Agentic Workflows mit Tool-Calling, RAG, Guardrails und Monitoring sicher produktiv machen
Alle Kurse anzeigenKI-Agenten sind keine besseren Chatbots. Sie zerlegen Aufgaben in Schritte, nutzen Tools, greifen auf Datenquellen zu und stoßen Aktionen in bestehenden Systemen an. Genau deshalb verändert KI-Automatisierung nicht nur einzelne Prompts, sondern ganze Arbeitsabläufe: Tickets werden vorsortiert, Informationen aus Wissensquellen abgerufen, Reports vorbereitet, Prüfungen dokumentiert oder Routineaufgaben an Schnittstellen übergeben.
In dieser Kategorie lernst du, wie solche Agentic Workflows geplant, gebaut, getestet und kontrolliert betrieben werden. Der Schwerpunkt liegt auf belastbaren Umsetzungen statt Demo-Flows: Zieldefinition, Tool-Calling, RAG, Berechtigungen, Guardrails, Evaluation, Monitoring und Kostenkontrolle. Wenn du zunächst ohne tiefen Entwicklungsanteil starten möchtest, bietet der Einstieg in KI-Agenten für Anwender einen passenden Zugang zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben.
Vom Use Case zum kontrollierten KI-Workflow: Automatisierung planen, testen und betreiben.
Agenten-Workflows mit Tool-Use, RAG, Guardrails und Multi-Agent-Orchestrierung sicher umsetzen
Chatbots entwickeln, anpassen und mit RAG, Guardrails und Integrationen produktiv betreiben
Software-Roboter entwickeln, absichern und wirtschaftlich in Geschäftsprozessen betreiben
Vom Request bis zum Audit-Trail: Prozessautomatisierung für stabile, messbare Workflows
Von der Use-Case-Auswahl bis zum Betrieb: KI-Workflows steuern, absichern und messbar skalieren
Enterprise-AI mit Langdock sicher einführen, produktiv nutzen und in Teams skalierbar verankern
Automatisierung mit KI-Agenten praxisnah planen, bewerten und sicher in Workflows einsetzen
Architektur, Governance und Betrieb agentischer KI-Lösungen mit Microsoft-Plattformen sicher planen
Von State Graphs bis Deployment: steuerbare KI-Agenten mit Review, Checkpoints und Tracing bauen
Model Context Protocol für KI-Agenten: Tools anbinden, Rechte begrenzen, Logs auswerten und Server härten
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
Baue belastbare LLM-Anwendungen mit Retrieval, Tools, LangGraph und Observability statt fragiler Prompt-Demos.
Entwickle Azure AI-Apps und Agents mit Foundry, MCP-Tools, Sprache, Vision und Responsible AI
Baue kontrollierte Claude-Workflows mit Skills, APIs, Freigaben und Audit-Logs ohne Flow-Builder
Produktionsfähige KI-Agenten mit Copilot Studio integrieren, automatisieren und sicher betreiben
LLMs, APIs und Agent-Workflows belastbar verbinden, absichern und kontrolliert betreiben
Agenten produktionsreif betreiben: mit sicherem Tool-Use, Freigaben, Logs und Eskalationspfaden
Wir arbeiten direkt an euren eigenen Themen - effizient und praxisnah.
Praxisnahes n8n Seminar für KI-Agenten, Workflow-Automatisierung und produktive AI-Prozesse
LLM-Traces, Prompt-Versionen und Evaluation als belastbaren MLflow-Workflow aufbauen
Agenten sicher betreiben: Tracing, Guardrails, Evals und Kostenkontrolle für produktionsnahe KI
Reduziere Rückfragen, beschleunige Abläufe und halte Daten sauber, ohne dein Team zu überlasten.
Baue einen automatisierten Workflow für Planung, Varianten, Ausspielung und Reporting über deine Kanäle hinweg.
Berichte, Analysen, Präsentationen und E-Mails mit Copilot gezielt vorbereiten und verbessern
Wir helfen dir kurz weiter und empfehlen dir das passende Training.
Workflows automatisieren, Prozesse überwachen und Microsoft 365 Copilot gezielt einsetzen
Geschäftsprozesse mit Microsoft 365 Copilot beschleunigen, sicher prompten und KI-Ergebnisse bewerten
Spring AI und LangChain4j in Java-Microservices einsetzen, von LLM-Integration bis RAG
Entwickle KI-Oberflächen mit Streaming, RAG-Quellen, Guardrails und messbarer Performance.
