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AI-3026 Develop AI agents on Azure

KI-Agenten auf Azure zu entwickeln bedeutet mehr als Modelle zu verknüpfen – es geht um Architektur, Orchestrierung und den gezielten Einsatz in echten Geschäftsprozessen.

Zentrale Themen

  • Architektur und Wirkungsweise autonomer KI-Agenten kennenlernen
  • Azure-Plattformdienste für agentenbasierte Anwendungen sinnvoll einsetzen
  • Zustandsverwaltung, Entscheidungslogik und Ablaufsteuerung strukturieren
  • LLMs gezielt in Agenten-Architekturen integrieren und konfigurieren
  • Sicherheits-, Governance- und Compliance-Anforderungen von Anfang an einbeziehen
  • Geschäftsprozesse durch agentenbasierte Automatisierung effizienter gestalten

Voraussetzung
Erste Erfahrungen mit Cloud-Technologien oder Softwareentwicklung reichen aus, um einzusteigen – KI-Grundkenntnisse sind ein Plus.

Zielgruppe
Besonders sinnvoll für Teams, die KI nicht nur verwenden, sondern aktiv gestalten wollen – von Entwicklerinnen und Entwicklern über Cloud-Architects bis hin zu Data- und AI-Professionals.

Wer heute weiß, wie man KI-Agenten aufbaut, gestaltet die Systeme von morgen mit.

Kursinhalte
  • Abgrenzung: KI-Agenten vs. klassische Modelle verstehen
  • Aufbau eines Agenten: Wahrnehmung, Planung und Aktion
  • Azure-Agenten-Frameworks im Überblick
  • Azure AI Foundry und OpenAI Service als Basis kennenlernen
  • Entwicklung in Azure AI Studio einrichten und nutzen
  • Cognitive Services und Azure Functions in Agenten einbinden
  • Zustandshaltung in Agenten konzipieren und umsetzen
  • Ziele und Entscheidungsregeln für Agenten formulieren
  • Komplexe Agentenworkflows in mehreren Schritten gestalten
  • Stärken und Grenzen von LLMs als Agentenkern einordnen
  • Prompts für agentische Anwendungsfälle gezielt entwickeln
  • Azure OpenAI API in Agentenprojekte einbinden und konfigurieren
  • Verantwortungsvolle KI-Prinzipien auf autonome Agenten anwenden
  • Zugriffe steuern, Protokolle führen und Auditing auf Azure sicherstellen
  • Rechtliche und regulatorische Anforderungen an KI-Agenten im Betrieb
  • Agenten mit Azure Container Apps und Kubernetes bereitstellen
  • Skalierungsregeln und Lastverteilung konfigurieren
  • CI/CD-Pipelines für Agentensysteme aufbauen und betreiben
  • Komplexe Workflows durch Agentensteuerung effizienter gestalten
  • Externe APIs und Tools in Agentenlogik einbinden
  • Mehrere Agenten koordinieren und zuverlässig absichern
  • Logs, Metriken und Tracing für Agenten auf Azure einrichten
  • Fehlerszenarien abfangen und Fallback-Mechanismen implementieren
  • Agenten im laufenden Betrieb gezielt optimieren
  • Vollständigen KI-Agenten von Konzept bis Betrieb realisieren
  • Konkrete Praxisszenarien auf Basis realer Anforderungen bearbeiten
  • Agenten testen, iterativ verbessern und durch Feedback optimieren

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