KI für Entwicklungsteams

Die Agentenschleife: lesen, planen, handeln, prüfen

Das lernen Sie

Geschätzte Zeit: 12 Minuten

Autovervollständigung beendet Ihre Zeile. Ein Agent beendet Ihre Aufgabe. Zwischen 2024 und 2026 haben sich alle größeren Coding-Tools auf dieselbe zugrunde liegende Schleife zubewegt: relevanten Kontext lesen, eine Änderung planen, auf Dateien oder das Terminal einwirken, das Ergebnis prüfen, eingebettet in einen Harness, der festlegt, was das Modell berühren darf. Dieser Kurs nutzt für seine Beispiele Claude Code und die Codex-CLI, weil sie die Schleife am konsequentesten ins Terminal und den Editor tragen; dieselben vier Schritte finden sich auch im Agentenmodus von GitHub Copilot und in Cursor, nur unter anderen Menübezeichnungen.

  • Beschreiben Sie die Schleife aus lesen, planen, handeln, prüfen in einfachen Worten.
  • Ordnen Sie diese Schleife im Detail Claude Code und der Codex-CLI zu, und erkennen Sie dieselben Schritte im Copilot-Agentenmodus und in Cursor wieder.
  • Erklären Sie, warum der Harness und sein Berechtigungsmodell, nicht das Modell selbst, bestimmen, wie viel unbeaufsichtigter Arbeit Sie vertrauen können.

Videolektion

Dieselbe Bugfix-Aufgabe läuft parallel durch Claude Code und die Codex-CLI in VS Code und zeigt die identische Schleife aus Lesen, Planen, Handeln, Prüfen; ein kürzerer Ausschnitt zeigt, wie der Copilot-Agentenmodus und Cursor dieselben vier Schritte unter eigenen Namen durchlaufen.

Von der vorgeschlagenen Zeile zur fertigen Aufgabe

GitHub Copilot begann 2021 damit, die Zeile zu vervollständigen, die Sie gerade tippten. Ein Agent ist ein anderes Werkzeug: Bei einer Aufgabe liest er die benötigten Dateien und Befehle, entscheidet über das Vorgehen, führt die Änderung selbst aus und prüft, ob sie funktioniert hat. GitHub Copilot selbst bietet dieses Muster inzwischen ebenfalls an, als Agentenmodus im Editor und als Copilot-CLI mit Plan- und Autopilot-Modus, neben Cursors Agentenmodus und Background Agents. Dieser Kurs konzentriert sich auf die zwei Tools, zu denen die meisten Teams zuerst greifen, Claude Code und die Codex-CLI, und nutzt sie für jedes Beispiel.

Anthropics Claude Code und OpenAIs Codex-CLI begannen beide als terminalnative Agenten und laufen inzwischen beide über eine offizielle Erweiterung auch in VS Code, sodass dieselbe Schleife aus Lesen, Planen, Handeln, Prüfen verfügbar ist, egal ob Sie von der Kommandozeile oder im Editor arbeiten. Claude Code ergänzte Subagenten, Skills (beide später in diesem Kurs behandelt) und Cloud-Sitzungen, die Sie starten und später fortsetzen können; die Codex-CLI ergänzte mehrstufige Pläne, im Repository gespeicherte Skills und Subagenten, mit denen Sie eine größere Untersuchung aufteilen können, dazu Cloud-Aufgaben nach demselben Muster aus Übergeben und späterem Prüfen.

Dieselben vier Schritte, in Claude Code und der Codex-CLI

Lesen bedeutet, der Agent prüft die relevanten Dateien, Tests und manchmal einen laufenden Prozess, bevor er etwas vorschlägt. Planen bedeutet, er nennt ein Vorgehen, idealerweise eines, das Sie freigeben oder korrigieren können, bevor Codeänderungen existieren. Handeln bedeutet, er ändert Dateien oder führt Befehle im Rahmen dessen aus, was der Harness zulässt. Prüfen bedeutet, er kontrolliert die eigene Arbeit anhand von Tests, einem Build oder einem anderen Beleg, statt Erfolg einfach zu behaupten.

Ein Beispiel in Claude Code: Mit der Anweisung „Das Anmeldeformular akzeptiert eine E-Mail-Adresse ohne @-Zeichen. Finden Sie heraus, warum, beheben Sie es, und sagen Sie mir, wie Sie es geprüft haben“ las er zunächst src/forms/signup.ts und die zugehörige Testdatei, nannte einen Ein-Satz-Plan (eine Guard Clause vor die bestehende Regex-Prüfung setzen), nahm die Änderung vor und führte anschließend die Testsuite aus. Seine Abschlussmeldung: „Guard Clause für fehlendes @ in validateEmail() ergänzt. npm test ausgeführt — 47 bestanden, 0 fehlgeschlagen.“ Vier Schritte, je ein Satz, ohne Anbieter-Fachjargon, um sie zu verstehen.

