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Dank des Heise-Artikels vom 4.6.25 zum neuen Bing Video Creator (https://www.heise.de/news/Microsoft-spendiert-Bing-einen-KI-Video-Ersteller-10425495.html) im Folgenden eigene kostenlos erzeugte Testergebnisse als LOOP-Videos auf meinem Webserver.
Die in Bing verwendete Komponente Sora ist bei OpenAI schon länger erhältlich, allerdings dort lediglich über ein kostenpflichtiges Abo (s.a. https://openai.com/de-DE/sora/).
Microsoft bietet über die Bing App nun die Erstellung von Videos im Seitenverhältnis 9:16 in 480p und zwar mit einer Dauer von 5 Sekunden Länge.

Waschbär-Motive finde ich sehr geeignet zum Testen von KI-Anwendungen, daher auch hier meine entsprechenden Prompts.
Die KI ist – wie bei Bing bzw. OpenAI üblich – gestaltend tätig, ohne dass man selbst jedes Detail angibt. Bei Videos ist daher spannend, welche Bewegungen von der KI akzentuiert wurden. Noch geht das Erstellen eines Videos nur aus der Bing-App heraus und nicht über die Desktop-Version, doch das wird sich sicherlich bald ändern. Auf die jeweiligen Ergebnisse musste ich tatsächlich jeweils mehr als 2 Stunden warten, aber das habe ich für meine kostenlosen Tests gerne in Kauf genommen.

Versuch 1: Fishing Raccoon

„a raccoon who goes fishing with a sun flower in a pond in front of the Louvre. evening light“

Die Umsetzung finde ich gelungen mit Bewegungen des Wassers und Drehbewegung des Waschbärs bei entspanntem Ambiente.
Die Prompt-Idee habe ich für diesen Sora-Test recycelt, aber ohne Hommingberger Gepardenforelle (s.a. https://www.heise.de/foto/galerie/suche/foto/?keyword=gepardenforelle).

Versuch 2: Juggling Raccoon

„a raccoon at the beach juggling balls during a thunderstorm while a herring gull watches“

Die Möwe fehlt leider im Ergebnis, aber das Video zeigt einen sehr hektischen Waschbären, was gut zum Gewitter-Setting passt. Er will schnell mit seinem Training fertig werden, bevor das Wetter noch schlechter wird und es nicht nur über dem Wasser regnet 😉

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Laut Heise-Artikel werden die Bing-Videos bis zu 90 Tagen bei Microsoft gespeichert; hier die Links zu meinen 2 Versuchen:

• Versuch 1: https://sl.bing.net/Mum1yNGsXQ
• Versuch 2: https://sl.bing.net/iyHi5tjsY7o

AI Agents sind DAS Thema derzeit. Regelmäßig gute Links dazu bietet übrigens George Siemens „SAIL“-Newsletter https://buttondown.com/SAIL/archive
So bin ich auch auf den am 10.2.2025 gestarteten kostenlosen „AI Agents“-Kurs von Hugging Face gestoßen:
https://huggingface.co/agents-course
https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction

Die Hugging Face Empfehlung für Teilnehmende ohne Python-Kenntnisse lautet, sich (evtl. nur) mit Unit1 „Introduction to Agents“ zu befassen und ein kleines Zertifikat zu erwerben. Am Ende des Unit1-Theorieteils gibt es die Möglichkeit, ein fertiges AI-Agent-Beispiel online in einem eigenen Hugging Face Space auszuprobieren und dabei lediglich in einer Python-Datei kleinere Anpassungen zu machen. Verwendet wurde dafür „Smolagents“, das AI Agent Framework von Hugging Face.

Meine Tests mit dem in Unit1 angebotenen AI-Agent-Beispiel
Wegen Überlastung des eingebundenen Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-LLM habe ich schnell auf die im Skript aktivierbare technische Alternative zurückgreifen müssen. Dann klappte es gut mit Anfragen und Ergebnissen mit Darlegung der Agent-„Thoughts“ bis hin zur „Final Answer“.
Bzgl. eigenen Anpassungen der Python-Beispieldatei habe ich 2 Dinge getestet:
a) Aktivieren des bereits vorbereiteten Image-Generators durch Eintrag in der Zeile tools=[final_answer, image_generation_tool],
b) Eintragen eines kleinen Lottozahlen-Skripts als Tool
Wieder einmal war die Nutzung von ChatGPT hilfreich, um mir ggf. Code erklären bzw. generieren zu lassen, da meine Python-Kenntnisse sich in Grenzen halten 🙂

Für mich interessant: Der bereits im AI-Agent-Beispiel referenzierte Image-Generator greift auf „model_sdxl = „black-forest-labs/FLUX.1-schnell“ zurück und lieferte ziemlich gute Bilder.

Chatverlauf Screenshot 1 | Chatverlauf Screenshot 2 | Chatverlauf Screenshot 3

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Abschließend noch eine Erklärung aus dem Kurs, was ein AI Agent ist 🙂

„To summarize, an Agent is a system that uses an AI Model (typically an LLM) as its core reasoning engine, to:

Understand natural language: Interpret and respond to human instructions in a meaningful way.

Reason and plan: Analyze information, make decisions, and devise strategies to solve problems.

Interact with its environment: Gather information, take actions, and observe the results of those actions.“

(Quelle: https://huggingface.co/learn/agents-course/unit1/what-are-agents)