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tecnovy AI Suite

Agentic AI Architecture

Zwischen einem Agenten und seinen Werkzeugen liegt das Model Context Protocol (MCP), zwischen Agenten verschiedener Anbieter das Agent2Agent-Protokoll (A2A), und vor entfernten MCP-Servern beschreibt die Spezifikation eine Autorisierung über OAuth. Welcher Agent mit welcher Identität und welchen Rechten handelt, entscheidest du. In Agentic AI Architecture entwirfst du dafür eine Zielarchitektur mit Orchestrierung, Freigaben und Plattformstrategie.
Teilnahmezertifikat4,8/5 bei ProvenExpert

Was dieses Modul leistet.

Von der Autonomiestufe eines Agenten bis zur Plattformstrategie des Unternehmens: So weit reicht die Zielarchitektur, die du im tecnovy Training Agentic AI Architecture an einer Fallstudie entwirfst. Darin legst du für jeden Agenten Identität, Rechte und Freigaben fest.

So läuft das Training

Methode
Architektur-Workshops mit Fallstudie und Bewertung von Architekturvarianten
Grundlage
Herstellerneutrales tecnovy Curriculum mit offenen Standards wie MCP und A2A
Abschluss
tecnovy Teilnahmezertifikat, keine Prüfung

Termine & Buchung

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Passung

Für wen das Modul gedacht ist

Typische Rollen

  • Du arbeitest als Enterprise-, Solution- oder Software-Architekt:in und sollst Agenten in die Systemlandschaft einplanen.
  • Du entscheidest mit, ob dein Unternehmen eine Agenten-Plattform selbst baut, einkauft oder kombiniert.
  • Du verantwortest IT-Sicherheit oder Governance für KI und legst fest, was Agenten dürfen.

Voraussetzungen

Keine Voraussetzungen

Du kannst direkt einsteigen. Mitbringen: Erfahrung in der Architekturarbeit, Grundwissen zu KI-Agenten.

Stattdessen geeignet AB-100 Für Architekt:innen im Microsoft-Umfeld, die agentische Geschäftslösungen mit Copilot Studio, Microsoft Foundry und Dynamics 365 entwerfen und sich auf die Microsoft-Prüfung AB-100 vorbereiten.

Lehrplan

Agentic AI Architecture im Detail

Fünf Teile führen von den Mustern agentischer Systeme über Orchestrierung, Integration und Identitäten bis zu Governance und Plattformstrategie. Eine Fallstudie verbindet sie: An ihr entwirfst du Architekturvarianten, bewertest sie und hältst am Ende eine Zielarchitektur fest.

01Agentische Systeme verstehen

Du ordnest ein, wie viel Selbstständigkeit ein Agent im jeweiligen Einsatz bekommen soll.

  • Autonomiestufen von Agenten
  • Architekturmuster und ihre Grenzen
  • Einsatzfelder im Unternehmen
02Orchestrierung und Zusammenarbeit

Du entscheidest, wie Agenten gesteuert werden und wie sie zusammenarbeiten.

  • Zentrale Orchestrierung über einen steuernden Agenten
  • Dezentrale Zusammenarbeit gleichrangiger Agenten
  • Zusammenarbeit über Standards wie A2A
03Integration

Du planst, wie Agenten an Systeme und Wissen kommen.

  • Systemzugriff über APIs
  • Werkzeuge und Daten über das Model Context Protocol (MCP)
  • Wissensquellen und Datenrechte
04Sicherheit und Identität

Du legst fest, als wer ein Agent handelt und was er darf.

  • Identitäten für Agenten
  • Minimale Rechte statt pauschaler Zugriffe
  • Schutz vor Prompt Injection und Datenabfluss
05Governance und Betrieb

Zum Abschluss klärst du, wie Agenten freigegeben werden, wie ihr Handeln belegt wird und auf welcher Plattform sie laufen.

  • Freigabeprozesse
  • Protokollierung und Nachvollziehbarkeit
  • Plattformstrategie: Build, Buy oder Hybrid

Ergebnis

Was du anschließend leisten kannst

  1. 01

    Du ordnest Einsatzfelder im Unternehmen nach Autonomiestufen ein und benennst die Grenzen agentischer Systeme.

  2. 02

    Du entwirfst an einer Fallstudie eine Zielarchitektur für agentische Systeme und bewertest Architekturvarianten.

  3. 03

    Du wählst zwischen zentraler und dezentraler Orchestrierung und begründest die Wahl.

  4. 04

    Du planst, wie Agenten über APIs und MCP auf Systeme zugreifen und über A2A mit anderen Agenten zusammenarbeiten.

  5. 05

    Du legst fest, welche Wissensquellen ein Agent nutzen darf und welche Datenrechte dabei gelten.

  6. 06

    Du definierst Identitäten mit minimalen Rechten für Agenten und planst Schutz vor Prompt Injection (eingeschleusten Anweisungen) und Datenabfluss.

  7. 07

    Du entwirfst Freigabeprozesse und Protokollierung, die Entscheidungen von Agenten nachvollziehbar machen.

  8. 08

    Du vergleichst Build, Buy und Hybrid und leitest eine Plattformstrategie für Agenten ab.

