Schulung – KI-Agenten-Entwicklung – React & Frontend

KI-Agenten-Entwicklung für React- und Frontend-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

Das Training „KI-Agenten-Entwicklung für React- und Frontend-Entwickler:innen“ richtet sich an Rollen wie React-Entwickler:innen in Produkt- und Agenturteams, Frontend-Engineers mit Next.js, Vite oder vergleichbaren Frameworks und Maintainer von Design-Systemen und Komponentenbibliotheken und zeigt Schritt für Schritt, wie KI-Agenten-Entwicklung im Bereich React & Frontend 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.

Frontend-Entwicklung bedeutet heute komponentenbasierte Architekturen, State Management, Server Components, Design-Systeme, Barrierefreiheit und Performance-Budgets – oft gleichzeitig. KI-Coding-Assistenten und Agenten beschleunigen genau die Arbeit, die viel Zeit frisst: Komponenten aus Designvorgaben ableiten, Class Components auf Hooks umstellen, Storybook-Stories und Tests mit der Testing Library schreiben, ARIA-Fehler beheben oder unnötige Re-Renderings aufspüren. Weil Frontend-Code stark von Konventionen lebt, kommt es auf guten Kontext an: Design Tokens, Ordnerstruktur, Styling-Ansatz und bevorzugte Bibliotheken müssen dem Assistenten bekannt sein. Im Kurs lernen Sie, diese Leitplanken zu setzen und Ergebnisse visuell wie technisch zuverlässig zu prüfen.

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?

  • React-Entwickler:innen in Produkt- und Agenturteams
  • Frontend-Engineers mit Next.js, Vite oder vergleichbaren Frameworks
  • Maintainer von Design-Systemen und Komponentenbibliotheken
  • Fullstack-Entwickler:innen mit Frontend-Schwerpunkt
  • UI-Engineers mit Verantwortung für Barrierefreiheit und Performance

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Inkonsistente Komponenten und Styles trotz vorhandenem Design-System
  • Schwer nachvollziehbare Re-Renderings, aufgeblähte Bundles und schwache Core Web Vitals
  • Lückenhafte Barrierefreiheit und wachsender Druck durch gesetzliche Anforderungen
  • Legacy-Code mit Class Components, veralteten Patterns und fehlenden Tests

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 Komponenten, Stories und Tests passend zu Ihrem Design-System erzeugen.
  • Sie nutzen KI gezielt, um Barrierefreiheit, Performance und Legacy-Code systematisch zu verbessern.
  • Sie prüfen generierten Frontend-Code visuell, funktional und hinsichtlich Wartbarkeit, bevor er ausgeliefert wird.

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: React & Frontend
  • Komponenten aus Designvorgaben bauen
  • Tests mit der Testing Library
  • Barrierefreiheit prüfen und verbessern
  • Legacy-Code modernisieren
  • Performance optimieren
  • Formulare und Datenabruf
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Seit Geltung des Barrierefreiheitsstärkungsgesetzes müssen viele digitale Angebote barrierefrei sein – generierter UI-Code muss entsprechend geprüft werden. Achten Sie zudem auf Lizenzen übernommener Komponenten und Icons, auf keine Secrets im Client-Bundle und darauf, dass Tracking- oder Consent-Logik den Vorgaben von DSGVO und TTDSG entspricht.
  • 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

Komponenten aus Designvorgaben bauen

Aus Screenshots, Design-Spezifikationen oder Figma-Exporten erzeugt der Assistent typisierte React-Komponenten, die vorhandene Design Tokens und Bibliotheken nutzen, und ergänzt passende Storybook-Stories für alle Zustände. Abweichungen vom Design werden iterativ korrigiert.

Tests mit der Testing Library

Die KI schreibt nutzerzentrierte Komponententests mit React Testing Library und Vitest oder Jest, simuliert Interaktionen, mockt API-Aufrufe und deckt Lade-, Fehler- und Leerzustände ab. Implementierungsdetails bleiben dabei bewusst außen vor.

