Schulung – KI-Agenten-Entwicklung – C# & .NET

KI-Agenten-Entwicklung für C#- und .NET-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

„KI-Agenten-Entwicklung für C#- und .NET-Entwickler:innen“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie C#-Entwickler:innen mit ASP.NET Core, Blazor oder WPF, Teams, die Anwendungen vom .NET Framework auf modernes .NET migrieren und Software-Architekt:innen für .NET- und Azure-Lösungen. Sie lernen KI-Agenten-Entwicklung nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich C# & .NET.

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.

C# und .NET sind in vielen Unternehmen der DACH-Region gesetzt: ASP.NET-Core-APIs, Blazor- und WPF-Oberflächen, Azure-Dienste und gewachsene Fachanwendungen aus der .NET-Framework-Ära. Gerade die Migration vom klassischen .NET Framework auf das moderne, plattformübergreifende .NET bindet erhebliche Kapazitäten. KI-Coding-Assistenten und Agenten übernehmen hier viel mechanische Arbeit: Projektdateien auf das SDK-Format umstellen, WCF- oder Web-Forms-Abhängigkeiten identifizieren, xUnit- oder NUnit-Tests schreiben, Entity-Framework-Core-Abfragen optimieren und Nullable Reference Types einführen. Damit das gelingt, brauchen sie Kontext zu Solution-Struktur, Analyzer-Regeln und Architekturvorgaben. Im Kurs lernen Sie, Agenten in Visual Studio, VS Code oder Rider und auf der Kommandozeile gezielt einzusetzen.

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?

  • C#-Entwickler:innen mit ASP.NET Core, Blazor oder WPF
  • Teams, die Anwendungen vom .NET Framework auf modernes .NET migrieren
  • Software-Architekt:innen für .NET- und Azure-Lösungen
  • Entwickler:innen von Fachanwendungen in Mittelstand und Industrie

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Aufwändige Migration von .NET-Framework-Anwendungen mit WCF, Web Forms oder alten NuGet-Paketen
  • Große Solutions mit vielen Projekten, zirkulären Abhängigkeiten und wenig Testabdeckung
  • Performance-Probleme durch ineffiziente Entity-Framework-Abfragen
  • Uneinheitlicher Umgang mit Nullability, async/await und Dependency Injection

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 KI-Agenten für .NET-Migrationen, Refactorings und Testgenerierung in großen Solutions ein.
  • Sie optimieren Entity-Framework-Core-Zugriffe und ASP.NET-Core-APIs mit KI-Unterstützung.
  • Sie definieren Analyzer-Regeln, Konventionen und Review-Kriterien, die generierter C#-Code zuverlässig erfüllt.

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: C# & .NET
  • Migration auf modernes .NET
  • xUnit- und NUnit-Tests schreiben
  • Entity Framework Core optimieren
  • Nullable Reference Types einführen
  • ASP.NET-Core-APIs entwickeln
  • Code-Analyse und Refactoring
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Klären Sie, ob Quellcode an Cloud-Modelle übertragen werden darf und welche Mandanten- oder Regionseinstellungen gelten, und halten Sie Connection Strings sowie Secrets aus User Secrets oder Key Vault aus Prompts heraus. Neue NuGet-Pakete sollten auf Lizenz, Herkunft und Schwachstellen geprüft werden – auch im Hinblick auf die Pflichten des Cyber Resilience Act.
  • 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

Migration auf modernes .NET

Der Agent analysiert Projekte mit Upgrade-Assistent und Compiler-Ausgaben, stellt csproj-Dateien auf das SDK-Format um, ersetzt inkompatible APIs und schlägt Alternativen für WCF oder System.Web vor, bis die Solution baut und Tests laufen.

xUnit- und NUnit-Tests schreiben

Für Services, Controller und Domänenlogik entstehen Unit-Tests mit Moq oder NSubstitute sowie Integrationstests mit WebApplicationFactory. Die KI deckt Grenzfälle ab und hält bestehende Testkonventionen ein.

