Erstellen
Ein Frontiermodell baut die Arbeitsumgebung und Tools.
Md Shohel Arman; Igor Molybog · 2026 · Abruf 2026-10-19
Vollständigkeit statt zusätzlicher Ausführlichkeit; kein Beleg einer universellen 1600-Zeichen-Grenze für AGENTS.md.
preprint; Volltext Abschnitt 3.3/Tabelle 2 geprüft; begrenzte Übertragbarkeit
https://arxiv.org/html/2609.31587v1
Ollama · 2026 · Abruf 2026-10-19
Ollama-Anbindung für Claude Desktop auf macOS über Apps; Modellwechsel mit Neustart; Windows laut Dokumentation noch ausstehend.
official; HTML und Markdown geprüft; nicht lokal funktional getestet
https://docs.ollama.com/integrations/claude-desktop
Ollama · 2026 · Abruf 2026-10-19
Kontextgröße in der App einstellbar; größere Kontexte benötigen mehr Speicher.
official; Markdown geprüft
https://docs.ollama.com/context-length
Ollama · 2026 · Abruf 2026-10-19
Parameter unter anderem temperature und num_ctx über Modelfile konfigurierbar; konkrete Modellunterstützung testen.
official; Markdown geprüft
https://docs.ollama.com/modelfile
Ollama · 2026 · Abruf 2026-10-19
Externer Websuchdienst; API-Zugang mit Ollama-Konto und API-Key. Zugangsdaten nie öffentlich einbetten.
official; HTML und Markdown geprüft
https://docs.ollama.com/capabilities/web-search
Ollama · 2026 · Abruf 2026-10-19
Cloudmodelle benötigen keinen Modelldownload; Anmeldung/Zugangsbedingungen beachten. Cloud verarbeitet Anfragen extern.
official; HTML geprüft
https://docs.ollama.com/cloud
Ollama · 2026 · Abruf 2026-10-19
Dokumentierter Ollama-Anbindungsweg für Codex CLI; nicht pauschal als Desktop-App-Anleitung darstellen.
official; HTML geprüft
https://docs.ollama.com/integrations/codex
OpenAI · 2026 · Abruf 2026-10-19
Offizielle Referenz für Codex-Konfiguration; ergänzt produktspezifische Ollama-Anleitung, keine Bestätigung identischer Funktionen aller Oberflächen.
official; Weiterleitung von developers.openai.com/codex/config-reference geöffnet
https://learn.chatgpt.com/docs/config-file/config-reference
Artificial Analysis · 2026 · Abruf 2026-10-19
Hardware-/Inferenzvergleich über wiedergegebene Agententrajektorien; nicht gleichzusetzen mit fachlichem Agenten-Erfolg oder eigenem HITL-Test.
primary benchmark publisher; Methodik geprüft
https://artificialanalysis.ai/articles/aa-agentperf-local/
Artificial Analysis · 2026 · Abruf 2026-10-19
Orientierung zu dokumentierten Hardware-/Modellkombinationen; keine pauschale Best-in-Class-Aussage für beliebige Studierendenhardware.
primary benchmark publisher; Seite geöffnet; dynamische Ergebnisse vor Vorlesung erneut prüfen
https://artificialanalysis.ai/hardware-inference-stack/laptops-workstations
OpenAI · 2026 · Abruf 2026-10-19
Modellwahl in Work/Codex abhängig von Konto und Client; konkrete Luna-/Sol-Verfügbarkeit vor Demo prüfen.
official; im vorangegangenen Planungslauf geöffnet/geprüft; Zugang vor Sitzung prüfen
https://learn.chatgpt.com/docs/models
Anthropic · 2026 · Abruf 2026-10-19
Herstellerbeispiel zur Trennung von Harness, Ausführungsumgebung und Sitzungszustand; keine allgemeine Norm.
official; im vorangegangenen Recherchelauf geöffnet/geprüft
https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents
DKFZ / Krebsinformationsdienst · 2026 · Abruf 2026-10-19
Fachübergreifende Fallkonferenz als Organisationsmetapher. Kein medizinischer Rat und kein Beleg, dass LLM-Mehrheitsentscheidungen verlässlich wären.
Primärquelle am 19.10.2026 geöffnet; Grenzen im Quellenanhang
https://www.krebsinformationsdienst.de/arzt-und-kliniksuche
Kurskonzeption nach Nutzerauftrag · 2026 · Abruf 2026-10-19
Fiktive Preise, Regeln, Testfälle und geplante Bewertung; kein wissenschaftlicher Sicherheitsindex.
Eigene synthetische Lehrdaten; technische Referenzprüfung, keine empirischen LLM-Ergebnisse
Prof. Dr. Mathias Engel / Trinity-Projekt · 2026 · Abruf 2026-10-19
Kompakte Rolle, separate Governance/Tools/Schemata, SQLite-Memory und Feedback als Projektarchitektur. 1600-Zeichen-Schwelle nicht aus Lost-in-the-Middle ableiten; technische Kontrollen müssen implementiert sein.
Projektseite und aktuelle Repository-Fassung gelesen; Architekturreferenz, nicht allgemeiner wissenschaftlicher Beleg
https://profengel.github.io/KI-Literacy/trinity-agenten.html
Kie.ai / Nano Banana 2 nach Kursauftrag · 2026 · Abruf 2026-10-19
Symbolische Anschauung, keine empirische Modellmessung.
Tatsächlich generierte Bilddateien; Provider und Prompts im Medienmanifest
Artificial Analysis · 2026 · Abruf 2026-10-19
Gewichtung Intelligence/Speed/Cost, Anforderungen und agentische Fähigkeiten; Hardwarepassung zusätzlich prüfen.
Webseite und Auswahlstufen im Browser am 19.10.2026 geprüft; dynamisch, keine eingefrorene Siegerliste
https://artificialanalysis.ai/models/recommend
OpenAI · 2026 · Abruf 2026-10-19
Dokumentierter CLI-/JSON-Ausführungsweg; konkrete Konto- und Modellverfügbarkeit vor Live-Demo prüfen.
Offizielle Dokumentation am 19.10.2026 geöffnet/geprüft
https://learn.chatgpt.com/docs/cli/reference
17–20 Startcheck · 20–28 Newsflash · 28–40 Ergebnis und UI-freien Auftrag prüfen · 40–45 Wrap-up. Bei Problemen News kürzen. Zweitagent-Bonus zuerst streichen, nicht den Kernbenchmark.