Schulung – KI-Agenten-Entwicklung – MVP-Entwicklung für Startups

KI-Agenten-Entwicklung für Startups und MVP-Entwicklung

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

In diesem Kurs verbinden wir KI-Agenten-Entwicklung mit den typischen Abläufen im Bereich MVP-Entwicklung für Startups. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.

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.

Für Gründer:innen und frühe Produktteams entscheidet Geschwindigkeit über das Lernen am Markt. KI-Coding-Werkzeuge, Vibe Coding und App-Builder ermöglichen es heute, aus einer Idee in wenigen Tagen ein funktionsfähiges Minimum Viable Product mit Anmeldung, Datenbank, Zahlungsanbindung und Landingpage zu bauen, oft ohne großes Entwicklerteam. Die eigentliche Herausforderung verschiebt sich damit: Welche Hypothese wird getestet, welche Funktionen gehören wirklich ins MVP, und wie wird aus einem schnellen Prototyp eine Codebasis, die Investor:innen-Due-Diligence, erste zahlende Kund:innen und Wachstum aushält? Im Kurs lernen Sie, mit KI-Agenten zielgerichtet MVPs zu bauen, technische Schulden bewusst zu steuern, Sicherheit und Datenschutz von Beginn an mitzudenken und den Übergang zu einem professionellen Entwicklungsteam vorzubereiten.

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?

  • Gründer:innen ohne oder mit wenig Programmiererfahrung
  • Technische Mitgründer:innen und erste Entwickler:innen in Startups
  • Product Manager:innen in frühen Produktteams
  • Corporate-Innovation- und Venture-Building-Teams
  • Teilnehmende von Inkubatoren und Accelerator-Programmen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Begrenzte Zeit und Budget, um eine Produktidee am Markt zu validieren
  • Fehlende Entwicklungskapazität oder Abhängigkeit von externen Dienstleistern
  • Schnell gebaute Prototypen mit Sicherheitslücken, offenen Datenbanken und unklarer Architektur
  • Unklarheit, wann ein MVP neu geschrieben oder weiterentwickelt werden sollte

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 übersetzen eine Geschäftsidee in einen fokussierten MVP-Umfang und bauen ihn mit KI-Werkzeugen selbst.
  • Sie integrieren Anmeldung, Datenbank, Zahlungen und Messpunkte und prüfen Ihr MVP vor dem Launch auf typische Sicherheitslücken.
  • Sie steuern technische Schulden bewusst und bereiten die Codebasis auf Wachstum, Due Diligence und ein Entwicklungsteam vor.

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: MVP-Entwicklung für Startups
  • Vom Pitch zur Spezifikation
  • MVP per Prompt bauen
  • Zahlungen und Integrationen anbinden
  • Landingpages und Experimente
  • Sicherheits-Check vor dem Launch
  • Codebasis übergabefähig machen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Schon ein MVP verarbeitet echte Kundendaten: Sie lernen, DSGVO-Grundlagen wie Datenschutzerklärung, Auftragsverarbeitung und Einwilligungen umzusetzen, API-Schlüssel und Secrets sicher zu verwalten und Lizenz- sowie Urheberrechtsfragen bei generiertem Code zu klären, die in einer Due Diligence relevant 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

Vom Pitch zur Spezifikation

Geschäftsidee, Zielgruppe und Kernhypothese in User Stories, Datenmodell und einen priorisierten Funktionsumfang übersetzen, der bewusst klein bleibt und messbare Lernziele für den Markttest enthält. Alles Übrige landet bewusst auf später.

MVP per Prompt bauen

Eine Web-App mit Anmeldung, Datenbank, Kernfunktion und Admin-Bereich schrittweise mit KI-Agenten oder App-Buildern erzeugen, dabei in kleinen, getesteten Iterationen arbeiten und den Code versionieren. Jeder Schritt bleibt rückgängig machbar.

