Schulung – KI-Agenten-Entwicklung – Mobile Apps

KI-Agenten-Entwicklung für Mobile-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 Mobile-Entwickler:innen“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie iOS-Entwickler:innen mit Swift und SwiftUI, Android-Entwickler:innen mit Kotlin und Jetpack Compose und Cross-Platform-Entwickler:innen mit Flutter oder React Native. Sie lernen KI-Agenten-Entwicklung nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Mobile Apps.

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.

Mobile Entwicklung vereint viele Welten: Swift und SwiftUI für iOS, Kotlin und Jetpack Compose für Android sowie plattformübergreifende Ansätze mit Flutter oder React Native. Dazu kommen Store-Richtlinien, Gerätevielfalt, Offline-Fähigkeit, Push-Benachrichtigungen und anspruchsvolle Release-Prozesse. KI-Coding-Assistenten und Agenten entlasten Teams bei genau diesen Aufgaben: Sie bauen Screens aus Designvorgaben, migrieren UIKit- oder XML-Layouts auf deklarative UI-Frameworks, schreiben UI- und Unit-Tests, analysieren Crash-Reports und automatisieren Build-Pipelines mit Fastlane. Weil mobile Projekte stark von Plattformkonventionen abhängen, braucht die KI präzisen Kontext zu Architektur, State Management und Zielplattformen. Im Kurs lernen Sie, diesen Kontext aufzubauen und Ergebnisse auf echten Geräten abzusichern.

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?

  • iOS-Entwickler:innen mit Swift und SwiftUI
  • Android-Entwickler:innen mit Kotlin und Jetpack Compose
  • Cross-Platform-Entwickler:innen mit Flutter oder React Native
  • Mobile-Teams in Agenturen und Produktunternehmen
  • Tech Leads mit Verantwortung für App-Architektur und Releases

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Parallele Pflege mehrerer Plattformen mit unterschiedlichen Sprachen und UI-Paradigmen
  • Migration von UIKit oder XML-Layouts auf deklarative UI-Frameworks
  • Schwer reproduzierbare Abstürze und Performance-Probleme auf unterschiedlichen Geräten
  • Aufwändige Build-, Signier- und Store-Release-Prozesse

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 Screens, UI-Migrationen und Tests in nativen und plattformübergreifenden Apps ein.
  • Sie analysieren Abstürze und Performance-Probleme schneller und automatisieren Build- und Release-Prozesse mit KI-Unterstützung.
  • Sie geben der KI Plattformkonventionen und Architekturregeln vor und prüfen Ergebnisse auf echten Geräten.

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: Mobile Apps
  • Screens aus Designs umsetzen
  • Deklarative UI-Migration
  • Tests für Mobile-Apps
  • Crash-Reports analysieren
  • Offline-Fähigkeit und Datenhaltung
  • Build- und Release-Automatisierung
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Apps verarbeiten oft sensible Gerätedaten wie Standort, Kontakte oder Gesundheitsinformationen: Generierter Code muss Berechtigungen sparsam anfordern und DSGVO-konform mit Einwilligungen umgehen. Signierschlüssel, API-Keys und Store-Zugangsdaten gehören nicht in Prompts; neue SDKs und Pakete sind auf Lizenz, Tracking-Verhalten und Supply-Chain-Risiken zu prüfen.
  • 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

Screens aus Designs umsetzen

Aus Screenshots oder Design-Spezifikationen erzeugt der Assistent SwiftUI-, Compose-, Flutter- oder React-Native-Screens, die vorhandene Komponenten, Themes und Navigation nutzen und Dark Mode sowie dynamische Schriftgrößen berücksichtigen.

Deklarative UI-Migration

Der Agent überführt UIKit-ViewController oder Android-XML-Layouts schrittweise in SwiftUI oder Jetpack Compose, kapselt Altbestand über Interop-Schichten und sichert das Verhalten mit Snapshot- und UI-Tests ab.

