Agenten bauen lernen – auf einer Plattform, die selbst der Beweis ist

Projektmodell: Eigenentwicklung - Wir bauen, Sie nutzen. Manche Lösungen entstehen, weil uns der übliche Weg nicht überzeugt hat. Die bauen wir auf eigene Rechnung - fertig, betriebsbereit, mit eigener Roadmap. Sie bekommen kein Projekt, sondern etwas, das schon läuft.

Die meisten Kurse über KI-Agenten zeigen Folien. Wir wollten einen Ort, an dem man Agenten wirklich baut – und haben dafür eine Lernplattform gebaut, die selbst vorführt, worüber sie spricht: building-agents.com.

building-agents.com in 52 Sekunden: die Plattform, der Lernweg, Mitmachen und das Prinzip dahinter

Ausgangslage

Wir wissen viel darüber, wie man Agenten und die Umgebung baut, in der sie arbeiten – den sogenannten Harness. Was fehlte, war ein Ort, an dem dieses Wissen weitergegeben und zugleich vorgeführt wird. Nicht als Vortrag, sondern zum Ausprobieren.

Was wir gemacht haben

Lernen durch Tun als Grundidee. Jeder Schritt endet mit etwas zum Ausprobieren: Quizze, kurze Erklärvideos, Challenges bis zu einem Trainingswettbewerb.
Den Stoff in drei Blöcke gegliedert. Den Harness bauen – fünf Bauteile vom nackten Modellaufruf über Gesprächsverlauf, System Prompt und Werkzeuge bis zu Guardrails –, vom Werkzeug zum Fach-Agenten und die Modelle selbst betreiben.
Alles selbst gehostet. Plattform, Datenbank und Sprachmodelle laufen auf eigener Hardware. Wer auf der Plattform lernt, arbeitet mit einem Modell, das live antwortet.
Einen Werkzeugkasten zum Experimentieren gebaut. Im Trainingsparcours schickt man den eigenen Agenten in eine simulierte Kleinstadt, im Session-Viewer liest man danach jeden seiner Schritte nach. Dazu Terminal, Agenten-Arena, Harness-Vergleich und ein Labor für verschiedene Verfahren der Wissenssuche.
Die Lernenden mitbestimmen lassen. Mitglieder wünschen sich Funktionen direkt auf der Plattform. Umgesetzt wird über ein eigenes Testsystem, veröffentlicht mit Release Notes.

Agent-Framework – der Harness in fünf Bauteilen

Die Lösung im Kern

Eine Lernplattform, auf der man Agenten nicht erklärt bekommt, sondern baut.

Ausprobieren statt lesen: Quizze, Challenges und ein Werkzeugkasten, in dem man das Gelernte sofort anwendet.
Ein Modell zum Anfassen: Das Sprachmodell läuft auf unserer eigenen Hardware – man sieht im Betrieb, wie selbst gehostete KI funktioniert.
Wächst mit den Lernenden: Wünsche der Mitglieder werden zu neuen Funktionen, ausgeliefert über ein Testsystem.
Datensparsam: Die Einwilligungsabfrage hat genau eine Position, eine Besucherzählung auf dem eigenen Server. „Ein Häkchen. Das ist die ganze Liste.“

Session-Viewer: Ein Agent löst die Parcours-Aufgabe „Passierschein“ Schritt für Schritt – ein Werkzeug wird blockiert, er nimmt einen anderen Weg

Ergebnis

Live seit dem 31. Juli 2026 – und fertig: Die Lernreisen sind vollständig, die Abos buchbar.
Mehrere Dutzend Mitglieder lernen auf der Plattform, erste Workshops laufen darüber.
Aus dem Stoff sind Bücher entstanden, etwa das Werkstattbuch Tool-Calling.
Fertig heißt nicht abgeschlossen: Neue Inhalte und Ideen kommen laufend dazu.
Die Plattform ist Produkt und Referenz zugleich: Eigene Modelle betreiben, eine Community bedienen und schnell ausliefern ist genau das, was wir auch in Kundenprojekten tun.

Mitmachen – Werkbank, Level, Quizze, Community, Challenges

Was wir nicht erwartet hätten

Dass es so groß wird

Am Anfang hätten wir nicht gedacht, welchen Umfang die Plattform einmal bekommt. Eine Idee kam nach der anderen, und jede baute auf der vorigen auf: noch mehr Gamification mit Level, Streaks und Münzen, noch ein Werkzeug, noch etwas Interaktives zum Ausprobieren. So ist aus der Lernplattform ein ganzer Werkzeugkasten geworden – vom Trainingsparcours bis zur Agenten-Arena.

Unsere Empfehlung

Wer Wissen vermitteln will, sollte es nicht nur beschreiben, sondern ausprobierbar machen – und die Lernenden mitbestimmen lassen, was als Nächstes kommt.

Das Prinzip dahinter

building-agents.com ist eine Lernplattform über Agenten. Das Prinzip dahinter reicht weiter: KI nutzen, um Wissen anders zu vermitteln – nicht als Lernstoff, sondern als Werkzeug, mit dem Lernende sofort ausprobieren, was sie gerade gelernt haben, auf einer Plattform, die mit ihren Wünschen wächst. Das funktioniert genauso für:

Schulen, die Unterrichtsstoff zum Ausprobieren statt zum Auswendiglernen aufbereiten
Weiterbildungsanbieter mit eigenen Kursen und Lernpfaden
Umschulungen, bei denen Menschen ein neues Fach von Grund auf lernen
Unternehmen, die neue Mitarbeitende einarbeiten oder intern schulen
Hersteller, die Kunden und Partner in ihre Produkte einführen

Technischer Rahmen

Next.js 16, PostgreSQL mit pgvector, eigener MCP-Service
Selbst betriebenes Chat-Modell (Qwen 3.6 35B), Embedding-Modelle und Reranker über das eigene LLM-Gateway
Betrieb in Docker Compose auf eigener Hardware, Test- und Produktivumgebung, Auslieferung per Gitea Actions
Besucherzählung auf dem eigenen Server statt externer Analysedienste

Eigenentwicklung der KI-Gilde. Stand September 2026.