Schulung · KI-Agenten-Entwicklung · Java & Spring

KI-Agenten-Entwicklung für Java- und Spring-Entwickler:innen

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

Dauer
2 Tage (14 Std.)
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 Java- und Spring-Entwickler:innen“ richtet sich an Rollen wie Java-Backend-Entwickler:innen mit Spring Boot oder Jakarta EE, Teams, die Legacy-Java-Anwendungen modernisieren und Software-Architekt:innen für Enterprise- und Microservice-Landschaften und zeigt Schritt für Schritt, wie KI-Agenten-Entwicklung im Bereich Java & Spring 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 zweitägigen 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.

Java und Spring tragen in vielen Unternehmen geschäftskritische Systeme: Banking-Backends, ERP-Integrationen, Behördenanwendungen und große Microservice-Landschaften. Diese Systeme sind oft über Jahre gewachsen, und Modernisierung ist Daueraufgabe. KI-Coding-Assistenten und Agenten verändern hier vor allem die aufwändigen Routinearbeiten: Spring-Boot-Major-Upgrades inklusive Umstellung von javax auf jakarta, JUnit- und Mockito-Tests für schlecht getesteten Code, Refactorings hin zu Records und modernen Sprachfeatures, Analyse von Stacktraces und Hibernate-Problemen. Entscheidend sind klare Leitplanken: Build-Tool, Modulstruktur, Architekturregeln und Teststrategie müssen im Kontext stehen. Im Kurs lernen Sie anhand realistischer Beispiele, Agenten in Maven- oder Gradle-Projekten produktiv und kontrolliert 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?

  • Java-Backend-Entwickler:innen mit Spring Boot oder Jakarta EE
  • Teams, die Legacy-Java-Anwendungen modernisieren
  • Software-Architekt:innen für Enterprise- und Microservice-Landschaften
  • Entwickler:innen in Banken, Versicherungen und öffentlicher Verwaltung
  • Tech Leads mit Verantwortung für Upgrades und technische Schulden

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Aufwändige Framework- und JDK-Upgrades mit zahlreichen Breaking Changes
  • Große Legacy-Codebasen mit geringer Testabdeckung und starkem Kopplungsgrad
  • Schwer analysierbare Performance-Probleme in JPA, Hibernate und Transaktionen
  • Viel Boilerplate in Konfiguration, Mapping und Schnittstellencode

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 Spring-Boot-Upgrades, Refactorings und Testgenerierung in Maven- und Gradle-Projekten ein.
  • Sie analysieren Hibernate-, Performance- und Produktionsfehler schneller mit KI-Unterstützung.
  • Sie verankern Architekturregeln und Qualitätsstandards so, dass generierter Java-Code sie zuverlässig einhält.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

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

Tag 2

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: Java & Spring
  • Spring-Boot-Upgrade begleiten
  • JUnit- und Mockito-Tests generieren
  • Legacy-Code refaktorisieren
  • JPA- und Hibernate-Probleme analysieren
  • REST-APIs und Schnittstellen
  • Stacktraces und Produktionsfehler verstehen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Java-Systeme laufen häufig in regulierten Branchen: Klären Sie mit Informationssicherheit und Datenschutz, welcher Code an externe Modelle gehen darf, und berücksichtigen Sie Vorgaben wie DORA, NIS2 oder BAIT. Generierter Code und neue Maven-Abhängigkeiten sollten auf Lizenzen und bekannte Schwachstellen geprüft und in einer SBOM erfasst werden.
  • 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

Spring-Boot-Upgrade begleiten

Der Agent analysiert Abhängigkeiten, wendet OpenRewrite-Rezepte an, stellt javax- auf jakarta-Pakete um, passt veraltete Konfigurationen und Security-Setups an und iteriert über Build und Tests, bis die Anwendung wieder grün ist.

JUnit- und Mockito-Tests generieren

Für Services und Controller entstehen Unit-Tests mit JUnit und Mockito sowie Slice-Tests mit WebMvcTest oder DataJpaTest. Die KI erhöht gezielt die Abdeckung kritischer Pfade und dokumentiert Testannahmen.

Legacy-Code refaktorisieren

Große Klassen werden aufgeteilt, DTOs in Records überführt, null-Prüfungen durch Optional ersetzt und Streams sinnvoll eingesetzt. Bestehende Tests sichern das Verhalten bei jedem Schritt ab.

