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AI+ Agent Specialty™

KI-Agenten planen, handeln und lernen eigenständig – und genau deshalb verändern sie, wie wir Arbeit denken. In diesem Training lernst du, wie autonome Systeme aufgebaut sind, wie sie funktionieren und wie du sie sinnvoll in deinen Kontext bringst.

Zentrale Themen

  • Aufbau und Architektur moderner KI-Agenten
  • Zusammenspiel von Modellen, Werkzeugen und Daten-Workflows
  • Automatisierung anspruchsvoller Prozesse mit Agenten-Logik
  • Multi-Agent-Systeme konzipieren und koordinieren
  • Sicherheit, Kontrolle und ethische Verantwortung bei KI-Agenten
  • Anbindung an bestehende IT- und Business-Systeme

Voraussetzung
Grundverständnis digitaler Abläufe sowie Interesse an KI-Technologien sind ausreichend. Tiefe Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

Zielgruppe
Fach- und Führungskräfte aus IT, Digitalisierung, Produktmanagement und innovationsnahen Business-Rollen mit Interesse an strategischen KI-Anwendungen.

Du baust ein fundiertes Verständnis für die Schlüsseltechnologie der autonomen KI auf und entwickelst die Kompetenz, Agenten-Lösungen zu bewerten, einzuordnen und aktiv voranzutreiben.

Kursinhalte
  • Grundlagen und Funktionsweise von KI-Agenten verstehen.
  • Aufbau, Komponenten und Zusammenspiel moderner Agentensysteme kennenlernen.
  • Typische Einsatzfelder, Missverständnisse und erste Praxisfälle einordnen.
  • Fallbeispiel: KI-Agenten im Kundensupport von Acme Retail analysieren.
  • Praxisübung: Einen Q&A-Chatbot mit Gemini, Prompt, LLM Chain und Flowise Cloud erstellen.
  • Anatomie eines KI-Agenten im Detail.
  • Klassifizierung nach Fähigkeiten und Einsatzzweck.
  • Agenten passend zu konkreten Anwendungsfällen zuordnen.
  • Praxisfall: Einsatz von KI-Agenten zur Unterstützung im Bereich psychische Gesundheit am Beispiel von Earkick.
  • Anwendungsaufgabe zum praktischen Einsatz von KI-Agenten.
  • Überblick über No-Code- und Visual-Agent-Plattformen.
  • Einrichten der ersten eigenen Agenten-Flows mit n8n.
  • Praxisbeispiel: Onboarding-Assistent für HR ohne eine Zeile Code.
  • Schritt für Schritt: vier verschiedene Agenten-Typen aufbauen.
  • Fehlersuche und Qualitätssicherung bei KI-Agenten.
  • Den fertigen Agenten teilen und produktiv einsetzen.
  • Anwendungsaufgabe.
  • Multi-Tool-Agenten konzipieren und koordinieren.
  • Agenten verketten und Workflow-Logiken aufbauen.
  • Status, Kontext und User Journey im Agenten steuern.
  • Prompt Engineering gezielt für Agenten einsetzen.
  • Multi-Agenten-Systeme (MAS) verstehen und anwenden.
  • Praxisfall: Marketingkampagnen durch die Verknüpfung mehrerer Tools optimieren.
  • Anwendungsaufgabe: Auftragsstatus und Benachrichtigungen mit Make.com automatisieren.
  • Einsatzmöglichkeiten und Kanalwahl für KI-Agenten.
  • Hosting-Umgebungen – wo läuft der Agent?
  • Datenintegration, Sicherheit und Zugriffskontrolle.
  • Monitoring, Updates und Anwendungs-Mapping im Überblick.
  • Anwendungsaufgabe: Einen Portfolio-Assistant-Chatbot über Zapier in GitHub Pages einbinden.
  • Grundlagen für die Überwachung und Nachvollziehbarkeit von Agentensystemen.
  • Leistung anhand relevanter Kennzahlen bewerten.
  • Schutzmechanismen für sichere Ausgaben und gegen missbräuchliche Nutzung einsetzen.
  • Prinzipien für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI berücksichtigen.
  • Praxisfall: Störungen bei Agenteneinsätzen erkennen und Systeme wiederherstellen.
  • Typische Fehler- und Ausfallszenarien aus realen Anwendungen einordnen.
  • Agentenprotokolle und Ergebnisse im Team verständlich aufbereiten und besprechen.
  • Abschlussprojekt 1: Einen intelligenten persönlichen KI-Assistenten entwickeln.
  • Abschlussprojekt 2: Einen Sales-Support-Agenten für Lead-Ansprache und E-Mail-Kommunikation umsetzen.
  • Abschlussprojekt 3: Einen KI-Tutor für Bildungsanwendungen erstellen.
  • Wissensassistent für HR-Themen entwickeln.
  • KI-Agent für den Kundenservice konzipieren.
  • Triage-Bot für Anwendungen im Gesundheitswesen umsetzen.

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