Tests für Mobile-Apps

Die KI schreibt Unit-Tests für ViewModels und Repositories, UI-Tests mit XCTest, Espresso oder Flutter-Widget-Tests und richtet Mocks für Netzwerk und Persistenz ein. Instabile UI-Tests werden gezielt stabilisiert.

Crash-Reports analysieren

Symbolisierte Stacktraces aus Crash-Reporting-Diensten werden ausgewertet, wahrscheinliche Ursachen wie Threading-Fehler oder Lifecycle-Probleme eingegrenzt und Fixes mit reproduzierenden Tests vorgeschlagen. So sinkt die Absturzrate nachweislich mit jedem Release.

Offline-Fähigkeit und Datenhaltung

Der Assistent entwirft lokale Persistenz mit Room, Core Data, SwiftData oder SQLite, Synchronisationslogik mit Konfliktbehandlung und robuste Netzwerkschichten mit Retry und Caching. Auch Schemamigrationen werden mitgedacht.

Build- und Release-Automatisierung

Fastlane-Lanes, Gradle-Konfigurationen und CI-Workflows für Builds, Signierung, Testverteilung und Store-Uploads werden erstellt oder repariert, inklusive Versionierung und Release Notes. Abgelaufene Zertifikate und Provisioning-Profile werden frühzeitig erkannt.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Inventur-App mit Barcode-Scanner

Eine Flutter- oder React-Native-App, die Barcodes scannt, Artikel offline erfasst und bei Verbindung mit einer REST-API synchronisiert. Konflikte bei gleichzeitigen Änderungen werden nachvollziehbar aufgelöst.

SwiftUI-Habit-Tracker

Eine iOS-App mit SwiftUI, lokaler Persistenz, Widgets und lokalen Benachrichtigungen, entwickelt vollständig mit einem KI-Agenten. Gewohnheiten und Fortschritte werden übersichtlich in Diagrammen dargestellt.

Compose-Feedback-Formular

Eine Android-App mit Jetpack Compose, die Formulare mit Fotoanhang erfasst, offline zwischenspeichert und an ein Backend übermittelt – mit UI-Tests.

Voraussetzungen

Solide Programmierkenntnisse in Python oder TypeScript, Erfahrung mit REST-APIs sowie erste praktische Erfahrungen mit LLM-APIs oder KI-Assistenten. Praktische Erfahrung in der App-Entwicklung mit Swift, Kotlin, Dart oder React Native sowie mit Xcode oder Android Studio 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

Apps verarbeiten oft sensible Gerätedaten wie Standort, Kontakte oder Gesundheitsinformationen: Generierter Code muss Berechtigungen sparsam anfordern und DSGVO-konform mit Einwilligungen umgehen. Signierschlüssel, API-Keys und Store-Zugangsdaten gehören nicht in Prompts; neue SDKs und Pakete sind auf Lizenz, Tracking-Verhalten und Supply-Chain-Risiken zu prüfen.

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 Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Mi, 16. 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.

Deckt der Kurs iOS, Android und Cross-Platform gleichermaßen ab?

Ja. Die Arbeitsweisen mit KI-Assistenten sind plattformübergreifend gleich: Kontext bereitstellen, Aufgaben schneiden, Ergebnisse testen. In den Übungen wählen Sie Ihren Schwerpunkt, ob Swift, Kotlin, Flutter oder React Native, und arbeiten an typischen Aufgaben Ihrer Plattform. So profitieren gemischte Teams ebenso wie Spezialist:innen.

Kann die KI mit Xcode und Android Studio arbeiten?

Viele KI-Assistenten lassen sich in Android Studio oder neben Xcode nutzen, Agenten arbeiten zudem über die Kommandozeile mit xcodebuild, Gradle oder der Flutter-CLI. Wir zeigen, wie Sie Builds, Tests und Simulatoren so ansteuern, dass der Agent Ergebnisse selbst überprüfen und Fehler iterativ beheben kann.

Was kostet die Schulung „KI-Agenten-Entwicklung für Mobile-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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