Schulung – KI-Agenten-Entwicklung – Citizen Developer & Low-Code

KI-Agenten-Entwicklung für Citizen Developer

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

„KI-Agenten-Entwicklung für Citizen Developer“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Fachanwender:innen mit Automatisierungsideen in Verwaltung, Vertrieb, Einkauf oder HR, Power User von Excel, Power Platform oder vergleichbaren Low-Code-Werkzeugen und Prozessverantwortliche und Business Analysts. Sie lernen KI-Agenten-Entwicklung nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Citizen Developer & Low-Code.

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.

Citizen Developer sind Fachanwender:innen, die eigene Anwendungen und Automatisierungen bauen, ohne klassische Softwareentwickler:innen zu sein. Bisher stießen Low-Code-Plattformen dabei schnell an Grenzen, sobald individuelle Logik, Schnittstellen oder Datenumwandlungen gefragt waren. KI-Coding-Werkzeuge verschieben diese Grenze deutlich: Aus einer Beschreibung in natürlicher Sprache entstehen Formulare, Workflows, Skripte und kleine Web-Apps, und KI erklärt Fehlermeldungen, Formeln und Ausdrücke verständlich. Damit wächst zugleich die Verantwortung, denn auch selbst gebaute Lösungen verarbeiten Unternehmensdaten und müssen gewartet werden. Im Kurs lernen Sie, mit Vibe Coding und KI-Agenten nützliche Lösungen für Ihren Fachbereich zu bauen, sinnvoll mit Low-Code-Plattformen zu kombinieren und dabei die Governance-Regeln Ihrer IT einzuhalten.

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?

  • Fachanwender:innen mit Automatisierungsideen in Verwaltung, Vertrieb, Einkauf oder HR
  • Power User von Excel, Power Platform oder vergleichbaren Low-Code-Werkzeugen
  • Prozessverantwortliche und Business Analysts
  • Mitarbeitende in Digitalisierungs- und Innovationsteams
  • IT-Verantwortliche, die ein Citizen-Development-Programm aufbauen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Wiederkehrende manuelle Aufgaben, für die die IT keine Kapazität hat
  • Low-Code-Plattformen stoßen bei individueller Logik, Schnittstellen oder Datenaufbereitung an Grenzen
  • Fehlendes Wissen, wie man Lösungen testet, dokumentiert und sicher betreibt
  • Gefahr von Schatten-IT ohne Abstimmung mit Datenschutz und IT-Sicherheit

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 bauen mit KI-Unterstützung eigene Automatisierungen, Formulare und kleine Anwendungen für Ihren Fachbereich.
  • Sie kombinieren Low-Code-Plattformen gezielt mit generiertem Code für Logik, Datenaufbereitung und Schnittstellen.
  • Sie dokumentieren, testen und betreiben Ihre Lösungen im Einklang mit den Governance-Regeln Ihrer IT.

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: Citizen Developer & Low-Code
  • Workflows automatisieren
  • Formulare und kleine Apps bauen
  • Formeln und Ausdrücke erklären
  • Daten bereinigen und umwandeln
  • Schnittstellen anbinden
  • Lösungen dokumentieren und testen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Auch selbst gebaute Lösungen verarbeiten Unternehmens- und Personaldaten: Sie lernen, DSGVO-Anforderungen, Freigabeprozesse der IT, den sicheren Umgang mit Zugangsdaten und Lizenzbedingungen von Plattformen und generiertem Code zu berücksichtigen, damit keine Schatten-IT entsteht.
  • 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

Workflows automatisieren

Genehmigungsprozesse, Benachrichtigungen und Datenübertragungen zwischen E-Mail, Tabellen, Formularen und Fachanwendungen in Low-Code-Plattformen beschreiben und von KI die passenden Flows, Ausdrücke und Bedingungen erstellen lassen. Sie behalten dabei jederzeit die Kontrolle.

Formulare und kleine Apps bauen

Erfassungsformulare, Checklisten oder Buchungsanwendungen per Beschreibung erzeugen, mit Validierung, Pflichtfeldern und einer einfachen Datenablage, und schrittweise nach Rückmeldung der Kolleg:innen verfeinern. Ganz ohne eigene Programmierung.

Formeln und Ausdrücke erklären

Komplexe Excel-Formeln, Power-Fx- oder Flow-Ausdrücke verständlich erklären lassen, Fehler finden und neue Berechnungen aus einer fachlichen Beschreibung zuverlässig formulieren. So verstehen Sie auch geerbte Tabellen von Kolleg:innen und können sie sicher anpassen.