KI-Modelle gezielt in Power-Platform-Prozesse einbinden und Automatisierungen belastbar planen
Von Rohtext zu Entscheidungen: Sentiment, Themen, Trends und Alerts mit KI und Qualitätschecks
Entwickle eine KI-Assistenz, die deinen Stil, deine Aufgaben und deine Regeln zuverlässig abbildet
Baue Chatbot-Funnels, die qualifizieren, statt nur zu antworten und miss dabei sauber den Beitrag zu Pipeline und Umsatz.
Von Use Case bis Betrieb: Support-Automation messen, steuern und sicher in Service-Prozesse bringen
Praxisnahes Training für Chatbot-Konzeption, Service-Automatisierung und messbare Support-Qualität
Chatbots planen, Dialoge modellieren und sicher in Web, App oder Service-Prozesse integrieren
Praxisnahes Training für RAG-Pipelines, semantische Suche und produktive Enterprise AI
Vom Research-Workflow zum auditierbaren KI-Agenten für Markt-, Wettbewerbs- und Trendanalysen
Von der Kamera bis zur Entscheidung: robuste Prüfprozesse mit Computer Vision aufbauen und bewerten
Semantische Suche, RAG und Ranking für belastbare Treffer in produktionsnahen Datenbeständen
Agenten-Aufgaben sauber delegieren, Kontrollpunkte setzen und KI-Verantwortung beim Menschen halten
KI-Chatbots rechtssicher einsetzen: DSGVO, AI Act, Urheberrecht und Haftung an einem Tag
Von Agenten-Rollen über Tool-Use bis Orchestrierung: du entwickelst robuste Agent-Workflows für reale Prozesse.
Vom Use Case bis zum Rollout: KI, Datenbasis, MLOps und Shopfloor sicher verbinden
Praxisnahe KI-Schulung für KMU: sichere Workflows planen, testen und produktiv betreiben
Baue Voice-Workflows, die Anrufe, Tickets und Service-Prozesse zuverlässig automatisieren.
Entwickle KI-API-Integrationen mit Auth, RAG, Tool-Calling, Streaming und belastbarem Betrieb
Agents für bestehende Systeme entwickeln, absichern und migrationsfähig in Produktion bringen
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
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KI-Automatisierung verbindet Large Language Models mit Systemen, Daten und Workflows. Statt einzelne Prompts zu formulieren, entstehen Agenten und Automationen, die Aufgaben über mehrere Schritte hinweg bearbeiten: Informationen beschaffen, Entscheidungen vorbereiten, Tickets erstellen, Inhalte prüfen, Reports generieren oder Routineprozesse in Finance, HR, IT und Customer Service ausführen. Entscheidend ist dabei nicht nur die Modellqualität, sondern die saubere Einbettung in bestehende Prozesse, Rechtekonzepte und Datenquellen.
Die Schulungen dieser Kategorie behandeln die technische und organisatorische Umsetzung von Agentic AI: Agent-Design mit Zielen, Rollen und Policies, Tool-Integration über APIs, RPA und Datenbanken, RAG für kontrollierten Wissenszugriff, Multi-Step-Workflows sowie Evaluierung und Monitoring. Für erste Automatisierungsprojekte eignet sich die Kategorie Prozessautomatisierung mit KI; für komplexere Architekturen bietet der Multi-Agent-Systeme Grundkurs eine vertiefende Grundlage.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Betrieb und Absicherung. KI-Agenten benötigen klare Erfolgskriterien, Testfälle, Logging, Kostenkontrolle, Guardrails, Berechtigungsmodelle und Fallback-Mechanismen. In Trainings wie Agentic AI betreiben und Monitoring von KI-Agenten geht es darum, Agenten nachvollziehbar, überprüfbar und kontrollierbar in produktive Umgebungen zu bringen. So entsteht KI-Automatisierung, die messbaren Nutzen liefert und zugleich Compliance, Security und Verantwortlichkeiten berücksichtigt.
Chatbots beantworten vor allem einzelne Fragen oder unterstützen beim Formulieren von Texten. KI-Agenten verfolgen ein Ziel über mehrere Schritte, nutzen Tools wie APIs, Datenbanken oder Automationsplattformen und führen definierte Aktionen aus, etwa Tickets anlegen, Daten prüfen oder Workflows starten.
