tecnovy AI Suite

KI-Agenten entwickeln

Dein Agent nimmt einen Auftrag aus einem Geschäftsprozess an, zerlegt ihn in Schritte und ruft dafür Werkzeuge auf, die du selbst in Python definiert hast. Daten holt er über APIs oder das Model Context Protocol (MCP) aus bestehenden Systemen, seine Antworten stützt er per Retrieval auf Unternehmenswissen. Vor kritischen Schritten wartet er auf eine menschliche Freigabe. Diesen Agenten baust du im Workshop Teil für Teil auf und prüfst ihn mit eigenen Testfällen.

Teilnahmezertifikat4,8/5 bei ProvenExpert

Was dieses Modul leistet.

Vom Demo-Agenten zum Agenten, der einen Geschäftsprozess in mehreren Schritten abarbeitet: KI-Agenten entwickeln von tecnovy ist für alle, die Python-Skripte lesen und anpassen. Danach setzt du Agenten-Prototypen für dein Team selbst um, mit Tests und Blick auf die Kosten.

So läuft das Training

Methode: Ein durchgehendes Python-Projekt, das von Teil zu Teil wächst
Grundlage: tecnovy Curriculum: Agenten-Muster mit und ohne Framework
Abschluss: tecnovy Teilnahmezertifikat, keine Prüfung

Termine & Buchung

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Passung

Für wen das Modul gedacht ist

Typische Rollen

Du entwickelst Software oder Automatisierungen und sollst Abläufe mit KI-Agenten umsetzen.
Du arbeitest in Data oder IT und baust Prototypen, die Sprachmodelle mit internen Systemen verbinden.
Du hast Agenten mit No-Code-Werkzeugen gebaut und brauchst eigene Werkzeuge, Verzweigungen oder Tests.

Voraussetzungen

Keine Voraussetzungen

Du kannst direkt einsteigen. Mitbringen: Grundkenntnisse in Python, Grundkenntnisse im Umgang mit APIs, Grundwissen zu KI-Agenten etwa aus dem Kurs KI-Agenten Grundlagen.

Stattdessen geeignet AI Agents Foundations · KI-Agenten Grundlagen: verstehen, planen, erste Agenten bauen Für alle ohne Programmierkenntnisse: Du lernst, wie Agenten arbeiten und für welche Prozesse sie taugen, und setzt erste Agenten ohne Code um.

Lehrplan

KI-Agenten entwickeln im Detail

Fünf Teile, ein durchgehendes Python-Projekt: Du startest mit der Agenten-Schleife und ergänzt Teil für Teil Werkzeuge, Wissen und Gedächtnis, mehrstufige Abläufe und Tests. Systeme aus mehreren Agenten, die Absicherung gegen Angriffe und den Produktivbetrieb behandelt erst der KI-Agenten Deep Dive.

01Architektur eines Agenten

Du legst das Gerüst an, auf dem dein Agent im Workshop wächst.

Die Agenten-Schleife: planen, handeln, beobachten
Agenten-Frameworks im Überblick und wann du ohne eines auskommst
Dasselbe Muster mit Framework und direkt über die API eines Sprachmodells

02Werkzeuge

Du gibst deinem Agenten Werkzeuge, mit denen er in bestehenden Systemen handelt.

Eigene Tools definieren: Name, Beschreibung, Parameter und Rückgabe
Bestehende Systeme über ihre APIs anbinden
Systeme über das Model Context Protocol (MCP) anbinden

03Wissen und Gedächtnis

Du legst fest, was dein Agent weiß und was er sich merkt.

Unternehmenswissen per Retrieval einbinden
Kurz- und Langzeitgedächtnis
Kontext verwalten: was das Modell in jedem Schritt sieht

04Mehrstufige Abläufe

Du machst aus einzelnen Aufrufen einen Ablauf, der auch Fehler übersteht.

Planung und Verzweigungen
Fehlerbehandlung, wenn ein Werkzeug scheitert
Menschliche Freigaben im Code umsetzen

05Testen und messen

Du prüfst, was dein Agent tut und was er dabei kostet.