JPA- und Hibernate-Probleme analysieren

Die KI wertet SQL-Logs und Stacktraces aus, erkennt N+1-Abfragen, LazyInitializationExceptions und ungünstige Fetch-Strategien und schlägt Entity-Graphen, Projektionen oder Index-Änderungen vor. Jede Optimierung wird mit SQL-Logs vor und nach der Änderung belegt.

REST-APIs und Schnittstellen

Aus OpenAPI-Spezifikationen entstehen Controller, DTOs, MapStruct-Mapper und Validierung mit Bean Validation, inklusive einheitlicher Fehlerbehandlung über ControllerAdvice und Integrationstests. Bestehende Paket- und Namenskonventionen werden dabei konsequent eingehalten.

Stacktraces und Produktionsfehler verstehen

Lange Stacktraces, Thread Dumps und Logauszüge werden zusammengefasst, die wahrscheinliche Ursache eingegrenzt und ein reproduzierender Testfall plus Fix vorgeschlagen. So verkürzt sich die Zeit bis zur Fehlerbehebung deutlich.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Spring-Boot-Microservice

Ein REST-Service mit Spring Data JPA, Flyway-Migrationen, Bean Validation, Actuator-Endpunkten und Testcontainers-Tests, vollständig per KI-Agent aus einer Spezifikation entwickelt. Ideal, um den vollständigen Agenten-Workflow zu üben.

Dependency-Report für Maven und Gradle

Ein Kommandozeilentool, das Build-Dateien analysiert, veraltete und verwundbare Bibliotheken auflistet und Upgrade-Pfade mit erwarteten Breaking Changes beschreibt. Die Ergebnisse dienen als Grundlage für die Upgrade-Planung.

Architektur-Regelprüfung

Ein ArchUnit-Testpaket, das Schichtenregeln, Paketabhängigkeiten und Namenskonventionen Ihres Projekts automatisiert prüft und in die CI-Pipeline eingebunden wird. Verstöße fallen so bereits im Pull Request auf.

Voraussetzungen

Solide Programmierkenntnisse in Python oder TypeScript, Erfahrung mit REST-APIs sowie erste praktische Erfahrungen mit LLM-APIs oder KI-Assistenten. Fundierte Java-Kenntnisse, praktische Erfahrung mit Spring Boot oder Jakarta EE sowie mit Maven oder Gradle 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

Java-Systeme laufen häufig in regulierten Branchen: Klären Sie mit Informationssicherheit und Datenschutz, welcher Code an externe Modelle gehen darf, und berücksichtigen Sie Vorgaben wie DORA, NIS2 oder BAIT. Generierter Code und neue Maven-Abhängigkeiten sollten auf Lizenzen und bekannte Schwachstellen geprüft und in einer SBOM erfasst werden.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Mi, 25. November 2026 – Do, 26. November 2026 Online Anfragen
  • Do, 10. Dezember 2026 – Fr, 11. Dezember 2026 Bremen Anfragen
  • Di, 12. Januar 2027 – Mi, 13. Januar 2027 Online Anfragen
  • Di, 19. Januar 2027 – Mi, 20. Januar 2027 Salzburg Anfragen
  • Di, 26. Januar 2027 – Mi, 27. Januar 2027 Online Anfragen
  • Di, 2. Februar 2027 – Mi, 3. Februar 2027 Kaiserslautern 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.

Kann ein KI-Agent ein Spring-Boot-Major-Upgrade allein durchführen?

Ein Agent kann einen Großteil der mechanischen Arbeit übernehmen, etwa Paketumstellungen, Konfigurationsanpassungen und das iterative Beheben von Compile- und Testfehlern, besonders in Kombination mit OpenRewrite. Architekturentscheidungen, fachliche Abnahme und Tests in realistischen Umgebungen bleiben jedoch Aufgabe des Teams. Im Kurs üben Sie diesen Ablauf an einem Beispielprojekt.

Ist KI-gestütztes Coding in regulierten Umgebungen erlaubt?

Grundsätzlich ja, aber mit klaren Regeln. Entscheidend sind die Wahl des Anbieters und Betriebsmodells, vertragliche Zusagen zur Datenverwendung, Freigabeprozesse und nachvollziehbare Reviews. Wir besprechen, wie Banken, Versicherungen und Behörden typischerweise vorgehen und welche Fragen Sie mit Ihrer Informationssicherheit klären sollten.

Was kostet die Schulung „KI-Agenten-Entwicklung für Java- und Spring-Entwickler:innen“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 2 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen 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 oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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