Schulung – KI-Agenten-Entwicklung – API-Entwicklung

KI-Agenten-Entwicklung für API-Entwickler:innen

KI-Agenten professionell entwickeln: Architekturen, Tool Use, Agent SDKs, LangGraph, Memory, Evals, Guardrails und Deployment.

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

In diesem Kurs verbinden wir KI-Agenten-Entwicklung mit den typischen Abläufen im Bereich API-Entwicklung. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.

KI-Agenten gehen über klassische Chatbots hinaus: Sie zerlegen Aufgaben, rufen Werkzeuge und APIs auf, werten Ergebnisse aus und arbeiten in Schleifen, bis ein Ziel erreicht ist. In dieser kompakten Schulung lernen Sie, solche Systeme so zu entwickeln, dass sie im Unternehmensalltag zuverlässig, nachvollziehbar und sicher funktionieren. Sie vergleichen Architekturmuster vom einfachen Workflow über den Agent Loop bis zu Multi-Agenten-Systemen und setzen sie mit dem Claude Agent SDK, dem OpenAI Agents SDK und LangGraph praktisch um.

Im Mittelpunkt steht nicht das schnelle Demo, sondern der Weg in die Produktion. Sie gestalten Tool-Schnittstellen und Kontext gezielt, binden Werkzeuge über das Model Context Protocol an, entwerfen Kurz- und Langzeitgedächtnis und bauen Evaluierungen auf, die Regressionen früh sichtbar machen. Hinzu kommen Guardrails gegen Prompt Injection und Fehlaktionen, Human-in-the-Loop-Freigaben, Tracing, Kostenkontrolle und Deployment. Am Ende entscheiden Sie fundiert, wann ein Agent sinnvoll ist, wann ein deterministischer Workflow genügt und welches Framework zu Ihrem Vorhaben passt.

APIs sind das Rückgrat moderner Softwarelandschaften und zunehmend auch die Schnittstelle, über die KI-Agenten mit Systemen interagieren. KI-Coding-Assistenten beschleunigen den gesamten API-Lebenszyklus: vom Entwurf einer OpenAPI- oder AsyncAPI-Spezifikation über die Generierung von Server-Stubs, Clients und Contract-Tests bis zur Dokumentation und Versionierung. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Konsistenz, Sicherheit und Abwärtskompatibilität, denn APIs werden von vielen Teams, Partnern und automatisierten Agenten genutzt. Im Kurs lernen Sie, API-first-Entwicklung mit KI-Unterstützung umzusetzen, Design-Richtlinien automatisiert durchzusetzen, Breaking Changes früh zu erkennen und bestehende Schnittstellen über das Model Context Protocol oder Tool-Definitionen für KI-Agenten nutzbar zu machen.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Backend-Entwickler:innen, die REST-, GraphQL- oder gRPC-Schnittstellen bauen
  • API-Architekt:innen und Verantwortliche für API-Governance
  • Integrationsentwickler:innen für Partner- und Plattformanbindungen
  • Platform-Engineering-Teams mit API-Gateways und Developer-Portalen
  • Entwickler:innen, die Unternehmensdaten für KI-Agenten zugänglich machen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Uneinheitliches API-Design über Teams hinweg mit unterschiedlichen Konventionen für Fehler, Paginierung und Versionierung
  • Spezifikation, Implementierung und Dokumentation laufen auseinander
  • Breaking Changes werden erst bei Konsumenten bemerkt
  • Absicherung von Authentifizierung, Autorisierung und Rate Limiting für wachsende Nutzerzahlen und Agenten-Zugriffe