KI-Automatisierung verbindet generative KI mit bestehenden Prozessen, Systemen und Datenquellen. Dadurch entstehen Workflows, die Informationen auswerten, Entscheidungen vorbereiten, Routineaufgaben übernehmen und Ergebnisse in Fachsysteme zurückspielen. Wichtig sind klare Regeln für Qualität, Berechtigungen, Freigaben und Kontrolle.
Für technische Trainings sind Grundlagen in APIs, Datenstrukturen und idealerweise Python hilfreich. Für prozess- und managementorientierte Schulungen reichen solides Prozessverständnis, Datenkompetenz und ein gutes Verständnis für Risiken, Qualitätssicherung und Erfolgskriterien.
RAG ermöglicht kontrollierten Zugriff auf kuratierte Wissensquellen, damit Agenten mit relevanten Unternehmensinformationen arbeiten. Tool-Calling erlaubt den Aufruf externer Funktionen, Systeme oder APIs. Zusammen bilden beide Konzepte die Grundlage für Agenten, die nicht nur antworten, sondern in definierten Prozessen handeln.
Zuverlässigkeit entsteht durch klare Rollen, Policies, Berechtigungsmodelle, Guardrails, Testfälle, Monitoring, Logging und Fallback-Mechanismen. Kritische Aktionen sollten mit Freigaben, Audit-Trails und nachvollziehbaren Entscheidungspunkten abgesichert werden.
Gut geeignet sind wiederkehrende Aufgaben mit klaren Regeln und messbaren Ergebnissen. Dazu zählen Ticket-Klassifikation, Wissenssuche mit RAG, Report- und Dokumentenautomation, Meeting- und E-Mail-Workflows sowie standardisierte Prüfungen in Compliance oder Qualitätssicherung.
Ein Training zu Multi-Agent-Systemen lohnt sich, wenn mehrere spezialisierte Agenten zusammenarbeiten sollen, etwa für Recherche, Bewertung, Planung und Ausführung. Dann werden Orchestrierung, Rollenaufteilung, Fehlerbehandlung und Monitoring wichtiger als bei einzelnen Agenten.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
KI-Automatisierung und KI-Agenten schließen die Lücke zwischen generativer KI und ausführbaren Geschäftsprozessen. Während klassische ChatGPT-Anwendungen meist bei einzelnen Antworten enden, arbeiten Agenten zielorientiert über mehrere Schritte: Sie planen Teilaufgaben, rufen Tools auf, lesen Unternehmenswissen aus, schreiben Ergebnisse zurück und starten definierte Aktionen. Daraus entstehen neue Möglichkeiten für Ticket-Triage, Incident-Assistenz, Dokumentenverarbeitung, Reporting, Wissensmanagement, Kundenfeedback-Analyse oder interne Copilots mit Aktionserlaubnis.
Für produktive Ergebnisse reicht ein funktionierender Prototyp jedoch nicht aus. Agentic Workflows benötigen klare Architekturentscheidungen: Welche Tools darf ein Agent nutzen? Welche Datenquellen sind freigegeben? Wann ist ein Human-in-the-Loop erforderlich? Wie werden Fehlaktionen verhindert, Kosten begrenzt und Ergebnisse gemessen? In den Schulungen dieser Kategorie werden diese Fragen anhand konkreter Konzepte wie Tool-Calling, API-Integration, RAG, Guardrails, Evaluationsmetriken, Audit-Logs und Monitoring bearbeitet.
Technische Trainings wie das LangGraph-Training für KI-Agenten-Workflows vertiefen die Umsetzung strukturierter Agenten-Abläufe. Rollenorientierte Angebote zeigen, wie Fachbereiche, IT, Führungskräfte und Prozessverantwortliche KI-Automatisierung bewerten, steuern und in bestehende Arbeitsweisen integrieren. So entstehen keine isolierten Schatten-IT-Lösungen, sondern nachvollziehbare Automationen mit definierten Zuständigkeiten.
Diese Kategorie ist relevant für Unternehmen, die KI-Agenten nicht nur ausprobieren, sondern belastbar einsetzen möchten. Der Nutzen entsteht dort, wo wiederkehrende Aufgaben, Wissenszugriff, Systemaktionen und Qualitätsprüfung zusammenkommen. Die passenden Schulungen helfen dabei, Use Cases zu priorisieren, Risiken einzugrenzen, technische Abhängigkeiten zu verstehen und KI-Agenten Schritt für Schritt in den Betrieb zu überführen.
