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Inhouse-Schulung für Teams

KI-Agenten entwickeln

Bauen Sie KI-Agenten, die Ihren Entwicklern ganze Abläufe abnehmen. Zwei oder vier Tage, in denen Sie einen Agenten bauen, an seine Grenzen bringen und reparieren, bis er unbeaufsichtigt laufen kann.

Auf der Arbeit Ihres Teams aufgebaut

Ausgangspunkt
Fortgeschritten
Dauer
2 oder 4 Tage
Durchführung
Vor Ort, Remote, Hybrid
Gruppengröße
5 bis 20 Teilnehmende
Alle Schulungen ansehen

Exklusiv für Ihr Team, an Terminen und in einer Länge, die zu Ihnen passen.

Entwicklungsteams und Anbieter, für die ich KI-Trainings durchgeführt habe

  • Cegos Integrata
  • NobleProg
  • Innomotics
  • financial.com
  • Frequentis
  • Vertiv
  • Deutsche Telekom

Was Ihr Team danach kann

Jedes Modul endet mit etwas, das die Teilnehmenden am Montagmorgen in ihrer eigenen Arbeit und mit ihren Tools wiederholen können, damit das Team mehr schafft, ohne dass jemand dazukommen muss.

  • Wissen, wann sich einer lohnt

    Die Abläufe erkennen, die ein Agent verbessert, und die, die ein schlichtes Skript besser und günstiger erledigt.

  • Brauchbare Tools bereitstellen

    Tool-Schnittstellen entwerfen, die ein Agent beim ersten Versuch richtig aufruft, ohne dass ihm dreimal erklärt werden muss, was die Parameter bedeuten.

  • Mehrstufige Arbeit orchestrieren

    Eine lange Aufgabe in Schritte zerlegen, die sich wiederholen, fortsetzen und im Nachhinein nachvollziehen lassen.

  • Messen, ob er funktioniert

    Ein Evaluationsset aufbauen, das zeigt, ob eine Änderung etwas gebracht hat.

  • Fehler eingrenzen

    Vorab festlegen, was ein Agent unbeaufsichtigt tun darf und was auf einen Menschen wartet, und das anschließend im Code durchsetzen.

  • Im Produktivbetrieb führen

    Einen Agenten so instrumentieren, dass Ihre eigenen Dashboards Fehlverhalten melden, bevor ein Kunde es bemerkt.

Passt diese Schulung zu Ihrem Team?

Für wen sie gedacht ist

  • Backend- und Full-Stack-Entwickler, die schon eine LLM-API aufgerufen haben und nun etwas bauen wollen, das eigenständig läuft.
  • Platform-Engineers, bei denen der Betrieb später landet und die deshalb bei der Bauweise mitreden möchten.
  • Technisch denkende Produktverantwortliche, die entscheiden, welche Teile eines Ablaufs sich überhaupt an einen Agenten übergeben lassen.

Was bereitliegen sollte

  • Solide Berufserfahrung in Python, TypeScript oder etwas Vergleichbarem.
  • Mindestens ein Aufruf einer LLM-API, und sei er nur aus Neugier entstanden.
  • Ein Laptop mit funktionierender Entwicklungsumgebung und API-Zugang am Schulungstag.

Was die Schulung abdeckt

Den größten Teil der Zeit verbringen wir mit praktischen Übungen. Reihenfolge und Tiefe der Module lege ich vor dem ersten Tag für Ihre Gruppe fest.

75 % Praxisanteil
Modul 1

Wie ein Agent funktioniert

Ab 2 Tagen
  • Die Schleife darunter: planen, ein Tool aufrufen, das Ergebnis lesen, neu entscheiden
  • Was in ein Tool gehört und was in den Prompt
  • Memory, State und Kontext: was von einem Schritt zum nächsten überlebt
  • Die Abläufe, bei denen ein einfaches Skript gewinnt, und warum das so viele sind
Modul 2

Einen Agenten bauen

Ab 2 Tagen
  • Tool-Schnittstellen, die es aushalten, von etwas aufgerufen zu werden, das keine Rückfrage stellen kann
  • Ein Agent, mehrere Agenten, und der Punkt, ab dem Aufteilen nichts mehr bringt
  • Zustand über Schritte hinweg halten, ohne dabei nebenbei eine Datenbank zu erfinden
  • Arbeit zwischen Schritten weiterreichen und die Spur hinterher lesbar halten
Modul 3

Verlässlich machen

Ab 4 Tagen
  • Ein Evaluationsset aufbauen, bevor Sie eines brauchen, um einen Streit zu schlichten
  • Die typischen Fehlerbilder von Agenten, und welche davon eine Testsuite abfängt
  • Retries, Timeouts und Budgets, damit ein festgefahrener Lauf endet statt sich hochzuschaukeln
  • Festlegen, wo ein Mensch freigibt, und das von Anfang an einbauen
Modul 4

Der echte Betrieb

Ab 4 Tagen
  • Den Agenten auf einem Server betreiben statt auf einem Laptop
  • Kosten pro Lauf, und die Ausreißer, die unbemerkt ein Vielfaches des Durchschnitts kosten
  • Traces, die sich um neun Uhr morgens nach einem Vorfall lesen lassen
  • Den Prompt ändern, ohne das zugesagte Verhalten zu verändern

Wie weit Ihr Team gehen soll

Alle Längen nutzen dieselben Module. Eine längere Buchung führt das Team weiter durch dieselben Inhalte.

Grundlagen

2 Tage

Zwei Tage, um einen lauffähigen Agenten zu bauen und zu verstehen, was er dabei tut. Genug, um zu beurteilen, ob der Anwendungsfall vor Ihnen überhaupt einer für einen Agenten ist.

