tecnovy AI Suite

KI-Agenten Deep Dive

Ein Planer-Agent gibt eine Aufgabe an einen Prüf-Agenten, der schickt sie mit Einwänden zurück, und das geht hin und her, bis das API-Budget aufgebraucht ist. Kein Agent meldet einen Fehler. Im KI-Agenten Deep Dive entwickelst du ein Multi-Agenten-System für einen komplexen Prozess und machst solche Fehler sichtbar: mit Evaluations-Datensätzen, Fehleranalyse über Agentengrenzen hinweg, Angriffstests, Monitoring und Kostensteuerung.

Teilnahmezertifikat4,8/5 bei ProvenExpert

Was dieses Modul leistet.

Ob ein Multi-Agenten-System in Betrieb gehen kann, sollten Messwerte entscheiden, nicht eine gelungene Demo. Im tecnovy KI-Agenten Deep Dive legst du dafür Evaluation, Angriffstests, Monitoring und Kostensteuerung an einem System an, das du selbst entwickelst.

So läuft das Training

Methode: Projektarbeit über alle Tage, Architektur-Reviews und Abschlusspräsentation
Grundlage: tecnovy Curriculum mit frameworkunabhängigen Architekturmustern
Abschluss: tecnovy Teilnahmezertifikat, keine Prüfung

Termine & Buchung

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Passung

Für wen das Modul gedacht ist

Typische Rollen

Du verantwortest den Übergang von Agenten-Prototypen in den Betrieb.
Du entwirfst als AI Engineer, Senior Developer oder Architekt:in Systeme, in denen mehrere Agenten zusammenarbeiten.
Du baust eine Agenten-Plattform für dein Unternehmen auf.

Voraussetzungen

Keine Voraussetzungen

Du kannst direkt einsteigen. Mitbringen: Erfahrung in der Entwicklung von Agenten, sichere Python-Kenntnisse, Grundlagen zu Cloud und Containern.

Stattdessen geeignet Claude Code Expert · Claude Code Schulung für Experten Für Entwickler:innen, deren Agenten an Codebasen und Migrationen arbeiten: Multi-Agenten-Workflows in Claude Code und eigene Agenten mit dem Claude Agent SDK.

Lehrplan

KI-Agenten Deep Dive im Detail

Sechs Teile führen von der Architektur eines Multi-Agenten-Systems über Qualität und Sicherheit bis zu Betrieb und Governance. Ein Projekt verbindet sie: Du baust es über alle Tage aus, stellst es in Architektur-Reviews zur Diskussion und präsentierst es zum Abschluss.

01Multi-Agenten-Architekturen

Du entscheidest, ob und wie mehrere Agenten eine Aufgabe besser lösen als einer.

Orchestrierung: wer verteilt und wer ausführt
Hierarchien und Zusammenarbeit von Agenten
Wann mehrere Agenten sinnvoll sind und wann nicht

02Kommunikation und Zustand

Dieser Teil regelt, wie Agenten Arbeit teilen und wieder zusammenführen.

Aufgaben verteilen und Ergebnisse zusammenführen
Gemeinsamer Zustand und Gedächtnis
Wiederaufnahme nach Fehlern

03Qualität und Evaluation

Du machst messbar, ob das System als Ganzes seine Aufgabe erfüllt.

Evaluations-Datensätze aufbauen
Automatische Bewertung der Ergebnisse
Fehleranalyse in mehrstufigen Abläufen

04Sicherheit

Du testest, wo das System angreifbar ist, und legst die Kontrollen fest.

Prompt Injection und Datenabfluss
Übermäßige Rechte von Agenten
Sandboxing und Freigaben
Protokollierung

05Produktivbetrieb

Du planst, wie das System läuft, wächst und überwacht wird.

Deployment und Skalierung
Monitoring im laufenden Betrieb
Kostensteuerung und Modellwahl

06Governance

Zum Abschluss klärst du, wer für das System verantwortlich ist und wie das belegt wird.

Verantwortlichkeiten und Dokumentation
Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen der Agenten
Anforderungen aus der KI-Verordnung und internen Richtlinien

Ergebnis

Was du anschließend leisten kannst

01
Du entwirfst eine Multi-Agenten-Architektur für einen komplexen Prozess und begründest, wo ein einzelner Agent genügt.
02
Du verteilst Aufgaben zwischen Agenten, führst ihre Ergebnisse zusammen und hältst einen gemeinsamen Zustand.
03
Du sorgst dafür, dass ein abgebrochener Ablauf nach einem Fehler an der richtigen Stelle weiterläuft.
04
Du baust Evaluations-Datensätze und eine automatische Bewertung für das System als Ganzes auf.
05
Du verfolgst in mehrstufigen Abläufen zurück, an welchem Agenten und welchem Schritt ein Fehler entsteht.
06
Du testest das System auf Prompt Injection, Datenabfluss und übermäßige Rechte und legst Sandboxing, Freigaben und Protokollierung fest.
07
Du planst Deployment, Skalierung und Monitoring und steuerst die Kosten über die Wahl der Modelle.
08
Du legst Verantwortlichkeiten und Dokumentation fest und gleichst sie mit der KI-Verordnung und internen Richtlinien ab.

tecnovy Teilnahmezertifikat

Bestätigt deine Teilnahme und die im Training behandelten Lehrplaninhalte. Ausgestellt von tecnovy, teilbar auf LinkedIn.

