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iOS-App · iOS

One loop, built by hand.

MicroAgent

MicroAgent erklärt Agent-Loops, Planung, Speicher, Zusammenarbeit und Aufgabenisolation mit einer lauffähigen Demo und strukturierten Lektionen.

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Hinweis zu privacy first Hinweis zu no account needed Hinweis zu works offline
MicroAgent mark

MicroAgent

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tech stack
SwiftUI · Simulated Endpoint · Python Lesson Files · Bildung

Hinweis zu at glance

Fig. 01

An agent looks like magic until you build one — then it is a loop you can hold, step through, and understand.

Hinweis zu features

No. 01

Hinweis zu see it run first understand why second

01

Fertig lauffähiges Micro-Agent-Beispiel

02

Strukturierte Lektionen vom Loop bis zur Orchestrierung

03

Simulierte Endpoint-Vorschauen mit exportierbaren Lektionen

Hinweis zu workflow

No. 02

Hinweis zu route running mastery

  1. 01

    Hinweis zu run example

    Hinweis zu open finished micro agent watch perceive plan act

  2. 02

    Hinweis zu take it apart course

    Hinweis zu structured course isolates each part loop then builds

  3. 03

    Hinweis zu modify verify

    Hinweis zu change behavior mock endpoints observe difference export course

Hinweis zu trust privacy

No. 03

Hinweis zu learn agents without surrendering data

Hinweis zu privacy first

Hinweis zu local first no account ads tracking data never

Hinweis zu no account needed

Hinweis zu no sign up login install it just works

Hinweis zu works offline

Hinweis zu everything core runs offline no network required

Hinweis zu app store while others talking about agents you

Über MicroAgent

No. 4

Hinweis zu longer story what it who choices behind

Zuletzt aktualisiert: 26. März 2026

MicroAgent ist eine lokale iPhone- und iPad-Lern-App, die zeigt, wie KI-Agenten aufgebaut werden. Sie kombiniert wiederholbare Demos, visuelle Erklärungen und quellcodeorientierte Lektionen, damit Nutzer das Verhalten von Agenten Schritt für Schritt untersuchen können, anstatt es als Black Box zu betrachten.

Was die App abdeckt

  • Eine sichtbare Agent-Schleife vom Prompt bis zum Tool-Ergebnis
  • Tool-Dispatch, Planung, Speicher und mehrstufige Ausführung
  • Zusammenarbeitsmuster wie Teammitglieder, Freigabe-Workflows und Hintergrundarbeiten
  • Aufgabenisolation, Worktree-artiges Denken und eine durchgearbeitete Endzustands-Laufzeitdemo

Lernformat

MicroAgent ist als strukturiertes Lernerlebnis konzipiert und nicht als generische KI-Chat-App.

  • Lektionen verwenden wiederholbare In-App-Simulationen, damit Schlüsselverhalten stabil und leicht überprüfbar bleibt
  • Quellcode-Beispiele orientieren sich nah an realen Laufzeitstrukturen
  • Die App enthält einen kostenlosen Einstiegsbereich und eine einmalige Freischaltung für die restlichen Lektionen
  • Open-Source-Danksagungen und Lizenzinformationen sind in den Einstellungen verfügbar

Zielgruppe

MicroAgent eignet sich am besten für Jugendliche, Studenten, Entwickler und neugierige Entwickler, die KI-Agentenarchitektur auf konkrete Weise verstehen möchten.

Vollständige Einführung ansehen ->

Dokumente & Unterstützung

No. 5

Hinweis zu plain language documents no fine print you would

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Häufig gestellte Fragen

A finished, runnable micro-agent — the kind you can demo, not a toy snippet. The course walks through the agent loop, then layers on planning, memory, collaboration, and task isolation until the example genuinely orchestrates tasks.

No. Endpoints are simulated inside the app, so the agent runs against local previews that behave like real services — you learn the patterns without wiring infrastructure. Lesson files are export-first: take the Python files out and adapt them to a real stack later.

A course shaped like an app. You read structured lessons, then watch and step through the runnable example — the demo is the lab. It is built for learning how agents work, not for shipping production bots.

The loop is the heartbeat of every agent: observe, decide, act, repeat. Planning and memory are improvements on that loop; orchestration is many loops cooperating. Start with the simplest version and every later concept has somewhere to attach.

Developers and students who have read about agents but never opened one up. If "tool use" and "context" feel like buzzwords, building the loop with your own hands turns them into code you understand.

Hinweis zu unbox black box into loop

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