Testfälle schreiben und Ergebnisse bewerten
Aufrufe protokollieren und Fehler nachvollziehen
Kosten und Laufzeit pro Durchlauf messen

Ergebnis

Was du anschließend leisten kannst

01
Du erklärst die Agenten-Schleife aus Planen, Handeln und Beobachten und entscheidest, ob ein Framework oder eigener Code besser passt.
02
Du definierst eigene Werkzeuge mit Name, Beschreibung, Parametern und Rückgabe, die ein Modell gezielt aufruft.
03
Du verbindest deinen Agenten über APIs und MCP mit bestehenden Systemen.
04
Du bindest Unternehmenswissen per Retrieval ein und steuerst, was im Kurz- und Langzeitgedächtnis des Agenten bleibt.
05
Du baust mehrstufige Abläufe mit Planung, Verzweigungen und Fehlerbehandlung.
06
Du setzt menschliche Freigaben im Code an den Stellen um, an denen der Agent nicht allein entscheiden soll.
07
Du schreibst Testfälle für deinen Agenten und bewertest seine Ergebnisse systematisch.
08
Du protokollierst die Aufrufe deines Agenten und misst Kosten und Laufzeit pro Durchlauf.

tecnovy Teilnahmezertifikat

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

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Leistungsumfang

Was enthalten ist

Enthalten

Projekt-Repository mit ReferenzlösungDie Referenzlösung zeigt den fertigen Agenten des Workshops und dient dir danach als Vorlage für eigene Agenten.

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

01Mit welchem Framework arbeitet der Workshop?

KI-Agenten entwickeln von tecnovy arbeitet mit einem etablierten Agenten-Framework und zeigt dieselben Muster auch ohne Framework, direkt über die API eines Sprachmodells. So siehst du, was ein Framework dir abnimmt, und entscheidest im eigenen Projekt, ob du eines brauchst.

02Wie gut muss ich Python können?

Für KI-Agenten entwickeln von tecnovy reicht es, wenn du einfache Python-Skripte lesen und anpassen kannst. Dazu kommen Grundkenntnisse im Umgang mit APIs, denn dein Agent ruft bestehende Systeme über sie auf.

03Was bedeutet Tool Use bei Sprachmodellen?

Tool Use, auch Function Calling genannt, heißt: Du beschreibst ein Werkzeug mit Namen, Beschreibung und einem JSON-Schema für die Parameter, das Modell antwortet mit einem strukturierten Aufruf, und dein Code führt ihn aus und gibt das Ergebnis zurück. So beschreiben es Anthropic und OpenAI in ihren API-Dokumentationen (Stand November 2026). In KI-Agenten entwickeln von tecnovy definierst du solche Werkzeuge selbst.

04Was brauchen die Übungen technisch?

Die Übungen in KI-Agenten entwickeln von tecnovy rufen ein Sprachmodell über dessen API auf und brauchen dafür einen API-Zugang mit Schlüssel. Anthropic etwa rechnet solche Aufrufe nach verarbeiteten Tokens ab, Werkzeugbeschreibungen eingeschlossen (Stand November 2026); darum misst du im Workshop auch, was ein Durchlauf deines Agenten kostet.

05Worin unterscheidet sich der Workshop von Eigenen MCP-Server entwickeln?

KI-Agenten entwickeln von tecnovy setzt auf der Seite des Agenten an: Dein Agent bindet bestehende Systeme über APIs und MCP an. Wie du selbst einen MCP-Server für ein internes System baust, ist Thema des tecnovy Workshops Eigenen MCP-Server entwickeln.

06Was unterscheidet den Workshop von KI-Agenten Grundlagen?

KI-Agenten Grundlagen von tecnovy kommt ohne Programmierung aus: Dort bewertest du Anwendungsfälle und baust erste Agenten mit No-Code- oder Low-Code-Werkzeugen. In KI-Agenten entwickeln schreibst du Agenten in Python, mit eigenen Werkzeugen, Retrieval, Gedächtnis und Testfällen.

07Ist der Agent nach dem Workshop bereit für den Produktivbetrieb?

Nein, in KI-Agenten entwickeln von tecnovy entsteht ein Prototyp. Du lernst, was du an ihm prüfst: Testfälle, Fehlerbehandlung, menschliche Freigaben, Protokolle und Kosten pro Durchlauf.

08Gibt es am Ende eine Prüfung oder eine Zertifizierung?

Nein, KI-Agenten entwickeln ist ein tecnovy Workshop ohne Prüfung und ohne Zertifizierung. Bei mindestens 80 % Anwesenheit erhältst du das tecnovy Teilnahmezertifikat.

09Wie geht es nach KI-Agenten entwickeln weiter?

Der nächste Schritt bei tecnovy ist der KI-Agenten Deep Dive: Systeme aus mehreren zusammenarbeitenden Agenten, ihre Absicherung gegen Angriffe wie Prompt Injection und der Produktivbetrieb mit Monitoring. Diese Themen gehören bewusst nicht zu KI-Agenten entwickeln.

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