Schulung – KI-Agenten-Entwicklung – Node.js-Backend

KI-Agenten-Entwicklung für Node.js-Backend-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 Node.js-Backend-Entwickler:innen“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Backend-Entwickler:innen mit Express, Fastify oder NestJS, Fullstack-Entwickler:innen mit Verantwortung für API-Schichten und Entwickler:innen von Serverless-Funktionen und Integrationsdiensten. Sie lernen KI-Agenten-Entwicklung nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Node.js-Backend.

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.

Node.js ist für viele Teams das Rückgrat von REST- und GraphQL-APIs, Echtzeitdiensten, Serverless-Funktionen und Integrationsschichten zwischen Fachsystemen. Typische Backend-Arbeit besteht aus wiederkehrenden Mustern: Routen und Validierung, Datenbankzugriffe mit Prisma, Drizzle oder TypeORM, Authentifizierung, Fehlerbehandlung, Logging und Tests gegen echte Abhängigkeiten. KI-Coding-Assistenten und Agenten übernehmen diese Muster zuverlässig, wenn sie die Projektarchitektur kennen. Sie generieren Endpunkte aus OpenAPI-Spezifikationen, migrieren Express-Anwendungen auf modulare Strukturen, schreiben Integrationstests mit Testcontainern und analysieren Memory Leaks oder blockierende Event-Loop-Operationen. Im Kurs lernen Sie praxisnah, Agenten so einzusetzen, dass Sicherheit, Observability und Wartbarkeit nicht auf der Strecke 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?

  • Backend-Entwickler:innen mit Express, Fastify oder NestJS
  • Fullstack-Entwickler:innen mit Verantwortung für API-Schichten
  • Entwickler:innen von Serverless-Funktionen und Integrationsdiensten
  • Software-Architekt:innen für Node.js-basierte Microservices

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Gewachsene Express-Anwendungen ohne klare Schichtentrennung und mit verstreuter Fehlerbehandlung
  • Unzureichende Eingabevalidierung und Sicherheitslücken in Authentifizierung und Autorisierung
  • Schwer diagnostizierbare Performance-Probleme durch blockierenden Code oder Speicherlecks
  • Fehlende Integrationstests gegen Datenbanken, Queues und externe APIs

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 lassen KI-Agenten Endpunkte, Datenbankschichten und Integrationstests passend zu Ihrer Node.js-Architektur entwickeln.
  • Sie nutzen KI zur Analyse von Performance-Problemen, Speicherlecks und Sicherheitslücken im Backend.
  • Sie definieren Leitplanken, damit generierter Backend-Code Ihre Standards für Validierung, Logging und Fehlerbehandlung einhält.

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: Node.js-Backend
  • API-Endpunkte aus Spezifikationen
  • Datenbankzugriff und Migrationen
  • Integrationstests mit Testcontainern
  • Express-Anwendungen restrukturieren
  • Performance und Speicherlecks analysieren
  • Sicherheits-Härtung
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Backends verarbeiten häufig personenbezogene Daten: Produktionsdaten, Logs und Datenbank-Dumps gehören nicht ungefiltert in Prompts, und Zugangsdaten aus Umgebungsvariablen müssen ausgeschlossen bleiben. Prüfen Sie neue npm-Abhängigkeiten auf Supply-Chain-Risiken und Lizenzen und berücksichtigen Sie bei kritischen Diensten die Sicherheitsanforderungen aus NIS2.
  • 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

API-Endpunkte aus Spezifikationen

Aus einer OpenAPI- oder GraphQL-Schemadefinition erzeugt der Agent Routen oder Resolver, Validierung mit Zod oder class-validator, Service-Schichten und konsistente Fehlerantworten – passend zu Ihrer bestehenden Projektstruktur.

Datenbankzugriff und Migrationen

Die KI modelliert Schemas für Prisma, Drizzle oder TypeORM, schreibt Migrationen, optimiert Abfragen mit Indizes und Transaktionen und erklärt Auswirkungen auf bestehende Daten vor dem Rollout.