Barrierefreiheit prüfen und verbessern

Der Agent analysiert Komponenten auf semantisches HTML, ARIA-Attribute, Fokusführung und Kontraste, wertet axe-Ergebnisse aus und behebt Befunde nachvollziehbar entlang der WCAG-Kriterien. Dazu gehören auch Tastaturbedienung und Screenreader-Ausgaben.

Legacy-Code modernisieren

Class Components werden auf Funktionskomponenten mit Hooks umgestellt, Prop-Drilling durch Context oder ein State-Management-Konzept ersetzt und PropTypes durch TypeScript-Typen abgelöst – mit Tests als Sicherheitsnetz.

Performance optimieren

Die KI identifiziert unnötige Re-Renderings, schlägt Memoization, Code Splitting und Lazy Loading vor, analysiert Bundle-Reports und erklärt, wie sich Maßnahmen auf Kennzahlen wie LCP und INP auswirken.

Formulare und Datenabruf

Komplexe Formulare mit Validierungsschemas, Fehlermeldungen und optimistischen Updates entstehen ebenso wie Datenabruf-Logik mit Caching, Retry und sauberem Umgang mit Lade- und Fehlerzuständen. Bestehende Bibliotheken für Formulare und Datenabruf werden konsequent genutzt.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Interaktives KPI-Dashboard

Ein React-Dashboard mit Diagrammen, Filtern und responsivem Layout, das Daten aus einer REST-API lädt und vollständig per KI-Agent aus einer kurzen Spezifikation entsteht.

Komponentenbibliothek mit Storybook

Eine kleine, barrierefreie Komponentenbibliothek mit Buttons, Dialogen und Formularfeldern, inklusive Design Tokens, Storybook-Dokumentation und automatisierten Tests. Sie dient als Grundlage für einheitliche Oberflächen in mehreren Projekten.

Accessibility-Checker für Pull Requests

Ein Skript, das Storybook-Stories automatisiert mit axe prüft und die Befunde als übersichtlichen Bericht für Pull Requests aufbereitet. Neue Barrierefreiheitsprobleme fallen so schon vor dem Merge auf.

Voraussetzungen

Solide Programmierkenntnisse in Python oder TypeScript, Erfahrung mit REST-APIs sowie erste praktische Erfahrungen mit LLM-APIs oder KI-Assistenten. Praktische Erfahrung mit React und modernem JavaScript oder TypeScript sowie Grundkenntnisse in CSS, npm 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

Seit Geltung des Barrierefreiheitsstärkungsgesetzes müssen viele digitale Angebote barrierefrei sein – generierter UI-Code muss entsprechend geprüft werden. Achten Sie zudem auf Lizenzen übernommener Komponenten und Icons, auf keine Secrets im Client-Bundle und darauf, dass Tracking- oder Consent-Logik den Vorgaben von DSGVO und TTDSG entspricht.

Termine & Standorte

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

  • München Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Mo, 14. 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 Mo, 14. 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.

Kann die KI Designs pixelgenau umsetzen?

KI-Assistenten setzen Layouts aus Screenshots oder Spezifikationen inzwischen erstaunlich gut um, besonders wenn sie Ihre Design Tokens und Komponenten kennen. Pixelgenauigkeit entsteht aber erst durch Iteration: Im Kurs lernen Sie, visuelle Abweichungen gezielt zurückzumelden und Storybook sowie visuelle Tests als Kontrollinstanz einzusetzen.

Spielt das verwendete Framework eine Rolle?

Der Kurs ist auf React ausgerichtet, die Arbeitsweisen lassen sich aber auf Next.js, Remix oder Vite-basierte Setups übertragen. Wir zeigen, wie Sie Framework-spezifische Regeln wie Server- und Client-Komponenten oder Routing-Konventionen in Anweisungsdateien festhalten, damit der Assistent passenden Code erzeugt. Die Grundprinzipien bleiben dabei gleich.

Was kostet die Schulung „KI-Agenten-Entwicklung für React- und Frontend-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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