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GH-600 Developing in Agentic AI Systems
Agentic AI erweitert klassische Softwareentwicklung um Systeme, die Aufgaben planen, Werkzeuge einsetzen und Abläufe eigenständig koordinieren. Für die Umsetzung müssen KI-Komponenten kontrolliert in bestehende Entwicklungsprozesse eingebunden werden.
- Agentenarchitekturen im SDLC planen
- GitHub Models einsetzen
- komplexe Prompts entwickeln
- MCP und Tools integrieren
- Multi-Agent-Systeme orchestrieren
- Speicher und Zustand berücksichtigen
- Steuerung und Sicherheitsvorkehrungen umsetzen
Voraussetzung
Erfahrung in der Softwareentwicklung sowie Grundkenntnisse in GitHub und APIs; erste Erfahrungen mit KI oder Cloud-Technologien sind hilfreich.
Zielgruppe
Softwareentwicklung, DevOps, Cloud Engineering, KI-Spezialisierung und technische Entwicklungsrollen.
Im Mittelpunkt steht die technische Umsetzung agentenbasierter KI als Bestandteil moderner Softwarelösungen.
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Kursinhalte
Agentenbasierte KI entwickeln – 1 von 2
- Agentenbasierte KI auf GitHub
- Agentenarchitektur und SDLC-Integration
- Tools, MCP und Agentenumgebungen
Agentenbasierte KI entwickeln – 2 von 2
- Multi-Agenten-Systeme und Orchestrierung
- Speicher, Zustand und Bewertung
- Steuerung, Sicherheit und Betrieb
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Unsere Fördermaßnahmen gelten ausschließlich für Teilnehmende mit Wohn- oder Arbeitssitz in Deutschland.
Eine Förderung außerhalb Deutschlands ist nicht möglich.
Für Berufseinsteiger, Arbeitsuchende, Quereinsteiger, Startups, Berufserfahrene, Aufsteiger, Spezialisten …
Für welche beruflichen Rollen ist Agentic AI interessant?
- Relevant ist das Thema vor allem für Softwareentwicklung und technische Rollen, die KI-Agenten in Anwendungen und Entwicklungsprozesse integrieren.
Muss bereits Erfahrung mit KI-Agenten vorhanden sein?
- Nein. Technische Erfahrung in der Softwareentwicklung bildet die wichtigere Grundlage für den Einstieg in agentenbasierte Systeme.
Was ist eigentlich ein agentenbasiertes KI-System?
- Es besteht aus KI-Agenten, die Aufgaben eigenständig bearbeiten und dafür beispielsweise Tools, Datenquellen oder andere Agenten einbinden können.
Wo kommen KI-Agenten in der Softwareentwicklung zum Einsatz?
- Sie können Entwicklungsaufgaben unterstützen und als Bestandteil moderner Anwendungen oder automatisierter technischer Prozesse eingesetzt werden.
Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und generativer KI?
- Generative KI erzeugt Inhalte. KI-Agenten können darüber hinaus Aufgaben ausführen, Werkzeuge nutzen und mehrstufige Abläufe bearbeiten.
Warum werden mehrere KI-Agenten miteinander kombiniert?
- Multi-Agenten-Systeme verteilen komplexe Aufgaben auf spezialisierte Agenten und koordinieren deren Zusammenarbeit innerhalb eines gemeinsamen Prozesses.
Welche Rolle spielt Sicherheit bei autonomen KI-Agenten?
- Klare Sicherheitsvorkehrungen begrenzen Aktionen und Zugriffe. Das ist besonders wichtig, wenn Agenten mit Tools oder Ausführungsumgebungen verbunden sind.
Welche Themen sind nach dem Einstieg in Agentic AI sinnvoll?
- Darauf aufbauend sind Multi-Agenten-Architekturen, Orchestrierung, Bewertung, Speicherverwaltung, Governance und der sichere Betrieb agentenbasierter Systeme relevant.
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