  • Claude Code: liest über eigene Datei- und Suchwerkzeuge, bietet einen Planmodus, den Sie vor jeder Änderung freigeben, ändert Dateien und führt Befehle innerhalb einer berechtigten Sitzung aus und kann mit seinem klassifikatorbasierten Auto-Modus Routinerückfragen entfallen lassen, sobald Sie dem Muster vertrauen; Verifikation läuft über Ihre Tests oder Hooks.
  • Codex-CLI: mehrstufige Pläne, im Repository gespeicherte Skills und mehrere gleichzeitig arbeitende Subagenten zum Aufteilen größerer Untersuchungen; Sandbox-Modi von schreibgeschützt über Workspace-Write bis Vollzugriff wirken mit einer Freigaberichtlinie zusammen, die bestimmt, ob zuerst nachgefragt wird, und Cloud-Aufgaben lassen sich übergeben und später prüfen (Stand Mitte 2026).
  • Der Agentenmodus und die CLI von GitHub Copilot sowie Cursors Agentenmodus und Background Agents durchlaufen dieselbe Schleife unter eigenen Menübezeichnungen und eigenen Freigabeeinstellungen.

Warum der Harness bestimmt, wie viel Vertrauen angebracht ist

Der Harness ist das Programm rund um das Modell: was es lesen darf, welche Befehle es ohne Rückfrage ausführen kann, ob es das Netzwerk erreicht und wo ein Mensch zustimmen muss, bevor es weitergeht. Ein leistungsfähiges Modell in einem großzügigen Harness ohne Prüfschritt ist nicht produktiver als ein vorsichtiges; es ist lediglich weiter aus dem Blickfeld, bevor etwas schiefgeht.

Deshalb trennt Claude Code, was eine Sitzung automatisch darf, von dem, was Ihre ausdrückliche Freigabe braucht, und deshalb verbindet die Codex-CLI einen Sandbox-Modus (was sie technisch berühren darf) mit einer Freigaberichtlinie (wann sie zuerst nachfragen muss), statt Autonomie als einen einzigen Schalter zu behandeln. Cursors Background Agents und der Autopilot-Modus der Copilot-CLI werfen dieselbe Frage unter eigenen Einstellungen auf. Die Namen der Anbieter ändern sich jedes Jahr; die Frage, was dieser Agent lesen darf, was er ohne Rückfrage ändern darf und woran Sie erkennen, dass etwas falsch gelaufen ist, nicht.

Praktisch anwenden

1. Übungsmaterial vorbereiten

Beschreiben Sie in drei bis fünf Sätzen eine reale oder erfundene Situation mit folgendem Ziel: Erklären Sie die Schleife, die jeder Coding-Agent durchläuft, und wenden Sie sie mit Claude Code und Codex an, wobei Sie dieselben Schritte auch in Copilot und Cursor wiedererkennen. Nennen Sie den vorgesehenen Nutzer, eine Einschränkung und wie Sie das Ergebnis prüfen werden.

2. Wählen Sie Ihr KI-Werkzeug

Wählen Sie ein Werkzeug für diese Übung. Die weiteren Schritte passen sich daran an.

3. Prompt kopieren

Ihr Übungs-Prompt

Öffnen Sie Claude Code oder die Codex-CLI, im Terminal oder in VS Code. Geben Sie ihm eine kleine, klar begrenzte Aufgabe (einen fehlschlagenden Test beheben oder eine Guard Clause ergänzen). Bevor er eine Datei ändert, lassen Sie ihn seinen Plan in drei Sätzen nennen: was er lesen, was er ändern und wie er das Ergebnis prüfen wird. Vergleichen Sie diesen Plan anschließend mit dem tatsächlichen Ergebnis. Nutzt Ihr Team stattdessen den Copilot-Agentenmodus oder Cursor, führen Sie dieselbe Prüfung dort durch; die vier Schritte und der Vergleich gelten weiterhin.

4. Öffnen ChatGPT · Prompt in einen neuen Chat einfügen

Öffnen Sie einen neuen Chat in ChatGPT und fügen Sie den kopierten Prompt in das Nachrichtenfeld ein.

Öffnen ChatGPT

5. Übungsmaterial hinzufügen

Fügen Sie Ihr vorbereitetes Szenario unter dem Prompt ein, getrennt durch eine Überschrift wie „Übungsszenario“.

6. Absenden und Ergebnis prüfen

Beantworten Sie Rückfragen. Prüfen Sie das Ergebnis anhand Ihrer Quelle und der nachstehenden Abschlusskontrolle, bevor Sie es verwenden.

Bevor Sie fortfahren

Sie können die vier Schritte der Schleife nennen, ohne sich auf einen bestimmten Anbieter zu beziehen.

Sie haben festgestellt, was der Harness Ihres Tools dem Agenten ohne Rückfrage erlaubt.

Der genannte Plan des Agenten wurde mit seinem tatsächlichen Vorgehen abgeglichen.