Schulung – KI-Agenten-Entwicklung – Interne Tools & Automatisierung

KI-Agenten-Entwicklung für interne Tools und Automatisierung

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

Das Training „KI-Agenten-Entwicklung für interne Tools und Automatisierung“ richtet sich an Rollen wie Softwareentwickler:innen, die interne Anwendungen und Skripte betreuen, DevOps-, SRE- und Plattform-Teams und IT-Administrator:innen mit Automatisierungsaufgaben und zeigt Schritt für Schritt, wie KI-Agenten-Entwicklung im Bereich Interne Tools & Automatisierung produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

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.

In fast jedem Unternehmen gibt es einen langen Rückstau an kleinen Werkzeugen, die niemand baut: Admin-Oberflächen für Stammdaten, Skripte für wiederkehrende Datenabgleiche, Slack- oder Teams-Bots, Berichtsgeneratoren und Schnittstellen zwischen SaaS-Systemen. Mit KI-Coding-Assistenten und Agenten lassen sich solche internen Tools in Stunden statt Wochen entwickeln. Entwickler:innen, Ops- und Plattform-Teams verlagern ihren Fokus damit vom Schreiben des Codes auf saubere Anforderungen, sichere Zugriffe und verlässlichen Betrieb. Denn gerade interne Werkzeuge haben oft weitreichende Rechte auf Produktionsdaten und werden schnell geschäftskritisch. Im Kurs lernen Sie, interne Tools und Automatisierungen mit KI zügig zu bauen, Authentifizierung und Berechtigungen von Anfang an richtig umzusetzen und Lösungen so zu gestalten, dass sie dokumentiert, getestet und wartbar bleiben.

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?

  • Softwareentwickler:innen, die interne Anwendungen und Skripte betreuen
  • DevOps-, SRE- und Plattform-Teams
  • IT-Administrator:innen mit Automatisierungsaufgaben
  • Operations- und RevOps-Engineers
  • Teams für Business-Process-Automatisierung

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Langer Rückstau an internen Werkzeugen, die neben der Produktentwicklung nie priorisiert werden
  • Manuelle Abgleiche zwischen SaaS-Systemen, Tabellen und Datenbanken mit hoher Fehleranfälligkeit
  • Interne Tools mit zu weitreichenden Rechten, fehlender Protokollierung und ohne Verantwortliche
  • Undokumentierte Skripte, die nur eine Person versteht

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 entwickeln interne Tools, Bots und Automatisierungen mit KI-Agenten in kurzer Zeit und in solider Qualität.
  • Sie setzen Authentifizierung, Berechtigungen, Protokollierung und Secret-Management für interne Anwendungen von Beginn an korrekt um.
  • Sie gestalten Automatisierungen dokumentiert, testbar und betreibbar, sodass sie nicht von einzelnen Personen abhängen.

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: Interne Tools & Automatisierung
  • Admin-Oberflächen generieren
  • Datenabgleiche automatisieren
  • Chat-Bots für Teams
  • Ops-Runbooks automatisieren
  • Berichte und Exporte erzeugen
  • Agenten-Workflows bauen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Interne Tools greifen häufig auf Personal-, Kunden- und Produktionsdaten zu: Sie lernen, Berechtigungen nach dem Least-Privilege-Prinzip zu vergeben, Secrets in Tresoren statt im Code zu halten, Zugriffe zu protokollieren und Vorgaben aus DSGVO und Mitbestimmung bei Werkzeugen mit Mitarbeiterbezug zu berücksichtigen.
  • 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

Admin-Oberflächen generieren

Aus einem Datenbankschema oder einer API CRUD-Oberflächen mit Suche, Filtern, Validierung, rollenbasierten Berechtigungen und Änderungsprotokoll erzeugen, die Fachteams sicher für Stammdatenpflege nutzen können. Direkter Datenbankzugriff wird damit überflüssig.

Datenabgleiche automatisieren

Skripte schreiben, die Daten aus CRM, ERP, Ticketsystem und Tabellen regelmäßig abrufen, abgleichen und Abweichungen melden, mit Wiederholungslogik, Idempotenz und verständlichen Fehlermeldungen. Fehler landen direkt im zuständigen Kanal.

