KI-Agenten – eigenständige Entwicklung mit aktuellen Tools
In diesem Kurs entwickeln Sie Schritt für Schritt KI-Agenten, die Daten, Tools und APIs einbinden. Sie arbeiten mit Agentenarchitekturen, RAG, Tool Calling, MCP und Multi-Agent-Systemen und setzen die Inhalte in einem Praxisprojekt um. Dabei berücksichtigen Sie auch Grenzen agentischer Systeme.
Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.
Kursdetails & Termine
Kursbeschreibung
Diese Schulung zeigt, wie Sie KI-Agenten entwickeln, die mit Daten, Tools und APIs arbeiten. Sie entwickeln Schritt für Schritt ein agentisches System und lernen typische Entwurfsentscheidungen kennen.
Das Seminar behandelt Architekturvarianten, RAG, Tool Calling, MCP und Multi-Agent-Systeme. Sie sehen, wie externe Wissensquellen eingebunden werden und wie Agenten Aufgaben koordinieren.
Am Ende wenden Sie das Gelernte in einem Praxisprojekt an. Der Kurs verbindet technische Grundlagen mit praktischer Umsetzung und zeigt die Grenzen agentischer Systeme.
Seminarinhalte
Grundlagen von KI-Agenten
- Agentic AI: Begriffe, Konzepte und typische Architekturen
- Abgrenzung zu klassischen Chatbots und LLM-Anwendungen
- Planung, Kontext, Memory und Tool-Nutzung
- Typische Einsatzszenarien in Unternehmen
- Chancen und Grenzen agentischer Systeme
Agentenarchitekturen und Design Patterns
- Single-Agent- und Multi-Agent-Ansätze
- Planner-Executor-Pattern
- Supervisor- und Reviewer-Pattern
- Human-in-the-Loop als Steuerungsmechanismus
- Entscheidungskriterien für passende Agentenarchitekturen
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Architektur und Funktionsweise von RAG-Systemen
- Einbindung eigener Dokumente, Wissensquellen und Datenbanken
- Chunking, Embeddings und Vektorsuche
- Kontextanreicherung für präzisere Antworten
- Qualitätsprobleme, Halluzinationen und Gegenmaßnahmen
Tool-Nutzung und API-Integration
- Tool Calling und Function Calling als Kernprinzip von KI-Agenten
- Anbindung externer Systeme über APIs
- Integration von Datenbanken, Webservices und Unternehmenssystemen
- Fehlerbehandlung, Timeouts, Rate Limits und Fallbacks
- Sichere Begrenzung von Tool-Berechtigungen
MCP und standardisierte Kontextanbindung
- Grundidee des Model Context Protocol (MCP)
- Trennung von Modell, Kontextquellen und Tools
- Einbindung externer Daten- und Toolserver
- Vorteile standardisierter Schnittstellen für Agentensysteme
- Einordnung gegenüber klassischen API-Integrationen
Multi-Agent-Systeme
- Rollenbasierte Agenten: Planner, Executor, Researcher, Reviewer
- Kommunikation und Aufgabenverteilung zwischen Agenten
- Koordination komplexer Workflows
- Risiken: Schleifen, Fehlentscheidungen und Kontrollverlust
- Praxisbeispiele für Multi-Agent-Workflows
Praxisprojekt
- Konzeption eines eigenen KI-Agenten
- Einbindung von RAG und mindestens einem externen Tool
- Optionaler Ausbau zu einem Multi-Agent-System
- Test, Diskussion und Optimierung der Ergebnisse
Zielgruppe
- Entwicklerinnen und Entwickler
- Architektinnen und Architekten
- Data Scientists
- technische Entscheiderinnen und Entscheider
Diese Personen möchten KI-Agenten mit aktuellen Frameworks, Tools und Integrationsmustern umsetzen.
Voraussetzungen
Teilnehmende sollten grundlegende technische Kenntnisse mitbringen. Hilfreich sind Erfahrungen mit APIs, Datenbanken, Webservices oder Softwareentwicklung. Grundkenntnisse im Umgang mit Large Language Models sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
Lernziele
Sie lernen, KI-Agenten Schritt für Schritt zu konzipieren und umzusetzen sowie Daten, Tools, APIs und externe Wissensquellen einzubinden. Dabei wenden Sie Architekturvarianten, RAG, Tool Calling, MCP und Multi-Agent-Systeme in einem Praxisprojekt an und berücksichtigen Grenzen agentischer Systeme.
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KI-Agenten – eigenständige Entwicklung mit aktuellen Tools im Überblick
Wenn Sie KI-Agenten entwickeln, verbinden Sie technische Grundlagen mit einer schrittweisen Umsetzung eines agentischen Systems. Der Kurs ordnet Agentic AI ein, behandelt typische Architekturen und zeigt, welche Entwurfsentscheidungen beim Einsatz von Daten, Tools und APIs relevant sind.
Ein Schwerpunkt liegt auf dem Zusammenspiel von RAG, Tool Calling, Function Calling und API-Integration. Sie betrachten, wie externe Wissensquellen, Datenbanken, Webservices und Unternehmenssysteme eingebunden werden können und wie Fehlerbehandlung, Timeouts, Rate Limits, Fallbacks sowie Tool-Berechtigungen in die Umsetzung einfließen.
Für die Konzeption eigener Agentensysteme behandelt der Kurs Single-Agent- und Multi-Agent-Ansätze, Rollenverteilungen und die Koordination komplexer Workflows. Das Praxisprojekt verbindet diese Inhalte mit Test, Diskussion und Optimierung; weitere fachlich passende Angebote finden Sie in den Kursen zu KI-AI.
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