Entity Framework Core optimieren

Die KI analysiert generiertes SQL, erkennt N+1-Probleme, fehlendes AsNoTracking oder ungünstige Includes und erstellt Migrationen sowie Projektionen für performantere Abfragen. Jede Änderung wird anhand des erzeugten SQL nachvollziehbar belegt.

Nullable Reference Types einführen

Projektweise wird Nullable aktiviert, die KI arbeitet Compiler-Warnungen ab, ergänzt Guard Clauses und Annotationen und macht implizite Annahmen im Code explizit. So werden NullReferenceExceptions bereits zur Compile-Zeit sichtbar.

ASP.NET-Core-APIs entwickeln

Aus Spezifikationen entstehen Minimal APIs oder Controller mit Validierung, ProblemDetails-Fehlerbehandlung, Authentifizierung und OpenAPI-Dokumentation, passend zur bestehenden Schichtenarchitektur. Integrationstests sichern jeden neuen Endpunkt zuverlässig ab und dokumentieren das erwartete Verhalten.

Code-Analyse und Refactoring

Roslyn-Analyzer-Befunde werden systematisch behoben, große Klassen aufgeteilt, async-Antipatterns wie .Result entfernt und Dependency-Injection-Registrierungen vereinheitlicht. Jede Änderung wird durch Build, Analyzer und bestehende Tests abgesichert, sodass das Verhalten der Anwendung unverändert bleibt.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Minimal-API-Service

Ein ASP.NET-Core-Dienst mit Minimal APIs, EF Core, Health Checks, strukturiertem Logging und Integrationstests, komplett per KI-Agent aus einer Spezifikation entwickelt.

Migrations-Inventar

Ein Konsolentool, das eine Solution scannt, Zielframeworks, NuGet-Pakete und inkompatible APIs auflistet und einen priorisierten Migrationsplan erzeugt. Er dient als Grundlage für Aufwandsschätzung und Planung.

Blazor-Admin-Oberfläche

Eine kleine Blazor-Anwendung zur Verwaltung von Stammdaten mit Formularvalidierung, Tabellen mit Filterung und Anbindung an eine bestehende REST-API. Sie wird vollständig mit einem KI-Agenten entwickelt.

Voraussetzungen

Solide Programmierkenntnisse in Python oder TypeScript, Erfahrung mit REST-APIs sowie erste praktische Erfahrungen mit LLM-APIs oder KI-Assistenten. Gute C#-Kenntnisse, Erfahrung mit ASP.NET Core oder Desktop-Entwicklung in .NET sowie mit Visual Studio, Rider oder VS Code und Git.

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

Klären Sie, ob Quellcode an Cloud-Modelle übertragen werden darf und welche Mandanten- oder Regionseinstellungen gelten, und halten Sie Connection Strings sowie Secrets aus User Secrets oder Key Vault aus Prompts heraus. Neue NuGet-Pakete sollten auf Lizenz, Herkunft und Schwachstellen geprüft werden – auch im Hinblick auf die Pflichten des Cyber Resilience Act.

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

Hilft die KI bei der Migration vom .NET Framework wirklich weiter?

Ja, insbesondere bei der mechanischen Arbeit: Projektdateien umstellen, inkompatible APIs finden, Ersatzbibliotheken vorschlagen und Build-Fehler iterativ beheben. Grundlegende Architekturentscheidungen, etwa der Ersatz von WCF durch gRPC oder REST, trifft weiterhin das Team. Im Kurs üben Sie, solche Migrationen in überprüfbare Einzelschritte zu zerlegen.

Funktionieren KI-Agenten auch mit Visual Studio?

Viele KI-Assistenten sind direkt in Visual Studio, VS Code oder Rider integriert, andere arbeiten im Terminal mit der dotnet-CLI. Die Arbeitsweisen im Kurs sind werkzeugneutral: Sie lernen, Kontext bereitzustellen, Aufgaben zu schneiden und Ergebnisse über Build, Analyzer und Tests abzusichern – unabhängig von der Entwicklungsumgebung.

Was kostet die Schulung „KI-Agenten-Entwicklung für C#- und .NET-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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