Vibe & Agentic Coding

KI-Agenten-Entwicklung Schulungen

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

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.

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.

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

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 sichern Agenten mit Guardrails und Freigabeprozessen ab und bringen sie kontrolliert in den Betrieb.

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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.

Voraussetzungen

Solide Programmierkenntnisse in Python oder TypeScript, Erfahrung mit REST-APIs sowie erste praktische Erfahrungen mit LLM-APIs oder KI-Assistenten.

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.

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