Vom Konzept zum lauffähigen KI Agenten
Agent Deep Dive
Schon gewusst?
Dieser Kurs ist Bestandteil der zertifizierten Master Class „AI Agent Specialist“. Bei Buchung der gesamten Master Class sparst du 27 Prozent im Vergleich zur Buchung der einzelnen Module.
- Orientierung: Was einen Agenten ausmacht und wie er sich vom Assistenten unterscheidet.
- Architektur-Entscheidungen: Single-Agent, Multi-Agent, Agentic RAG im Vergleich.
- Patterns verstehen: Wann RAG, wann Tools, wann Webhooks — und wann Kombinationen sinnvoll sind.
- Kontext-Design: Prompt-Komposition, Memory-Strategien und Guardrails für stabiles Agent-Verhalten.
- Business Problem definieren: Shared Language entwickeln, Stakeholder identifizieren, Erfolg messbar machen.
- Gruppenübung: Definiere deinen eigenen Agenten mit Ziel, Nutzer:innen, Input/Output, Erfolgskriterien und Grenzen.
Agent Design & Canvas
- Scope finalisieren: Den eigenen Agent-Entwurf aus Webinar 1 schärfen und abgrenzen.
- Tool-Auswahl: Relevante Tools und APIs für die Umsetzung identifizieren und dokumentieren.
- Agent-Canvas erstellen: 1-seitiges Konzeptdokument nach Vorlage — Ziel, Architektur, Schnittstellen, Risiken.
- Vorbereitung Build-Phase: Technische Voraussetzungen klären, n8n-Zugang einrichten.
- Abgabe: Agent-Canvas vor Webinar 2
- n8n Basics für Agents: Workflows anlegen, Webhooks einrichten, erste Automatisierungen bauen.
- Tool-Anbindung: Externe APIs, Files und Repositories integrieren.
- Agentic Orchestration: Planungsschritte, Sub-Tasks und Kontrollfragen einbauen.
- Beobachten vs. Handeln: Wann greift der Agent ein — und wann wartet er?
- Troubleshooting: Logging, Monitoring und typische Fehlerquellen in der Praxis.
- Hands-on: Jede Gruppe baut ihren Agenten mit mindestens zwei externen Tools — erste Demo am Ende.
Agent Refinement & Testing
- Prototyp erweitern: Zweite Funktion oder Workflow hinzufügen.
- RAG-Integration: Wissensbasis anbinden und testen.
- Testprompts entwickeln: Typische Nutzerfälle durchspielen und dokumentieren.
- Fehleranalyse: Edge Cases identifizieren, Logging auswerten, Verbesserungen ableiten.
- Dokumentation: Technische Umsetzung und offene Punkte für Webinar 3 festhalten.
- Abgabe: Laufender Prototyp vor Webinar 3
- UX & Autonomiegrad: Wie viel Automation macht Sinn? Kontrollfragen, Risiko-Checks, Safety Loops.
- Qualitätsmessung: KPI-System aufbauen — Accuracy, Task-Erfolg, Zeitgewinn messbar machen.
- Benchmarks & Testing: Testprompts systematisch einsetzen, Ergebnisse bewerten.
- Final Build Sprint: Letzte Anpassungen, Review der Erfolgskriterien.
- Pitch Session: Jede Gruppe präsentiert ihren Agenten inkl. Value und Learnings
Inhalte und Ablauf des Kurses
1. Architektur-Entscheidungen sicher treffen
- Recap Kurs 1 (42631): Unterschied zwischen Assistent und Agent
- Deep-Dive in Agentenarchitektur: Wann RAG, wann Tools, wann Webhooks – und wann Kombinationen?
- Agent-Ziele definieren, Erfolgskriterien festlegen, Kontrollmechanismen einbauen
- Systematisches Finden der Use Cases, die zur Architektur passen
2. Fortgeschrittenes Kontext-Engineering und Prompts für Agents designen
- Prompt-Komposition, Memory-Strategien und Context Engineering im Architekturkontext
- Fehleranfälligkeit verstehen und Guardrails setzen
- Von der Einzelanfrage zum stabilen Agenten-Verhalten
3. Das richtige Business Problem finden & einen Use Cases ausarbeiten
- Shared Language entwickeln: Problem, Prozess, Pain, KPI
- Stakeholder-Analyse: Wer profitiert, wer verliert?
- Erfolg messbar machen: Kosten, Zeit, Fehlerquote, Zufriedenheit
4. Agents praktisch bauen mit n8n
- n8n-Basics für Agenten: Webhooks, externe APIs, Files
- Erste Tool-Anbindungen umsetzen
- Vom Konzept zum laufenden Prototyp
5. Komplexe Agents orchestrieren
- Planungsschritte, Sub-Tasks und Kontrollfragen einbauen
- Beobachten vs. Handeln: Wann greift der Agent ein?
- Troubleshooting, Logging und Monitoring in der Praxis
6. Qualität messen und skalierbar machen
- KPI-System aufbauen: Accuracy, Task-Erfolg, Zeitgewinn
- Autonomiegrad bestimmen: Wie viel Automation macht Sinn?