Zahlungen und Integrationen anbinden

Abonnements und Einmalzahlungen über einen Zahlungsdienstleister, E-Mail-Versand, Analytics und erste Schnittstellen integrieren, mit Webhooks, Fehlerbehandlung und sicher abgelegten API-Schlüsseln. Testmodus und Live-Betrieb bleiben dabei sauber getrennt, damit keine echten Zahlungen versehentlich ausgelöst werden.

Landingpages und Experimente

Landingpages, Wartelisten und Preisseiten in Varianten erstellen, Conversion-Ereignisse messen und schnelle A/B-Tests aufsetzen, um Nachfrage und Zahlungsbereitschaft vor größerem Entwicklungsaufwand zu prüfen. Entscheidungen basieren so auf echten Daten.

Sicherheits-Check vor dem Launch

Den MVP-Code auf offene Datenbankregeln, fehlende Zugriffskontrollen, exponierte Schlüssel und ungeschützte Endpunkte prüfen lassen und eine kurze Checkliste für den sicheren Go-live abarbeiten. Gefundene Lücken werden direkt geschlossen.

Codebasis übergabefähig machen

Architektur dokumentieren, Tests ergänzen, kritische Stellen refaktorieren und eine technische Übersicht erstellen, die neue Entwickler:innen oder eine technische Due Diligence schnell nachvollziehen können. Das stärkt auch Gespräche mit Investor:innen.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Wartelisten-Landingpage

Eine Landingpage mit Wertversprechen, E-Mail-Erfassung, Double-Opt-in und einem einfachen Dashboard, das Anmeldungen und Quellen auswertet. So messen Sie die Nachfrage, bevor Sie die eigentliche Produktentwicklung starten.

Buchungs-MVP

Eine kleine Web-App, in der Kund:innen Termine buchen und bezahlen, Anbieter Verfügbarkeiten pflegen und beide Seiten Bestätigungen per E-Mail erhalten.

Interview-Auswertungs-Tool

Ein Tool, das Notizen aus Kundeninterviews sammelt, Aussagen nach Problemen und Wünschen clustert und Belege für oder gegen die Kernhypothese zeigt.

Voraussetzungen

Solide Programmierkenntnisse in Python oder TypeScript, Erfahrung mit REST-APIs sowie erste praktische Erfahrungen mit LLM-APIs oder KI-Assistenten. Sie haben eine konkrete Produktidee oder arbeiten in einem frühen Produktteam; Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, technisches Grundverständnis ist hilfreich.

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

Schon ein MVP verarbeitet echte Kundendaten: Sie lernen, DSGVO-Grundlagen wie Datenschutzerklärung, Auftragsverarbeitung und Einwilligungen umzusetzen, API-Schlüssel und Secrets sicher zu verwalten und Lizenz- sowie Urheberrechtsfragen bei generiertem Code zu klären, die in einer Due Diligence relevant werden.

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 Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Fr, 11. 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 ich als nicht-technische:r Gründer:in wirklich ein MVP selbst bauen?

Für viele Geschäftsmodelle ja: Web-Apps mit Anmeldung, Datenhaltung, Kernfunktion und Zahlung lassen sich mit KI-Werkzeugen ohne Programmierkenntnisse umsetzen. Entscheidend sind klare Anforderungen, kleine Schritte und systematisches Testen. Bei komplexer Logik, hohen Sicherheitsanforderungen oder starkem Wachstum brauchen Sie später Entwicklungsexpertise. Im Kurs lernen Sie, diese Grenze zu erkennen.

Muss ein mit KI gebautes MVP später neu geschrieben werden?

Nicht zwangsläufig. Wenn Sie von Beginn an auf Versionskontrolle, ein verständliches Datenmodell, Tests für Kernfunktionen und saubere Trennung von Konfiguration und Code achten, lässt sich ein MVP oft schrittweise weiterentwickeln. Wir zeigen, welche Grundentscheidungen den späteren Umbau erleichtern und woran Sie erkennen, dass ein Neuanfang günstiger ist.

Was kostet die Schulung „KI-Agenten-Entwicklung für Startups und MVP-Entwicklung“?

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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