Certificate Showroom öffnen tecnovy →

Leistungsumfang

Was enthalten ist

Enthalten

Projekt-Repository mit Referenzarchitektur für ein Multi-Agenten-SystemDas Projekt über alle Tage baut darauf auf, und du nimmst es als Ausgangspunkt für eigene Systeme mit.
Checklisten für Sicherheit und ProduktivbetriebSie fassen zusammen, was du vor dem Go-live eines Agenten-Systems prüfst.

Warum tecnovy

Was du bei uns oben drauf bekommst

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.

Certificate Showroom

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

Flexible Umbuchung

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

Doppelt hält besser

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

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

01Wann lohnen sich mehrere Agenten statt einem?

Nicht immer: Jeder weitere Agent bringt eine Übergabe, eigene Modellaufrufe und eine weitere Fehlerquelle mit. Im tecnovy KI-Agenten Deep Dive prüfst du deshalb zuerst, ob ein einzelner Agent die Aufgabe lösen kann, bevor du Orchestrierung und Hierarchien entwirfst.

02Ist unser Multi-Agenten-System nach dem Deep Dive produktionsreif?

Das kann keine Schulung zusagen. Im tecnovy KI-Agenten Deep Dive lernst du, woran du die Entscheidung festmachst: Evaluationsergebnisse, Angriffstests, Protokolle und Kostenwerte. Das OWASP GenAI Security Project führt in seiner Top-10-Liste für LLM-Anwendungen von 2026 übermäßige Handlungsbefugnis (Excessive Agency) und unbegrenzten Verbrauch (Unbounded Consumption) als eigene Risiken.

03Muss ich vorher KI-Agenten entwickeln besuchen?

Nein, Erfahrung mit eigenen Python-Agenten und Werkzeugen ersetzt den Vorkurs KI-Agenten entwickeln. Für den tecnovy KI-Agenten Deep Dive brauchst du zusätzlich Grundlagen zu Cloud und Containern, weil das System im Kurs bis zum Deployment kommt.

04Kann ich an einem eigenen Projekt arbeiten?

Ja, vor allem im Inhouse-Format des tecnovy KI-Agenten Deep Dive. Im offenen Training arbeiten alle an einem realistischen Beispielprojekt, das tecnovy stellt.

05Mit welchem Framework und welchen Zugängen arbeiten die Übungen?

Das Framework legt tecnovy je Termin des KI-Agenten Deep Dive fest; die Architekturmuster selbst sind frameworkunabhängig. Die Übungen rufen Sprachmodelle über eine API auf.

06Macht der Deep Dive unser Agenten-System konform mit der KI-Verordnung?

Konformität entsteht nicht durch eine Schulung; im tecnovy KI-Agenten Deep Dive legst du Verantwortlichkeiten, Dokumentation und Nachvollziehbarkeit fest und gleichst sie mit der Verordnung ab. Für Hochrisiko-KI-Systeme verlangt sie unter anderem automatische Protokollierung (Artikel 12) und wirksame menschliche Aufsicht (Artikel 14). Stand November 2026 gilt das ab dem 2. Dezember 2027 für Systeme nach Anhang III und ab dem 2. August 2028 für Systeme nach Anhang I.

07Wie unterscheidet sich der Deep Dive von Claude Code für Experten?

Der tecnovy KI-Agenten Deep Dive baut Agenten für Geschäftsprozesse, unabhängig von einem Werkzeug oder Framework. Wer Agenten für die eigene Softwareentwicklung einsetzen will, etwa für große Refactorings und Framework-Migrationen, lernt das in Claude Code für Experten mit Claude Code und dem Claude Agent SDK.

08Endet der Deep Dive mit einer Prüfung oder Zertifizierung?

Mit keinem von beiden: Der tecnovy KI-Agenten Deep Dive endet mit einer Abschlusspräsentation deines Projekts, nicht mit einer Prüfung. Wer an mindestens 80 % der Schulungszeit teilnimmt, erhält das tecnovy Teilnahmezertifikat.

09Welche Kurse schließen an den Deep Dive an?

Nach dem tecnovy KI-Agenten Deep Dive passen Agentic AI Architecture und AI Security & LLM Security. Der erste Kurs gestaltet agentische Systeme auf Unternehmensebene, bis zur Plattformstrategie; im zweiten greifst du KI-Systeme in einer Laborumgebung gezielt an und leitest Schutzmaßnahmen ab.

Wie sieht deine Schulung bei tecnovy aus?

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