- Go-Live-Readiness prüfen
So lernst du in diesem Kurs
Dieser Kurs bietet dir ein digitales Blended-Konzept, das für berufsbegleitendes Lernen entwickelt wurde. Durch einen flexiblen Mix aus Online-Seminaren und Selbstlernphasen kommst du sicher ans Ziel. So lernst du in dieser Weiterbildung:
Lernumgebung: In deiner Online-Lernumgebung findest du nach deiner Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und Extra-Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.
Selbstlernphasen: Lerne selbstbestimmt, in deinem eigenen Tempo und wann immer du möchtest. Unsere Kurse bieten dir dafür didaktisch hochwertiges Lernmaterial.
Live-Webinare: In regelmäßigen Online-Seminaren triffst du deine Trainer:innen persönlich. Du erhältst Antworten auf deine Fragen, konkrete Hilfestellungen und Anleitungen, um dein Wissen zu vertiefen und die erworbenen Fähigkeiten in praktischen Übungen anzuwenden.
Lern-Community: Während des gesamten Kurses steht dir eine digitale Lern-Community zur Verfügung. Tausche dich mit anderen Teilnehmenden und den Trainer:innen aus und kläre Fragen.
Future Jobs Club: Erhalte exklusiven Zugang zu einem Business-Netzwerk, News und Future Work Hacks.
Teilnahmebestätigung und Open Badge: Als Absolvent:in des Kurses erhältst du eine Teilnahmebestätigung und ein Open Badge, das du u. a. auch ganz einfach in beruflichen Netzwerken (u. a. LinkedIn) teilen kannst.
Dein Nutzen
- Du verstehst, was einen AI Agent von einem Assistenten unterscheidet – und wann echte Autonomie sinnvoll ist.
- Du lernst, Architektur-Entscheidungen sicher zu treffen: RAG, Tools oder Webhooks – und wann welche Kombination passt.
- Du erkennst, welche Business Probleme sich für Agents eignen – und welche nicht.
- Du bist in der Lage, Agent-Ziele, Erfolgskriterien und Kontrollmechanismen klar zu definieren.
- Du verstehst, wie Prompt-Komposition, Memory und Context Engineering zusammenspielen.
- Du weißt, wie du Guardrails setzt und typische Fehlerquellen vermeidest.
- Du baust einen funktionierenden Agenten-Prototyp in n8n – mit mindestens zwei externen Tool-Anbindungen.
- Du lernst, komplexe Agents zu orchestrieren: Planungsschritte, Sub-Tasks und Kontrollfragen einzubauen.
- Du misst Qualität systematisch: Accuracy, Task-Erfolg und Zeitgewinn werden für dich greifbar.
- Du triffst fundierte Entscheidungen über den richtigen Autonomiegrad.
Technische Voraussetzungen
Die technische Ausstattung ist bewusst so gewählt, dass der Kurs auch für Teilnehmende aus Fachabteilungen gut zugänglich ist.
Erforderliche technische Voraussetzungen:
- Rechner oder Laptop mit aktuellem Betriebssystem (Windows, macOS oder Linux)
- Stabile Internetverbindung
- Aktueller Webbrowser (z. B. Chrome, Edge oder Firefox)
- Möglichkeit, auf webbasierte Tools zuzugreifen (keine lokalen Installationen erforderlich)
Benötigte Zugänge / Accounts:
- n8n-Zugang: n8n Cloud Account bevorzugt; alternativ: Zugriff auf eine bereitgestellte n8n-Instanz
- Zugang zu einem Large Language Model (LLM), z. B. OpenAI oder Claude
- API-Zugang oder im Kurs bereitgestellte Zugangsdaten
Empfohlene (nicht zwingende) Vorkenntnisse
- Grundverständnis von digitalen Geschäftsprozessen
- Erste Erfahrung mit Automatisierungs- oder Workflow-Tools ist hilfreich, aber nicht notwendig
- Offenheit, sich mit neuen KI-gestützten Arbeitsweisen auseinanderzusetzen
Was nicht erforderlich ist
- Programmierkenntnisse
- lokalen Softwareinstallationen
- Administratorrechte auf dem eigenen Rechner
Technische Vorbereitung vor Kursstart:
- Registrierung bzw. Bereitstellung des n8n-Zugangs
- Einrichtung des LLM-Zugangs (API-Key), falls nicht zentral bereitgestellt
- Kurzer Funktionstest: Login in n8n und Aufruf der Oberfläche im Browser
Tools
Empfohlen für
Die Weiterbildung eignet sich für alle, die verstehen wollen, wie man KI-Agenten sicher in Unternehmen integriert und deren ROI feststellt. Du baust die Brücke zwischen operativen Business-Anforderungen und technologischer Machbarkeit.
- technisch versierte Prozessmanager:innen & Automatisierungsexpert:innen
- Product Owner & Digital Project Manager:innen
- Software Engineers & Technical Leads
- Innovationsmanager:innen & Data Professionals
- Fachkräfte, die die nächste Stufe der KI-Integration anstreben
Zukunft können
Produktionsreife KI Agenten konzipieren, entwickeln und steuern – mit der Master Class „AI Agent Specialist“
Starttermine und Details
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