Integrationstests mit Testcontainern

Der Assistent schreibt Tests, die echte Datenbanken, Redis oder Message Broker in Containern starten, Seed-Daten anlegen und API-Endpunkte mit Supertest durchgängig gegen realistische Abhängigkeiten prüfen.

Express-Anwendungen restrukturieren

Monolithische Express-Projekte werden in Module mit Controllern, Services und Repositories zerlegt, Middleware vereinheitlicht und Callback-Code auf async/await umgestellt – abgesichert durch bestehende und neue Tests.

Performance und Speicherlecks analysieren

Die KI wertet Heap-Snapshots, Profiler-Ausgaben und Logs aus, identifiziert blockierende Operationen in der Event Loop und schlägt Lösungen wie Streams, Worker Threads oder Caching vor.

Sicherheits-Härtung

Der Agent prüft Authentifizierungsflüsse mit JWT oder Sessions, ergänzt Rate Limiting, sichere HTTP-Header und Eingabevalidierung und gleicht den Code mit den OWASP-API-Sicherheitsrisiken ab. Gefundene Lücken werden mit Tests belegt.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Webhook-Relay-Service

Ein Fastify-Dienst, der Webhooks verschiedener SaaS-Anbieter empfängt, Signaturen prüft, Ereignisse in eine Queue legt und mit Retry-Logik an interne Systeme weiterleitet.

Job-Queue mit Dashboard

Ein Hintergrundverarbeitungs-Service mit BullMQ und Redis, inklusive Wiederholungsstrategien, Monitoring-Oberfläche und Integrationstests. Fehlgeschlagene Jobs lassen sich über die Oberfläche gezielt analysieren und erneut anstoßen.

API-Gateway-Prototyp

Ein schlanker Gateway-Dienst mit Authentifizierung, Rate Limiting, Request-Logging und Routing zu mehreren Backend-Services, komplett per KI-Agent entwickelt. Die Konfiguration erfolgt deklarativ pro Route.

Voraussetzungen

Solide Programmierkenntnisse in Python oder TypeScript, Erfahrung mit REST-APIs sowie erste praktische Erfahrungen mit LLM-APIs oder KI-Assistenten. Erfahrung in der Backend-Entwicklung mit Node.js und JavaScript oder TypeScript, Grundkenntnisse zu Datenbanken, HTTP 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

Backends verarbeiten häufig personenbezogene Daten: Produktionsdaten, Logs und Datenbank-Dumps gehören nicht ungefiltert in Prompts, und Zugangsdaten aus Umgebungsvariablen müssen ausgeschlossen bleiben. Prüfen Sie neue npm-Abhängigkeiten auf Supply-Chain-Risiken und Lizenzen und berücksichtigen Sie bei kritischen Diensten die Sicherheitsanforderungen aus NIS2.

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

Eignet sich der Kurs für NestJS und Express gleichermaßen?

Ja. Wir arbeiten mit framework-neutralen Prinzipien wie Schichtentrennung, Validierung und Testbarkeit und zeigen an Beispielen, wie Sie die jeweiligen Konventionen von Express, Fastify oder NestJS in Anweisungsdateien festhalten. So erzeugt der Assistent Code, der zu Ihrem Framework und Ihrer Projektstruktur passt.

Wie verhindere ich, dass die KI unsicheren Backend-Code erzeugt?

Durch klare Vorgaben, automatisierte Prüfungen und kritisches Review. Im Kurs definieren Sie Sicherheitsregeln für Validierung, Authentifizierung und Datenzugriff, binden statische Analyse und Dependency-Scans ein und lernen typische Schwachstellen in generiertem Code zu erkennen, etwa fehlende Autorisierungsprüfungen oder unsichere Abfragen. So bleibt die Qualität hoch.

Was kostet die Schulung „KI-Agenten-Entwicklung für Node.js-Backend-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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