Daten bereinigen und umwandeln

Exporte aus verschiedenen Systemen zusammenführen, Dubletten entfernen, Formate vereinheitlichen und Python-Skripte oder Power-Query-Schritte generieren, die die Aufbereitung wiederholbar machen. Die monatliche Aufbereitung dauert danach nur noch wenige Minuten statt Stunden.

Schnittstellen anbinden

Mit KI-Unterstützung verstehen, wie eine REST-Schnittstelle funktioniert, Konnektoren konfigurieren und einfache API-Aufrufe aufbauen, um Daten aus Fachsystemen in eigene Lösungen zu holen. Zugangsdaten bleiben dabei sicher hinterlegt.

Lösungen dokumentieren und testen

Für selbst gebaute Anwendungen Benutzeranleitungen, technische Kurzdokumentation und Testfälle erzeugen, damit Kolleg:innen und die IT die Lösung verstehen, übernehmen und weiterbetreiben können. So bleibt keine Lösung an einer Person hängen.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Urlaubs- und Vertretungsplaner

Eine kleine Web-App, in der Teammitglieder Abwesenheiten eintragen, Vertretungen festlegen und eine Monatsübersicht für die Teamleitung sehen. Überschneidungen werden automatisch angezeigt.

Rechnungseingangs-Prüfer

Ein Skript, das eingehende PDF-Rechnungen ausliest, Pflichtangaben prüft und die Daten strukturiert in eine Tabelle zur Freigabe überträgt. Fehlende Angaben werden farbig markiert.

Anfrage-Tracker

Ein einfaches Ticketsystem für interne Anfragen mit Formular, Statusverlauf, Zuständigkeiten und automatischer E-Mail-Benachrichtigung. So behalten alle Beteiligten jederzeit den Überblick über offene und erledigte Anfragen.

Voraussetzungen

Solide Programmierkenntnisse in Python oder TypeScript, Erfahrung mit REST-APIs sowie erste praktische Erfahrungen mit LLM-APIs oder KI-Assistenten. Sie arbeiten sicher mit Office-Anwendungen und Tabellenkalkulation; Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, Erfahrung mit einer Low-Code-Plattform ist hilfreich.

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

Auch selbst gebaute Lösungen verarbeiten Unternehmens- und Personaldaten: Sie lernen, DSGVO-Anforderungen, Freigabeprozesse der IT, den sicheren Umgang mit Zugangsdaten und Lizenzbedingungen von Plattformen und generiertem Code zu berücksichtigen, damit keine Schatten-IT entsteht.

Termine & Standorte

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

  • München Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Do, 10. 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.

Brauche ich Programmierkenntnisse, um als Citizen Developer mit KI zu arbeiten?

Nein. Sie beschreiben, was Ihre Lösung leisten soll, und die KI erzeugt Formulare, Flows, Formeln oder Skripte. Wichtig ist, Ihre Anforderungen klar zu formulieren und Ergebnisse systematisch zu prüfen. Im Kurs lernen Sie die nötigen Grundbegriffe wie Daten, Logik, Schnittstelle und Test so, dass Sie gezielt nachsteuern und Fehler selbst eingrenzen können.

Wie vermeiden wir Schatten-IT?

Durch klare Spielregeln statt Verbote: freigegebene Plattformen und Werkzeuge, definierte Datenklassen, eine einfache Registrierung selbst gebauter Lösungen und einen Weg zur Übergabe an die IT, wenn eine Anwendung geschäftskritisch wird. Im Kurs lernen Sie, solche Regeln anzuwenden, und IT-Verantwortliche erhalten Anregungen für den Aufbau eines Citizen-Development-Programms.

Was kostet die Schulung „KI-Agenten-Entwicklung für Citizen Developer“?

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.

Weitere Kurse für Citizen Developer

Weitere Kurse zu KI-Agenten-Entwicklung

Alle 30 Kurse zu KI-Agenten-Entwicklung

KI-Agenten-Entwicklung – MünchenKI-Agenten-Entwicklung – SalzburgKI-Agenten-Entwicklung – BerlinKI-Agenten-Entwicklung – AugsburgKI-Agenten-Entwicklung – HannoverKI-Agenten-Entwicklung – BremenKI-Agenten-Entwicklung – StuttgartKI-Agenten-Entwicklung – KaiserslauternKI-Agenten-Entwicklung – Online