"AI-Agents Collaboration" vermittelt, wie KI-Agenten konzipiert, entwickelt und koordiniert werden, um komplexe Aufgaben autonom und in Zusammenarbeit zu lösen. Teilnehmende lernen die Grundprinzipien agentenbasierter KI-Systeme kennen und entwickeln praktische Fähigkeiten im Aufbau von Multi-Agenten-Architekturen. Der Kurs richtet sich an Vibe Coder, AI Builder und Entwickler, die KI-Agenten als leistungsstarke Automatisierungs- und Kollaborationswerkzeuge einsetzen möchten.
Inhalte (Auswahl)- Was sind KI-Agenten? Grundkonzepte & Architekturprinzipien
- Einzelagenten vs. Multi-Agenten-Systeme: Vergleich & Einsatzszenarien
- KI-Agenten mit LLMs bauen: Grundlagen & erste Implementierungen
- Tool-Use & Function Calling in KI-Agenten
- Gedächtnis & Kontext in KI-Agenten: Short-term & Long-term Memory
- Agenten-Orchestrierung: Koordination und Kommunikation zwischen Agenten
- Multi-Agenten-Workflows: Aufgabenverteilung & Qualitätssicherung
- Agenten in bestehende Systeme & Workflows integrieren
- Monitoring, Debugging & Evaluation von Agenten-Systemen
- Ethik & Sicherheit in autonomen KI-Agenten-Systemen
Arbeitsweise
Der Kurs verbindet konzeptionelles Verständnis mit intensiver praktischer Umsetzung. Teilnehmende bauen schrittweise komplexer werdende Agenten-Systeme und erfahren direkt, wie Agenten-Kollaboration in der Praxis funktioniert. Erfahrene AI Engineers begleiten den Kurs.
Kompetenzen (Ergebnis)- KI-Agenten konzipieren, entwickeln & in Systeme integrieren
- Multi-Agenten-Architekturen planen & umsetzen
- Agenten-Workflows orchestrieren & überwachen
- KI-Agenten-Systeme evaluieren & optimieren
- Ethische & sicherheitsrelevante Aspekte in Agenten-Systemen berücksichtigen
Tools (Beispiele)
LangChain, AutoGen, CrewAI, OpenAI API, Anthropic Claude API, Python, Cursor