KI-Agenten-Entwicklung · Online

KI-Agenten-Entwicklung Schulung online

KI-Agenten professionell entwickeln: Architekturen, Tool Use, Agent SDKs, LangGraph, Memory, Evals, Guardrails und Deployment.

Alle 30 KI-Agenten-Entwicklung-Kurse sind als interaktives Live-Online-Training buchbar – mit Trainer:in, Übungen und Breakout-Sessions.

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 zweitägigen 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.

Alle Kurse finden auch als Live-Online-Training statt: mit echter Trainerin oder echtem Trainer, interaktiven Übungen, Breakout-Räumen und gemeinsamer Übungsumgebung. Sie benötigen lediglich einen Laptop, ein Headset und eine stabile Internetverbindung – teilnehmen können Sie aus ganz Deutschland, Österreich, der Schweiz und darüber hinaus.

Terminvorschläge – Online

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Mi, 25. November 2026 – Do, 26. November 2026 Online Anfragen
  • Do, 10. Dezember 2026 – Fr, 11. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Mi, 13. Januar 2027 – Do, 14. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mi, 27. Januar 2027 – Do, 28. Januar 2027 Online Anfragen
  • Do, 4. Februar 2027 – Fr, 5. Februar 2027 Online Anfragen
  • Mo, 15. Februar 2027 – Di, 16. Februar 2027 Online Anfragen

Kerninhalte aller KI-Agenten-Entwicklung-Kurse

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

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