht den bisherigen Verlauf der Sitzung nicht. Er beginnt mit seinem Auftrag, arbeitet in seinem Fenster, und zurück kommt nur der Bericht. So bleibt das Hauptgespräch schlank, der Verbrauch wächst trotzdem, denn jede seiner Anfragen zählt gegen dasselbe Kontingent. Eine Sonderform ist der Fork, der das ganze Gespräch mitnimmt.
auchSubagents · Subagenten · Sub-Agent
Kapitel 20 · SubagentsKapitel 13 · Subagenten und Schleifensiehe Agentsiehe Kontextfenstersiehe Worktree
Suchagent
Ein Agent, dessen Werkzeug die Websuche ist: Er entscheidet selbst, wonach er sucht, was er liest und wann die Belege für eine Antwort reichen.
Aus einer Suchanfrage wird eine Recherche über viele Runden. Bekannt wurde die Bauform als Funktion Deep Research, die Google im Dezember 2024 in Gemini einführte; Open
AI folgte im Februar 2025. Eine veröffentlichte Zahl gehört zum Modell und zu seinem Aufbau zusammen: Wie der Kontext über die vielen Runden verwaltet wird, verschiebt das Ergebnis stärker als die meisten Unterschiede zwischen den Systemen, bei Iris-mini von 64,7 auf 82,2 Prozent richtiger Antworten im selben Test. auchSuchagenten · Search Agent · Deep Research
Kapitel 08 · Was ein Modell weiß, und woherIris: Climbing to the Search FrontierIris: Climbing to the Search FrontierTry Deep Research and our new experimental model in Gemini2024 · Die Antwort dauert jetzt Minuten13.09.2026 · Iris-mini und Iris-pro erreichen mit offenen Gewichten Spitzenwerte bei Suchagentensiehe Agentsiehe Toolsiehe RAG
Tool
Ein Programm, das ein Modell aufrufen darf, um etwas zu tun, was es selbst nicht kann.
Ein Modell kann nicht rechnen, nicht im Netz nachsehen und keine Datei speichern. Es kann aber äußern, dass es genau das möchte, und die Umgebung führt es aus und legt das Ergebnis in den Kontext. Ab diesem Punkt handelt ein System, statt nur zu antworten.
auchWerkzeug · Werkzeugaufruf · Tool Call · Tool Use · Funktionsaufruf · Function Calling
Kapitel 09 · ToolsAnthropic, Tool use with Claude2024 · MCP, ein Standard für Tools2023 · Function Calling, das Modell fordert Tools an2023 · ChatGPT bekommt Toolssiehe Agentsiehe Model Context Protocolsiehe Kontext
Workflow
In Claude Code ein Skript, das Claude für eine große Aufgabe schreibt und das viele Subagents nach einem festen Plan startet.
Den Plan hält das Skript, eine Laufzeitumgebung führt es im Hintergrund aus. Allgemein heißt Workflow ein Ablauf, dessen Reihenfolge im Code steht. Anthropic stellt ihm den Agenten gegenüber, der seinen nächsten Schritt selbst wählt.
auchWorkflows · Dynamic Workflow · Dynamic Workflows