Das können Sie nach dem Training

  • Sie wählen für eine Aufgabe das passende Muster zwischen festem Workflow und autonomem Agenten.
  • Sie entwerfen Werkzeuge und Kontext so, dass Agenten zuverlässig und kosteneffizient arbeiten.
  • Sie implementieren Agenten mit Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK oder LangGraph.
  • Sie bauen Evaluierungen und Tracing auf, um Qualität messbar zu machen und Regressionen zu erkennen.
  • Sie setzen API-first-Entwicklung mit KI-Unterstützung um, von der Spezifikation bis zu Clients, Tests und Dokumentation.
  • Sie automatisieren Design-Governance, Contract-Tests und die Erkennung von Breaking Changes in Ihrer Pipeline.
  • Sie machen bestehende APIs sicher und kontrolliert für KI-Agenten nutzbar, etwa über das Model Context Protocol.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Agent-Architekturen und Entwurfsmuster
  • Workflows versus Agenten: Prompt Chaining, Routing, Parallelisierung, Orchestrator-Worker
  • Der Agent Loop: Planen, Handeln, Beobachten, Reflektieren
  • Multi-Agenten-Systeme, Subagenten und Übergaben zwischen Agenten
  • Auswahlkriterien für Modell, Framework und Autonomiegrad
Modul 2 Tool Use und Kontext-Engineering
  • Function Calling und strukturierte Ausgaben mit JSON-Schema
  • Werkzeuge gut entwerfen: Granularität, Benennung, Fehlermeldungen, Idempotenz
  • Werkzeuge über MCP-Server anbinden und wiederverwenden
  • Kontextfenster managen: Zusammenfassung, Kompaktierung, Retrieval und Prompt-Caching
Modul 3 Frameworks in der Praxis
  • Claude Agent SDK: Agent Loop, Tools, Subagenten, Berechtigungen und Hooks
  • OpenAI Agents SDK: Agents, Handoffs, Guardrails und Tracing
  • LangGraph: zustandsbehaftete Graphen, Checkpointing und Human-in-the-Loop
  • Gemeinsamer Vergleich anhand derselben Aufgabe und Kriterien für die Framework-Wahl
Modul 4 Memory, Evals und Observability
  • Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis, Speicherstrategien und Vergessen
  • Evaluierungsdatensätze, LLM-as-a-Judge und aufgabenbasierte Erfolgsmessung
  • Tracing von Tool-Aufrufen, Token-Verbrauch und Latenzen
  • Regressionstests bei Prompt-, Modell- oder Tool-Änderungen
Modul 5 Guardrails, Sicherheit und Deployment
  • Prompt Injection, Datenabfluss und überprivilegierte Werkzeuge absichern
  • Eingabe- und Ausgabeprüfungen, Freigabeschritte und Sandboxing
  • Deployment als Service, asynchrone Ausführung, Retries und Kostenlimits
  • Governance, Protokollierung und Anforderungen aus DSGVO und EU AI Act
Modul 6 Praxislabor: API-Entwicklung
  • OpenAPI-Specs generieren
  • Server und Clients erzeugen
  • Contract-Tests aufbauen
  • Breaking Changes erkennen
  • API-Sicherheit prüfen
  • APIs für KI-Agenten öffnen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • APIs transportieren häufig personenbezogene und vertrauliche Daten: Sie lernen, Spezifikationen und Beispieldaten ohne echte Kundendaten zu erstellen, API-Schlüssel und Tokens aus dem KI-Kontext fernzuhalten und Datenschutz durch Technikgestaltung nach DSGVO sowie Anforderungen aus NIS2 umzusetzen.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

OpenAPI-Specs generieren

Aus fachlichen Anforderungen, Domänenmodellen oder bestehendem Code vollständige OpenAPI-Spezifikationen mit Schemas, Beispielen, Fehlerobjekten und Sicherheitsschemata entwerfen und gegen Ihre Styleguide-Regeln prüfen. Inkonsistenzen fallen so vor der Implementierung auf.

Server und Clients erzeugen

Aus einer Spezifikation Controller-Gerüste, Validierungslogik und typsichere Client-SDKs für mehrere Sprachen ableiten und die generierten Teile sauber von handgeschriebener Geschäftslogik trennen. Bei Spec-Änderungen wird einfach neu generiert.

Contract-Tests aufbauen

Consumer-Driven Contracts definieren, Testfälle für Grenzwerte, Fehlerpfade und Authentifizierung generieren und in der CI-Pipeline automatisch gegen Spezifikation und laufende Implementierung ausführen. Abweichungen blockieren das Deployment frühzeitig.

Breaking Changes erkennen

Zwei Versionen einer Spezifikation vergleichen, inkompatible Änderungen identifizieren, Migrationshinweise für Konsumenten formulieren und Deprecation-Strategien mit Versionierung und Sunset-Headern planen. Die Prüfung läuft automatisch bei jedem Pull Request mit.

API-Sicherheit prüfen

Endpunkte auf typische Schwachstellen aus den OWASP API Security Top 10 analysieren, etwa fehlerhafte Objekt-Autorisierung, Mass Assignment oder fehlendes Rate Limiting, und Korrekturen vorschlagen. Jede Empfehlung wird begründet.