Enthaltene Module

  • Wie ein Agent funktioniert
  • Einen Agenten bauen

Komplett

4 Tage

Dazu kommt, was aus einer Demo ein System macht, auf das sich Menschen verlassen: Evaluation, Fehlerbehandlung, Kostenkontrolle und Monitoring.

Enthaltene Module

  • Wie ein Agent funktioniert
  • Einen Agenten bauen
  • Verlässlich machen
  • Der echte Betrieb

Die Dauer klären wir im Gespräch über Ihr Team, und sie lässt sich danach immer noch ändern.

Die Version dieser Schulung für Ihr Team

Ihre Version baut einen Agenten für einen Ablauf, den Ihr Team tatsächlich betreibt, gegen Ihre eigenen APIs und Daten, in der Sprache und dem Framework, die Sie schon nutzen. Die Evaluationsübungen verwenden Fälle aus diesem Ablauf, sodass das Team mit einem Testset nach Hause geht, das es weiter nutzen kann.

So läuft eine Buchung ab

Was angepasst wird

  • Tiefe der einzelnen Module
  • Ihre Tools, Ihr Code oder Ihre Inhalte
  • Gruppengröße und Erfahrungsmix
  • Dauer und Aufteilung der Tage
  • Deutsch oder Englisch
  • Vor Ort, remote oder hybrid

Wie die Schulung durchgeführt wird

Vor Ort

Bei Ihnen vor Ort, mit dem Team im Raum. Am besten für einen ersten Rollout.

Remote

Live per Video, in kürzeren Blöcken über mehrere Tage.

Hybrid

Ein Tag vor Ort zum Start, danach kürzere Remote-Termine an echter Arbeit.

Optionale Zusatzleistungen Teilnahmezertifikat

Jede Schulung läuft exklusiv für ein Team, an Terminen, die wir gemeinsam festlegen.

Passt das zur Arbeit Ihres Teams?

Jedes Modul lässt sich auf der Arbeit und den Tools Ihres Teams neu aufbauen. Sagen Sie mir, woran das Team arbeitet, und ich sage Ihnen, was ich ändern würde.

Luka Breitig, KI-Agenten-Trainer und Softwareentwickler
Ihr Trainer

Luka Breitig

KI-Agenten-Trainer und Softwareentwickler

Ich baue LLM-Systeme, die in Produktion laufen, von einer mehrstufigen Übersetzungspipeline für zahlende Kunden bis zu einem Frage-Antwort-Tool für Videos, das mit belegten Zeitstempeln antwortet.

  • Liefert jeden Tag Produktivsoftware
  • Trainiert auf Deutsch und Englisch
  • Sprecher beim Nomad Summit

Was Kunden über die Schulung sagen

Von Entwicklungsteams, die ich in der Arbeit mit KI-Agenten geschult habe.

Ich habe als fachlicher Sponsor eng mit Luka an einem Workshop zusammengearbeitet, in dem es darum ging, KI sinnvoll in die tägliche Entwicklungsarbeit zu integrieren.

Er hat sich die Zeit genommen, die Bedürfnisse unserer Teilnehmenden zu verstehen, und seinen Ansatz an die verfügbaren Tools und Arbeitsumgebungen angepasst.

Das Feedback der Teilnehmenden hat meinen positiven Eindruck bestätigt, insbesondere seine Fachkompetenz und die Balance zwischen Theorie und Praxis wurden hervorgehoben.

Ich kann Luka jedem Team, das praktische KI-Kompetenzen aufbauen möchte, uneingeschränkt als Trainer empfehlen.

Marco Ochse

Marco Ochse

Senior Expert Security, Deutsche Telekom

LinkedIn-Profil
Deutsche Telekom

Fragen zu dieser Schulung

Was Teams vor der Buchung fragen.

So viel, dass sie einmal eine LLM-API aufgerufen und die Antwort gesehen haben. Die Schulung beginnt dort, wo ein Modell eigenständig handeln soll. Wichtigste Voraussetzung ist solide allgemeine Entwicklungserfahrung.

Wir bauen einen Agenten mit Framework und einen ohne, damit das Team die Schleife versteht, egal welche Bibliothek es später nutzt. Sagen Sie mir, womit Ihr Team bereits arbeitet, dann laufen die Übungen dort. Ist noch nichts entschieden, ist die Schulung ein guter Ort für diese Wahl.

Ja, und die viertägige Variante besteht überwiegend daraus. Bringen Sie einen echten Ablauf mit, den Sie abgeben möchten. Manche Gruppen entscheiden während der Schulung, dass ihrer ein Skript bleiben sollte, und das im Workshop herauszufinden kostet Tage statt eines Quartals.

Überschaubar, aber nicht nichts, und Agentenläufe kosten mehr als Chat. Sobald der Termin steht, schicke ich eine Schätzung zusammen mit den Anforderungen. Wollen Sie das deckeln, läuft der größte Teil des Materials auch mit kleineren Modellen, ohne dass der Lerneffekt verloren geht.

Das hängt vom Ablauf ab, und die Schulung gibt dem Team das Rüstzeug für diese Entscheidung. Eine Plattform ist schneller für gängige Aufgaben, die in ihre Form passen. Ein eigener Agent lohnt sich, wenn die Arbeit Ihre Systeme auf eine Weise berührt, die keine Plattform vorsieht, oder wenn Sie jeden Schritt testen und kontrollieren müssen.

Eine Frage zur Situation Ihres Teams?

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Sagen Sie mir, woran Ihr Team arbeitet und wie es KI heute nutzt. Ein paar Zeilen genügen. Ich antworte selbst, meist innerhalb eines Tages, und ist diese Schulung die falsche, nenne ich Ihnen die passende.

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Auf Deutsch oder Englisch, vor Ort, remote oder hybrid.

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