Schulung – KI-Agenten-Entwicklung – Salesforce-Entwicklung

KI-Agenten-Entwicklung für Salesforce-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 Salesforce-Entwickler:innen“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Salesforce-Entwickler:innen für Apex und Lightning Web Components, Salesforce-Architekt:innen und Technical Leads und Salesforce-Administrator:innen mit Entwicklungsanteil. Sie lernen KI-Agenten-Entwicklung nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Salesforce-Entwicklung.

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.

Salesforce-Orgs wachsen über Jahre zu komplexen Plattformen aus Apex-Klassen, Triggern, Flows, Lightning Web Components und Integrationen. KI-Coding-Assistenten und Agenten helfen Salesforce-Entwickler:innen, schneller Apex und LWC zu schreiben, Testklassen mit sinnvoller Abdeckung zu erzeugen, Governor Limits frühzeitig zu berücksichtigen und gewachsene Trigger-Logik in saubere Frameworks zu überführen. Sie unterstützen bei SOQL-Optimierung, Metadatenanalyse und der Migration von Process Builder und Workflow Rules nach Flow. Weil Salesforce-Code multimandantenfähig, bulkifiziert und sicherheitsbewusst sein muss, braucht KI gezielten Kontext und klare Regeln. Im Kurs lernen Sie, KI-Werkzeuge mit Salesforce CLI, Scratch Orgs und Ihrer DevOps-Pipeline zu kombinieren und dabei Sharing-Regeln, Feldberechtigungen und Plattformgrenzen zuverlässig einzuhalten.

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?

  • Salesforce-Entwickler:innen für Apex und Lightning Web Components
  • Salesforce-Architekt:innen und Technical Leads
  • Salesforce-Administrator:innen mit Entwicklungsanteil
  • Integrationsentwickler:innen für Salesforce-Schnittstellen
  • Salesforce-Beratungen und Partner-Teams

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Governor Limits, Bulkifizierung und Rekursion in Triggern führen zu schwer reproduzierbaren Fehlern
  • Pflicht zur Testabdeckung bindet viel Zeit für das Schreiben von Testklassen
  • Gewachsene Orgs mit überlappenden Triggern, Flows und Prozessen ohne Dokumentation
  • Sicherheitsanforderungen wie CRUD- und FLS-Prüfungen sowie Sharing werden im Code oft vergessen

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 Apex und Lightning Web Components mit KI-Unterstützung bulkifiziert, sicher und limit-konform.
  • Sie erzeugen aussagekräftige Testklassen und analysieren Org-Metadaten systematisch mit KI-Agenten.
  • Sie integrieren KI-Werkzeuge in Salesforce CLI, Scratch Orgs und Ihre Deployment-Pipeline.

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: Salesforce-Entwicklung
  • Apex-Code bulkifiziert schreiben
  • Testklassen generieren
  • Lightning Web Components bauen
  • SOQL und Performance optimieren
  • Org-Metadaten analysieren
  • Security Review vorbereiten
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Salesforce-Orgs enthalten Kunden- und Vertriebsdaten: Sie lernen, nur Metadaten und anonymisierte Beispiele an KI-Dienste zu geben, Zugangsdaten und Connected-App-Secrets zu schützen, DSGVO-Anforderungen an Datenhaltung umzusetzen und Lizenzfragen bei generiertem Code für AppExchange-Pakete zu klären.
  • 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

Apex-Code bulkifiziert schreiben

Trigger-Handler, Service-Klassen und Batch- oder Queueable-Jobs erzeugen, die SOQL und DML außerhalb von Schleifen bündeln, Governor Limits respektieren und Muster wie Trigger-Frameworks konsistent anwenden. Code-Reviews werden dadurch kürzer.

Testklassen generieren

Aussagekräftige Apex-Tests mit Test-Data-Factories, Positiv- und Negativfällen, Bulk-Szenarien und Asserts erstellen, die echte Logik prüfen statt nur Abdeckung zu erzeugen, inklusive Mocks für Callouts. Die Tests bleiben wartbar.

