Entwicklungsteams
Sie entwerfen Orchestrierung, Tool Contracts, Zustandsmodelle und kontrollierte Fehlerpfade für produktionsnahe Agentensysteme.
AI Agents Training
AI Agents & Workflow Labs
Agentische Workflows mit Werkzeugen, Kontrolle und menschlichen Freigaben praktisch planen.
ZIELGRUPPE
Für wen das Programm gedacht ist.
Inhalte und Praxisfälle werden an Rolle, Kompetenzstand, Branche und vorhandene Unternehmensregeln angepasst.
Automation Engineers
Sie verbinden Trigger, APIs, Credentials, Idempotenz, Retries und Human Approval zu wartbaren agentischen Workflows.
Product Owner
Sie definieren Ziel, zulässige Autonomie, Erfolgskriterien, Eskalationsgrenzen und messbaren Business Value.
Technische Entscheider
Sie bewerten Architektur, Datenzugriffe, Anbieterabhängigkeit, Kosten, Risiken und das notwendige Betriebsmodell.
LERNZIELE
Was Teilnehmende danach können.
Die Lernziele sind beobachtbar formuliert und werden durch Übungen, Reflexion oder praktische Arbeitsartefakte unterstützt.
Agentenrollen abgrenzen
Sie unterscheiden deterministische Workflows, LLM-Router, Tool-using Agents und Multi-Agent-Systeme anhand von Risiko und Nutzen.
Tools und Zustände sicher steuern
Sie modellieren Tool-Schemas, minimale Berechtigungen, Secret Handling, Timeouts und sichere Rückgabewerte.
Human-in-the-Loop integrieren
Sie setzen Approval Gates, Confidence Thresholds, Eskalation und nachvollziehbare menschliche Entscheidungen um.
Fehler und Kosten kontrollieren
Sie begrenzen Token-, Tool- und Laufzeitbudgets und entwerfen Retry-, Fallback- und Recovery-Strategien.
CURRICULUM
Module und Inhalte.
Die genaue Tiefe wird modular festgelegt. So bleibt das Programm kompakt, ohne technische oder organisatorische Kernpunkte auszulassen.
Agenten vs. Workflows
Abgrenzung zwischen festem Workflow und agentischer Planung; Auswahl nach Variabilität, Risiko und Erklärbarkeit.
Tool-Nutzung und Berechtigungen
Function Calling, JSON Schema, RBAC, Least Privilege, Allowlisting, Input Validation und sichere Tool-Ergebnisse.
Planung, Speicher und Kontext
Kurzzeit- und Langzeitspeicher, Session State, Retrieval, Datenminimierung, Ablaufzeiten und Kontextgrenzen.
Human Review und Freigaben
Freigaben vor externen Aktionen, Vier-Augen-Prinzip, Override, Eskalation und lückenloser Decision Trail.
Tracing, Limits und Recovery
Tracing von Prompt, Plan, Tool Call, Latenz und Kosten; Timeout, Retry, Circuit Breaker, Idempotenz und Dead-Letter-Pfade.
Evaluation und Betriebsmodell
Testsets, Task-Success, Groundedness, Tool-Fehlerquote, Kostenlimits, Red-Teaming, Monitoring und Incident Runbook.
PRODUCTION DEPTH
Was ein produktionsfähiger Agent wirklich benötigt.
Der Kurs trennt Demo-Effekt und belastbare Umsetzung. Jede Schicht erhält klare Schnittstellen, Kontrollen, Tests und Betriebsverantwortung.
Orchestrierung & State
- Workflow, Router, Single- und Multi-Agent-Patterns
- State Machine, Session, Memory und Context Window
- Tool Contracts, strukturierte Outputs und Versionierung
Tools, Identitäten & Daten
- Least Privilege, RBAC und getrennte Service Identities
- Prompt Injection, Tool Poisoning und Datenexfiltration
- Secret Handling, Allowlisting und Output Validation
Fehlerpfade & Recovery
- Timeout, Retry, Backoff, Circuit Breaker und Idempotenz
- Fallback-Modell, manuelle Übernahme und Dead-Letter Queue
- Teilfehler, Doppelaktionen und kompensierende Transaktionen
Evaluation & Observability
- Trace, Tool Calls, Token, Latenz, Kosten und Task-Success
- Regression Tests, Golden Set und adversariale Szenarien
- Runbook, Incident Management und Lifecycle Review
Klare Grenze: Ein Lab-Prototyp wird nicht als autonom produktionsreif bezeichnet. Produktive Freigabe erfordert Systemkontext, Datenschutzprüfung, Security Controls, Evaluation, Owner, Monitoring und Recovery.
CONTROLLED AGENT LOOP
Autonomie braucht Grenzen und Human Gates.
Agentenphase auswählen und den notwendigen Control prüfen.
Goal
Auftrag, erlaubte Aktionen, Qualitätsziel und Abbruchbedingungen eindeutig definieren.
CONTROL: OBJECTIVEPRAXIS & TRANSFER
Ergebnisse, die weiterverwendet werden.
- Agenten-Blueprint
- Kontrollpunkte-Matrix
- Lab-Prototyp-Konzept
Format passend zum Bedarf
Als Impuls, Workshop, Bootcamp oder modularer Lernpfad – remote, vor Ort oder hybrid. Umfang und Übungsanteil werden nach Zielgruppe und gewünschtem Transfer festgelegt.
Teilnahme-, Abschluss- oder Assessmentnachweise dokumentieren transparent Lernziele und Umfang. Sie sind kein staatlicher Abschluss, keine behördliche Zertifizierung und keine automatische Bestätigung regulatorischer Compliance.