Leistungsumfang

Was enthalten ist

Enthalten

  • Referenzarchitektur für agentische SystemeDu nimmst sie als Ausgangspunkt für die Zielarchitektur in deinem Unternehmen mit.
  • Governance-Checkliste für AgentenSie bündelt die Prüfpunkte aus dem Teil zu Governance und Betrieb.

Warum tecnovy

Was du bei uns oben drauf bekommst

01

No Slideshow, Hands-On!

Versprochen: keine PowerPoint-Schlacht. Wir arbeiten in Gruppen, verknüpfen Theorie mit Praxis, und du bekommst Praxisbeispiele unserer erfahrenen Trainer sowie den Austausch mit Gleichgesinnten.

02

Certificate Showroom

Hol dir dein Teilnahmezertifikat und verbinde es, falls vorhanden, mit deinem Prüfungszertifikat. Vollautomatisiert, schön gestaltet. Nur für dich, nur bei tecnovy.

03

Flexible Umbuchung

Falls du mal kurzfristig verhindert sein solltest, kannst du deine Schulung bis eine Woche vor Trainingsbeginn kostenlos umbuchen.

04

Doppelt hält besser

Gerne darfst du innerhalb eines Jahres die Schulung nochmals online als Refresher besuchen.

05

Lerne von Experten

Wir garantieren dir stets den Einsatz von didaktisch und methodisch erstklassig qualifizierten Trainern, die ihr Wissen sowohl aus Trainingserfahrung als auch beruflicher Praxis- und Projekterfahrung beziehen.

FAQs

Häufige Fragen

01Ist Agentic AI Architecture herstellerneutral?
Ja, das tecnovy Training Agentic AI Architecture ist an keine Plattform gebunden und baut auf offenen Standards wie MCP und A2A auf. Umsetzungen zeigt es auf mehreren Plattformen, damit du Architekturvarianten vergleichen kannst.
02Was ist das Agent2Agent-Protokoll (A2A)?
A2A ist ein offener Standard, über den Agenten verschiedener Frameworks und Anbieter zusammenarbeiten, ohne ihre internen Werkzeuge oder ihr Gedächtnis offenzulegen. Google hat ihn entwickelt und an die Linux Foundation übergeben, seit August 2026 gehört er zur Agentic AI Foundation, und die aktuelle Version ist 1.0.0 (Stand November 2026). Im tecnovy Training Agentic AI Architecture planst du, wo A2A die Zusammenarbeit deiner Agenten trägt.
03Brauchen wir MCP oder A2A?
Das hängt davon ab, was verbunden wird: MCP verbindet einen Agenten mit Werkzeugen und Daten, A2A verbindet eigenständige Agenten miteinander, und das A2A-Projekt beschreibt beide als Ergänzung, nicht als Konkurrenz. Im tecnovy Training Agentic AI Architecture legst du für jede Verbindung in der Zielarchitektur fest, welcher Weg sie trägt: API, MCP oder A2A.
04Welche Rolle spielt OAuth für die Rechte von Agenten?
Für entfernte MCP-Server beschreibt die MCP-Spezifikation (Revision 2026-07-28) eine Autorisierung auf Basis von OAuth 2.1, das bei der IETF noch ein Entwurf ist, und ein Token muss für genau den Server ausgestellt sein, der es annimmt. A2A nutzt etablierte Verfahren, darunter OAuth 2.0, OpenID Connect und gegenseitiges TLS (Stand November 2026). Im tecnovy Training Agentic AI Architecture legst du darauf aufbauend Identitäten und minimale Rechte für deine Agenten fest.
05Sollen wir eine Agenten-Plattform selbst bauen oder kaufen?
Eine pauschale Antwort gibt es nicht: Im tecnovy Training Agentic AI Architecture vergleichst du Eigenbau (Build), Zukauf (Buy) und eine Mischform (Hybrid) an der Fallstudie und begründest eine Plattformstrategie. Die Auswahl von Modellen und Anbietern für einzelne KI-Lösungen behandelt die tecnovy Schulung AI Solution Architecture.
06Wie unterscheidet sich Agentic AI Architecture vom KI-Agenten Deep Dive?
Im tecnovy KI-Agenten Deep Dive entwickelst du ein Multi-Agenten-System und prüfst es mit Evaluation, Angriffstests und Monitoring. Agentic AI Architecture setzt eine Ebene höher an: Du entwirfst die Zielarchitektur für die Agenten eines ganzen Unternehmens, und auf der Agentenseite genügt Grundwissen, etwa aus KI-Agenten Grundlagen.
07Endet Agentic AI Architecture mit einer Prüfung?
Nein, das tecnovy Training Agentic AI Architecture endet ohne Prüfung und bereitet auf keine Herstellerprüfung vor. Wer an mindestens 80 % der Schulungszeit teilnimmt, erhält das tecnovy Teilnahmezertifikat.
08Welche Zertifizierung passt nach Agentic AI Architecture?
Agentic AI Architecture selbst führt zu keiner Zertifizierung. Wer eine anstrebt, findet bei tecnovy Trainings zu Microsoft AB-100 und NVIDIA NCP-AAI. Die Prüfungen dazu sind Prüfungen von Microsoft und NVIDIA mit eigener Gebühr, und die Zertifizierung vergeben beide nach ihren eigenen Regeln.

Wie sieht deine Schulung bei tecnovy aus?

Agentic AI Architecture

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