Lightning Web Components bauen

LWC-Komponenten mit Wire-Adaptern, Apex-Controllern, Lightning Data Service und Jest-Tests entwickeln und bestehende Aura-Komponenten schrittweise migrieren. Barrierefreiheit, Fehlerbehandlung und Ladezustände werden dabei ebenso berücksichtigt wie die Vorgaben des Salesforce Lightning Design System.

SOQL und Performance optimieren

Selektive Abfragen formulieren, Query-Plan-Ergebnisse interpretieren, Probleme bei großen Datenvolumen erkennen und Alternativen wie Indizes, Skinny Tables oder asynchrone Verarbeitung vorschlagen. Das verhindert Timeouts und Limitfehler bei wachsenden Datenmengen.

Org-Metadaten analysieren

Abgerufene Metadaten auswerten, um Automatisierungen pro Objekt, Abhängigkeiten zwischen Feldern, Flows und Apex sowie ungenutzte Komponenten zu dokumentieren und Aufräumarbeiten zu planen. So entsteht endlich eine aktuelle Dokumentation.

Security Review vorbereiten

Apex und LWC auf fehlende CRUD- und FLS-Prüfungen, SOQL-Injection, unsichere Sharing-Einstellungen und Cross-Site-Scripting untersuchen und Korrekturen mit user mode und stripInaccessible umsetzen. Das ist besonders für AppExchange-Pakete relevant.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Automatisierungs-Landkarte

Ein Skript, das Metadaten einer Org einliest und pro Objekt alle Trigger, Flows und Validierungsregeln mit Ausführungsreihenfolge als Übersicht darstellt.

Test-Data-Factory-Generator

Ein Werkzeug, das aus Objekt- und Felddefinitionen eine wiederverwendbare Apex-Factory mit Pflichtfeldern und gültigen Picklist-Werten erzeugt. Testklassen werden dadurch kürzer und robuster gegen neue Pflichtfelder.

LWC-Dashboard-Komponente

Eine Lightning Web Component, die Kennzahlen eines Accounts aus mehreren Objekten aggregiert und mit Filtern und Drill-down darstellt. Sie lässt sich per App Builder platzieren.

Voraussetzungen

Solide Programmierkenntnisse in Python oder TypeScript, Erfahrung mit REST-APIs sowie erste praktische Erfahrungen mit LLM-APIs oder KI-Assistenten. Sie entwickeln bereits in Apex oder Lightning Web Components und kennen das Salesforce-Datenmodell, Governor Limits und Salesforce CLI in Grundzügen.

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

Salesforce-Orgs enthalten Kunden- und Vertriebsdaten: Sie lernen, nur Metadaten und anonymisierte Beispiele an KI-Dienste zu geben, Zugangsdaten und Connected-App-Secrets zu schützen, DSGVO-Anforderungen an Datenhaltung umzusetzen und Lizenzfragen bei generiertem Code für AppExchange-Pakete zu klären.

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

Wie gut kennen allgemeine KI-Assistenten Apex und Salesforce-Besonderheiten?

Apex-Syntax und gängige Muster beherrschen aktuelle Modelle gut. Schwächen zeigen sich bei Governor Limits, Bulkifizierung und org-spezifischen Objekten. Mit Regeldateien zu Trigger-Framework, Namenskonventionen und Sicherheitsvorgaben sowie abgerufenen Metadaten als Kontext werden die Ergebnisse deutlich verlässlicher. Im Kurs bauen Sie genau diesen Kontext für Ihre Org auf.

Darf ein KI-Agent direkt in unsere Salesforce-Org deployen?

Wir empfehlen, Agenten in Scratch Orgs oder Sandboxes arbeiten zu lassen und Änderungen über Versionskontrolle und Ihre Deployment-Pipeline in höhere Umgebungen zu bringen. So bleiben Reviews, Testläufe und Freigaben erhalten. Produktive Orgs sollten Agenten höchstens lesend und mit eingeschränktem Benutzer erreichen. Diese Arbeitsweise üben Sie praktisch im Kurs.

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