Chat-Bots für Teams

Slack- oder Teams-Bots entwickeln, die Statusabfragen beantworten, Freigaben anstoßen, Deployments melden oder Bereitschaftsinformationen liefern und dabei nur explizit erlaubte Aktionen ausführen. Jede Aktion wird mit Benutzerkennung protokolliert.

Ops-Runbooks automatisieren

Wiederkehrende Betriebsaufgaben wie Benutzerverwaltung, Zertifikatserneuerung oder Log-Auswertung als geprüfte Skripte und Workflows umsetzen und mit Dry-Run-Modus sowie Protokollierung absichern. So werden Betriebsaufgaben auch nachts und am Wochenende verlässlich und einheitlich erledigt.

Berichte und Exporte erzeugen

Regelmäßige Auswertungen aus Datenbanken und APIs automatisiert als PDF, Tabelle oder E-Mail aufbereiten, inklusive Zeitsteuerung, Parametrisierung und nachvollziehbarer Datenquellen. Manuelles Zusammenkopieren aus verschiedenen Systemen entfällt damit vollständig.

Agenten-Workflows bauen

KI-Agenten mit Werkzeugen wie Ticketsystem, Wissensdatenbank und internen APIs verbinden, etwa über MCP, um Anfragen vorzuqualifizieren, Daten zusammenzutragen und Entwürfe zur menschlichen Freigabe vorzubereiten. Jeder Schritt bleibt nachvollziehbar.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Onboarding-Automat

Ein Workflow, der bei neuen Mitarbeitenden Konten in mehreren Systemen anlegt, Gruppen zuweist und eine Checkliste mit offenen Schritten an die Führungskraft schickt.

Lizenz-Übersicht

Ein internes Dashboard, das Nutzungsdaten aus SaaS-Werkzeugen abruft, ungenutzte Lizenzen markiert und Kosten pro Team übersichtlich darstellt. Das schafft Transparenz für Einkauf und IT.

Deployment-Bot

Ein Chat-Bot, der Deployments ankündigt, Änderungen aus Pull Requests zusammenfasst und bei fehlgeschlagenen Pipelines die zuständigen Personen benachrichtigt. Rückfragen im Team werden so deutlich seltener.

Voraussetzungen

Solide Programmierkenntnisse in Python oder TypeScript, Erfahrung mit REST-APIs sowie erste praktische Erfahrungen mit LLM-APIs oder KI-Assistenten. Sie haben Programmiererfahrung in einer Sprache wie Python, TypeScript oder Go und kennen Grundlagen von APIs, Datenbanken und Kommandozeile.

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

Interne Tools greifen häufig auf Personal-, Kunden- und Produktionsdaten zu: Sie lernen, Berechtigungen nach dem Least-Privilege-Prinzip zu vergeben, Secrets in Tresoren statt im Code zu halten, Zugriffe zu protokollieren und Vorgaben aus DSGVO und Mitbestimmung bei Werkzeugen mit Mitarbeiterbezug zu berücksichtigen.

Termine & Standorte

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

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

Wann lohnt sich ein eigenes internes Tool statt einer Standardlösung?

Wenn ein Ablauf spezifisch für Ihr Unternehmen ist, mehrere Systeme verbindet oder Standardwerkzeuge nur mit großem Anpassungsaufwand passen. Mit KI sinken die Entwicklungskosten deutlich, Betrieb und Wartung bleiben jedoch. Im Kurs lernen Sie, Aufwand und Nutzen realistisch abzuwägen und Werkzeuge so zu bauen, dass sie mit geringem Pflegeaufwand dauerhaft funktionieren.

Wie sichern wir interne Tools ab, die schnell mit KI entstanden sind?

Mit festen Leitplanken: Anmeldung über den zentralen Identitätsanbieter, rollenbasierte Berechtigungen, keine Secrets im Code, Protokollierung aller schreibenden Aktionen und ein kurzes Review vor dem Produktiveinsatz. Diese Grundbausteine lassen sich als Vorlage hinterlegen, sodass KI-Agenten sie automatisch in jedes neue Tool übernehmen. Genau diese Vorlagen erarbeiten Sie im Kurs.

Was kostet die Schulung „KI-Agenten-Entwicklung für interne Tools und Automatisierung“?

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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