Lernen Sie, produktionsreife agentische KI-Systeme auf der Grundlage des Akteur-Modells, von Subagent-Architekturmustern und mehrsprachigen Implementierungen zu entwickeln. Sie werden das Akteur-Paradigma für parallele Berechnungen kennenlernen, bei dem isolierte Prozesse über Nachrichtenübermittlung ohne gemeinsamen Speicher kommunizieren, wodurch Race-Conditions und Deadlocks vermieden werden, die zu Ausfällen in Produktionssystemen führen können. Der Kurs behandelt Actix-Supervisionsbäume in Rust für fehlertolerante Actor-Wiederherstellung und Standorttransparenz zur nahtlosen verteilten Skalierung. Sie werden Claude-Subagent-Muster für aufgabenspezifische KI-Konfigurationen mit isoliertem Zustand und isoliertem Werkzeugzugriff implementieren und die pmat-Subagent-Architektur zur Codequalitätsanalyse mithilfe spezialisierter Delegationspipelines untersuchen. Das Subagent-Modul demonstriert die überwachte Multi-Agenten-Koordination, wendet das Amdahlsche Gesetz an, um die Parallelisierungsgrenzen von Subagentensystemen zu verstehen, und erklärt, warum einfache Agenten oft komplexere Multi-Agenten-Designs übertreffen. Außerdem werden Sie kleine Sprachmodelle als effiziente Alternativen für Agenten-Schlussfolgerungsaufgaben untersuchen. Das praxisorientierte Modul behandelt Akteur-Implementierungen in drei Sprachen: Deno mit TypeScript, Go mit Goroutinen und Kanälen sowie Rust mit eigentumsbasierter Speichersicherheit. Sie werden Go-Supervisor-Muster für die automatische Actor-Wiederherstellung erstellen und ein vollständiges Repository für ein agentenbasiertes Programmierprojekt untersuchen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, fehlertolerante agentenbasierte Systeme unter Anwendung der Prinzipien des Actor-Modells zu entwerfen, Subagent-Architekturen mit Claude zu implementieren und Actor-Muster in mehreren Programmiersprachen zu erstellen.