APIs für KI-Agenten öffnen

Bestehende Schnittstellen als MCP-Server oder Tool-Definitionen bereitstellen, Beschreibungen und Parameter agententauglich formulieren und Berechtigungen so zuschneiden, dass Agenten nur freigegebene Aktionen ausführen. Alle Aufrufe werden protokolliert.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

API-Linter mit Hausregeln

Ein Kommandozeilenwerkzeug, das OpenAPI-Dateien gegen Ihre Design-Richtlinien prüft und verständliche Verbesserungsvorschläge direkt im Pull Request ausgibt. So wird API-Governance Teil des normalen Entwicklungsalltags.

Mock-Server aus Spec

Ein kleiner Dienst, der aus einer Spezifikation realistische Beispielantworten erzeugt, damit Frontend-Teams parallel zur Backend-Entwicklung arbeiten können. Er lässt sich lokal oder in der CI starten.

MCP-Server für interne API

Ein MCP-Server, der ausgewählte Endpunkte einer internen REST-API als Werkzeuge für KI-Assistenten bereitstellt, mit Authentifizierung und Protokollierung. Schreibende Aktionen erfordern eine explizite Freigabe.

Voraussetzungen

Solide Programmierkenntnisse in Python oder TypeScript, Erfahrung mit REST-APIs sowie erste praktische Erfahrungen mit LLM-APIs oder KI-Assistenten. Sie entwickeln Backend-Anwendungen in einer gängigen Sprache wie Java, C#, TypeScript, Python oder Go und kennen HTTP, JSON und REST-Grundlagen.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit Python oder Node.js, Git und Code-Editor sowie API-Zugänge zu mindestens einem LLM-Anbieter, etwa Anthropic oder OpenAI. Zugangsdaten für Übungen können bei Bedarf gestellt werden.

Datenschutz & Compliance

APIs transportieren häufig personenbezogene und vertrauliche Daten: Sie lernen, Spezifikationen und Beispieldaten ohne echte Kundendaten zu erstellen, API-Schlüssel und Tokens aus dem KI-Kontext fernzuhalten und Datenschutz durch Technikgestaltung nach DSGVO sowie Anforderungen aus NIS2 umzusetzen.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Welches Agent-Framework sollten wir einsetzen?

Das hängt von Modellstrategie, Kontrolle und Teamkompetenz ab. Die herstellereigenen SDKs bieten einen schlanken Einstieg mit eng abgestimmten Funktionen, LangGraph gibt Ihnen feinere Kontrolle über Zustände und Abläufe. Im Kurs lösen Sie dieselbe Aufgabe mit mehreren Frameworks und leiten daraus nachvollziehbare Auswahlkriterien für Ihr Projekt ab.

Wie verhindert man, dass ein Agent falsche oder gefährliche Aktionen ausführt?

Durch mehrere Schutzschichten: eng geschnittene Werkzeuge mit minimalen Rechten, Validierung von Ein- und Ausgaben, Freigabeschritte für kritische Aktionen, Sandboxing und kontinuierliche Evaluierung. Prompt Injection über externe Inhalte wird als realistisches Risiko behandelt. Sie üben diese Maßnahmen konkret an Ihrem eigenen Agenten.

Brauche ich für jede Automatisierung einen Agenten?

Nein. Viele Aufgaben lassen sich mit einem festen Workflow aus wenigen LLM-Aufrufen zuverlässiger, günstiger und besser nachvollziehbar lösen. Agenten lohnen sich, wenn Lösungswege nicht vorab planbar sind und das System flexibel auf Zwischenergebnisse reagieren muss. Genau diese Abwägung trainieren wir anhand praktischer Beispiele.

Lohnt sich Spec-first, wenn KI ohnehin schnell Code schreibt?

Gerade dann. Eine präzise Spezifikation ist der beste Kontext für einen KI-Assistenten: Sie legt Datenstrukturen, Fehlerfälle und Sicherheitsanforderungen eindeutig fest und dient zugleich als Vertrag für Konsumenten und als Grundlage für Tests. Ohne Spezifikation erzeugt KI schnell inkonsistente Endpunkte. Im Kurs nutzen Sie die Spec als zentrale Quelle für Generierung und Prüfung.

Was ist der Unterschied zwischen einer REST-API und einem MCP-Server?

Eine REST-API richtet sich an Entwickler:innen und Anwendungen, ein MCP-Server stellt Funktionen in einem standardisierten Format für KI-Assistenten und Agenten bereit, inklusive Beschreibungen, die das Modell versteht. Häufig ist der MCP-Server eine schlanke Schicht über bestehenden APIs. Sie lernen, wann sich dieser Schritt lohnt und wie Sie ihn sicher umsetzen.

Was kostet die Schulung „KI-Agenten-Entwicklung für API-Entwickler:innen“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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