GH-600 Developing in Agentic AI Systems

Preis
Netto: €
MwSt.: €

Preis
Preis auf Anfrage

Dauer
1 Tag

Für Unternehmen und Arbeitsuchende:
dieser Kurs ist zu 100 % förderfähig!
 

Standort

Kurssprache
Englisch

Trainingslösungen
Online Live

Jetzt Beratung vereinbaren Als Favorit speichern Als PDF drucken/speichern

Immer mehr Anwendungen arbeiten nicht mehr nur mit einzelnen Prompts, sondern übernehmen eigenständig Aufgaben, treffen Entscheidungen und koordinieren mehrere Werkzeuge gleichzeitig. Agentic AI verbindet Large Language Models mit Planung, Kontextverständnis und Tool Calling. Dadurch entstehen KI-Agenten, die deutlich mehr leisten als klassische Chatbots.

Zentrale Themen

  • Architektur moderner Agentic-AI-Lösungen
  • GitHub Models produktiv einsetzen
  • Prompt Engineering für komplexe Aufgaben
  • Model Context Protocol (MCP)
  • Entwicklung intelligenter Agenten
  • Multi-Agent-Konzepte und Orchestrierung
  • API-Anbindungen und externe Tools
  • Sicherheit, Testing und Best Practices

Voraussetzung
Erfahrungen in der Softwareentwicklung sowie grundlegende Kenntnisse von GitHub und APIs sind sinnvoll. Erste Berührungspunkte mit KI oder Cloud-Technologien unterstützen das Verständnis.

Zielgruppe
Entwickelnde, DevOps-Teams, Cloud Engineers, KI-Spezialistinnen und KI-Spezialisten sowie technische Fachkräfte, die moderne Agentensysteme für Unternehmen entwickeln möchten.

Die Verbindung aus LLMs, GitHub Models und intelligenten Agenten eröffnet neue Möglichkeiten für Automatisierung, Assistenzsysteme und Business-Anwendungen. Praxisnahes Know-how erleichtert den Aufbau leistungsfähiger KI-Lösungen für unterschiedlichste Einsatzbereiche.

Als PDF drucken/speichern
Kursinhalte
  • Grundlagen der agentenbasierten KI auf GitHub
  • Entwurf der Agentenarchitektur und Integration in den Softwareentwicklungszyklus (SDLC)
  • Tools, MCP und Ausführungsumgebungen für Agenten
  • Multi-Agenten-Systeme und Orchestrierung
  • Speicher, Zustand und Bewertung
  • Steuerung, Sicherheitsvorkehrungen und Betrieb

Häufig gestellte Fragen

  • Agentic AI wird vor allem in der Softwareentwicklung, KI-Entwicklung, Automatisierung und Produktentwicklung eingesetzt. Besonders profitieren AI Engineers, Software Developers, Solution Architects, ML Engineers und technische Projektverantwortliche. Auch Teams, die intelligente Anwendungen mit autonomen Entscheidungsprozessen entwickeln, gewinnen dadurch wertvolle Kompetenzen.
  • Grundkenntnisse in Python, APIs und modernen KI-Modellen schaffen eine gute Basis. Erfahrung mit Large Language Models, Machine Learning oder Cloud-Plattformen erleichtert den Einstieg zusätzlich. Wer bereits Software entwickelt oder KI-Anwendungen integriert, kann neue Konzepte schneller in reale Projekte übertragen.
  • Agentic AI Systems automatisieren komplexe Abläufe, treffen Entscheidungen auf Basis definierter Ziele und koordinieren mehrere Arbeitsschritte eigenständig. Typische Einsatzbereiche sind intelligente Assistenten, Workflow-Automatisierung, Kundenservice, Datenanalyse, Softwareentwicklung sowie die Steuerung mehrstufiger Geschäftsprozesse.
  • Multi-Agent-Systeme ermöglichen die Zusammenarbeit mehrerer spezialisierter KI-Agenten. Dadurch lassen sich komplexe Aufgaben effizient aufteilen, Ergebnisse gegenseitig überprüfen und Prozesse skalieren. Diese Architektur eignet sich besonders für Unternehmensanwendungen, Forschung, Automatisierung und agentenbasierte Softwarelösungen.
  • Im Mittelpunkt stehen Large Language Models (LLMs), APIs, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Function Calling, Vektordatenbanken, Agent Frameworks sowie Cloud- und Container-Technologien. Die Kombination dieser Komponenten ermöglicht intelligente Anwendungen, die Informationen abrufen, Werkzeuge nutzen und eigenständig Aktionen ausführen.
  • Die größten Herausforderungen sind zuverlässige Entscheidungslogik, Datensicherheit, Kostenkontrolle und die Nachvollziehbarkeit von KI-Aktionen. Klare Rollen, definierte Ziele, Guardrails, Monitoring und systematische Tests sorgen dafür, dass Agenten stabil, sicher und reproduzierbar arbeiten.
  • Agentic AI kommt bereits in IT, Finanzwesen, Industrie, Gesundheitswesen, Handel und öffentlicher Verwaltung zum Einsatz. Typische Anwendungen sind automatisierte Supportprozesse, intelligente Dokumentenverarbeitung, Softwareentwicklung, Prozessautomatisierung sowie KI-gestützte Analyse- und Entscheidungssysteme für komplexe Geschäftsabläufe.
  • Kenntnisse in agentischer KI gehören zu den gefragtesten Zukunftskompetenzen im Bereich Artificial Intelligence. Unternehmen suchen Fachkräfte, die autonome KI-Systeme entwickeln, integrieren und verantwortungsvoll betreiben können. Dieses Wissen eröffnet Perspektiven in Softwareentwicklung, AI Engineering, Cloud Computing und digitaler Transformation.
Berlin
Bremen
Dortmund
Düsseldorf
Frankfurt
Hamburg
Hannover
Köln
Leipzig
München
Nürnberg
Stuttgart

Hast du weitere Fragen? Bitte kontaktiere uns.