DAS PRODUKT

Mehr als ein Rechner.
Eine fertige Trainingsumgebung.

Cohort Workspaces, Lab Templates, Services und AI Gateway greifen ineinander. Sie definieren die Aufgabe. Die Kohorte startet im gleichen Zustand.

Demo anfragen Use Case beschreiben

Trainer Cockpit Produktansicht · Beispieldaten

AKTIVE KOHORTE

KI & Automatisierung

Lab bereit

20Teilnehmer

18online

01startet

01Hilfeanfrage

AKTUELLE AUFGABE03 / Einen AI-Workflow bauenAPI → Agent → CRM

TN 01Online

TN 02Online

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TN 15Online

TN 16Online

TN 17Hilfe

TN 18Online

TN 19Online

TN 20Startet

20 identische WorkspacesAI-Budget 126 / 400 €

Interaktive Produktvorschau – keine Live-Kohorte.

IN DREI SCHRITTEN

Browser auf. Workspace starten. Unterrichten.

Aus Ihrem Curriculum wird eine vorbereitete Umgebung für die ganze Kohorte.

01
Kohorte anlegen
Teilnehmerzahl, Zeitraum und Trainer festlegen. Kleine Gruppe oder 50+ Teilnehmer: Die Umgebung wird passend geplant.
02
Lab Template auswählen
Toolchain, Services und AI-Zugänge auf Ihre Aufgaben abstimmen. Ein definierter Startpunkt für alle.
03
Link verteilen
Teilnehmer öffnen ihren Workspace im Browser. Der Trainer begleitet die Kohorte zentral.

MEHR ALS EIN VIRTUELLER DESKTOP

Ein Arbeitsplatz. Ein kompletter Unterrichts-Stack.

Compute ist die Basis. Lab-Services, AI-Zugänge und Trainerfunktionen machen daraus eine praktische Trainingsumgebung.

Workspace / TN 17 Produktansicht

VS Code agent.py

PROJEKTE

⌄ ai-workshop
agent.py
data.json
README.md

⌄ workflows
crm-flow.json

# Aufgabe 03
from lab import gateway

agent = gateway.agent(
  model="coding",
  budget="TN-17"
)

agent.run(task)

TERMINAL
› python agent.py
✓ Gateway verbunden
› Projekt gespeichert unter D:\Projekte

LAB ASSISTENT

Wie verbinde ich meinen Agenten mit der API?

Prüfe zuerst das JSON-Schema. Testdaten findest du im Projektordner.

Budget aktiv

Windows 11 VS CodeBrowserTerminal

Der Browser ist der Schulungsraum.

Windows 11 mit Code-Editor, Terminal und Chat. Ohne lokale Installation auf den Teilnehmergeräten.

AI Gateway Beispiel · TN 17

MONATLICHES TEILNEHMERBUDGET

6,30 € / 20,00 €

Chat / CLI / AgentZentraler AI Gateway

Alias: codingAlias: research

Routing: Nach Modellprovider
Rate Limit: 30 Anfragen / Minute
Tokenverbrauch: 148.200 im Beispiel
Master-Keys: Nur am Gateway

Ein Gateway. Viele Modelle. Ein Budget.

Chat, CLI und eigene Agents nutzen zentral gesteuerte Zugänge. Providerverbrauch wird separat abgerechnet.

Ein Lab. Der ganze Stack. Produktansicht

01Browser WorkspaceWindows · Code · Terminal

SERVICE 01Workflow-ServiceVerbunden

SERVICE 02Webhook / APIVerbunden

SERVICE 03PostgreSQLVerbunden

SERVICE 04AI GatewayVerbunden

02Synthetische ÜbungsdatenCRM · Tickets · Knowledge Base

Die Übung endet nicht am Desktop.

APIs, Datenbanken und Workflows greifen ineinander. Passend zu den Lernzielen Ihres Kurses.

System & Projekte getrennt Produktansicht

SYSTEMIMAGEKonfiguration beschädigtEin sauberer Ausgangspunkt ist nur einen Reset entfernt.

D:\Projekte50 GB persistenter Workspaceagent.py · workflows · notebooks

Bleibt erhalten

Vorschau: Es werden keine echten Daten verändert.

Der Rechner darf kaputtgehen. Das Projekt nicht.

Das System wird zurückgesetzt. Gespeicherte Projekte im separaten Workspace bleiben erhalten.

TRAINER OPERATIONS

Die Kohorte im Blick. Die Übung im Mittelpunkt.

Berechtigte Trainer öffnen Teilnehmer-Desktops, setzen Systemumgebungen zurück und steuern AI-Budgets zentral.