Lernen Sie, deterministische KI-Agenten mithilfe des Model Context Protocol (MCP) und strukturierter Qualitätsmetriken zu entwickeln, um wiederholbare und überprüfbare Ergebnisse zu erzielen. Sie werden PMAT als Instrument zur Qualitätsbewertung für Softwareprojekte kennenlernen und dabei Prinzipien des Lean Manufacturing aus dem Toyota Way – darunter kontinuierliche Verbesserung und Verschwendungsbeseitigung – auf das Software-Quality-Engineering anwenden. Der Kurs behandelt den Kompromiss zwischen Sicherheit und Umfang zur Abwägung von Testabdeckung und Konfidenz, endliche Zustandsmaschinenmodelle für deterministisches Agentenverhalten sowie die MCP-Protokollarchitektur für die strukturierte Kommunikation zwischen Agenten und Werkzeugen. Sie analysieren den Survivorship-Bias in Beliebtheitsrankings von Programmiersprachen und wenden sechs wesentliche Qualitätsmetriken für eine umfassende Projektbewertung und automatisierte Bewertung an. Das Testmodul behandelt sechs wesentliche Testarten zur Agentenvalidierung, eigenschaftsbasiertes Testen zur Verifizierung von Verhaltensinvarianten sowie Fuzz-Tests zur Erkennung von Randfällen unter Verwendung agentenbasierter KI. Sie werden Claude Code als in PMAT integrierten MCP-Client für die automatisierte Qualitätsanalyse nutzen und anhand von Beispielen aus der Praxis die Qualitätsbewertung über mehrere Codebasen hinweg durchgehen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, deterministische Agentensysteme mit MCP zu entwerfen, umfassende Qualitätsmetriken mit PMAT anzuwenden und Strategien für Eigenschafts- und Fuzz-Tests zur robusten Agentvalidierung umzusetzen.