Agentic AI betreiben: Architektur. Sicherheit. Betrieb.
Agenten produktionsreif betreiben: mit sicherem Tool-Use, Freigaben, Logs und Eskalationspfaden
Die wichtigsten Themen
Agentenarchitekturen bewerten
Tool-Use sicher steuern
Human-in-the-Loop planen
Logging und Tracing strukturieren
Eskalationspfade definieren
Runbooks für Agentenbetrieb
Überblick Agentic AI betreiben heißt, Agenten nicht nur als überzeugenden Prototyp zu präsentieren, sondern kontrolliert in Plattform-, Sicherheits- und Betriebsprozesse einzubinden. In dieser Schulung lernst du, produktive...
Agentic AI betreiben heißt, Agenten nicht nur als überzeugenden Prototyp zu präsentieren, sondern kontrolliert in Plattform-, Sicherheits- und Betriebsprozesse einzubinden. In dieser Schulung lernst du, produktive Agentenarchitekturen so zu planen, dass Tool-Use, API-Anbindungen, Human-in-the-Loop, Freigaben, Logging, Audit-Trails und Eskalationspfade von Beginn an mitgedacht werden. Der Kurs richtet den Blick auf Entscheidungen, die im produktiven Betrieb zählen: Wo darf ein Agent selbstständig handeln, wann braucht es menschliche Prüfung, welche Daten dürfen verwendet werden, welche Aktionen müssen nachvollziehbar protokolliert sein und wie reagiert das System bei Unsicherheit oder Fehlern?
Du arbeitest mit typischen Szenarien aus IT, Service, Operations und Wissensarbeit und übersetzt sie in belastbare Architektur-, Governance- und Runbook-Entscheidungen. Dadurch entsteht ein Betriebsmodell, das Agentic-AI-Systeme technisch bewertbar, sicherer steuerbar und organisatorisch anschlussfähig macht. Wenn du zunächst Grundlagen zu KI-Systemen aufbauen möchtest, passt die Schulung Einführung in die Künstliche Intelligenz. Für vertiefende Praxis rund um Agentenentwicklung und API-Nutzung bieten sich ergänzend Custom KI-Agents mit der OpenAI Assistants API bauen, APIs mit KI nutzen oder Azure OpenAI Service: Architektur, Einstieg, Praxis an.
Die Themen Unterschiede zwischen Chatbot, regelbasiertem Workflow und autonom handelndem Agenten · Rollen von Orchestrierung, Memory, Tools, Policies und menschlichen Kontrollpunkten...
Agentic-AI-Betriebsmodell und Abgrenzung
- Unterschiede zwischen Chatbot, regelbasiertem Workflow und autonom handelndem Agenten
- Rollen von Orchestrierung, Memory, Tools, Policies und menschlichen Kontrollpunkten
- Betriebsrisiken bei Multi-Step-Reasoning, Tool-Use, API-Aufrufen und unvollständigen Kontexten
- Einordnung typischer Einsatzszenarien aus IT, Service, Operations und Wissensarbeit
- Kriterien für produktionsreife Agentenarchitekturen: Nachvollziehbarkeit, Steuerbarkeit, Sicherheit und Betriebskosten
- Übergang vom Prototyp zum kontrollierten Plattformbetrieb
Agentenarchitekturen und Systemdesign
- Single-Agent-, Multi-Agent- und Supervisor-Muster im Vergleich
- Planung, Ausführung, Reflexion, Wiederholung und Abbruchlogik innerhalb agentischer Abläufe
- Context-Management, Zustände, Session-Grenzen und Informationsweitergabe zwischen Schritten
- API-Anbindung, Datenzugriff, Rechtekonzepte und Trennung von Lese- und Schreiboperationen
- Entwurf von Systemgrenzen für Agenten, Tools, Plattformkomponenten und Fachanwendungen
- Bewertung von Architekturentscheidungen hinsichtlich Wartbarkeit, Skalierung und Betriebssicherheit
Tool-Use sicher steuern
- Tool-Auswahl, Funktionsbeschreibung, Parameterprüfung und Output-Validierung
- Guardrails für riskante Aktionen, sensible Daten, Kostenrisiken und irreversible Änderungen
- Rate-Limits, Timeouts, Retry-Strategien und kontrollierte Fehlerbehandlung
- Testfälle für fehlerhafte Tool-Antworten, unvollständige Daten und widersprüchliche Ergebnisse
- Kontrollierte Übergabe zwischen Agent, API, Plattformdienst und manueller Bearbeitung
- Dokumentation von Tool-Regeln als Grundlage für Betrieb, Support und Audit
Human-in-the-Loop und Freigaben
- Freigabepunkte für Kosten, Risiko, Compliance, Datenzugriff und geschäftskritische Aktionen
- Review-Queues, Vier-Augen-Prinzip, Rollenmodelle und Zuständigkeiten
- Delegation zwischen Agent, Mensch, Fachbereich, Plattformteam und Support
- Entscheidungsvorlagen für nachvollziehbare Freigaben und spätere Prüfungen
- Gestaltung von Eskalationsschwellen bei Unsicherheit, fehlenden Informationen und Richtlinienverstößen
- Balance zwischen Automatisierung, Kontrolle und operativer Durchlaufzeit
Logging, Monitoring und Auditierbarkeit
- Strukturierte Logs für Prompts, Kontext, Tool-Calls, Freigaben und Entscheidungen
- Traces, Metriken und Fehlertypen im Agentenbetrieb
- Audit-Trails für interne Anforderungen, Nachvollziehbarkeit und regulatorische Prüfungen
- Auswertung von Qualität, Kosten, Latenz, Abbruchraten und manuellen Eingriffen
- Erkennung wiederkehrender Fehlerbilder in Agentenabläufen und Tool-Nutzung
- Abgrenzung zwischen fachlichem Monitoring, technischem Monitoring und Governance-Reporting
Eskalationen, Runbooks und Incident-Prozesse
- Eskalationsregeln bei Unsicherheit, Fehlern, Kostenüberschreitungen und Richtlinienverstößen
- Fallbacks, Kill-Switches, manuelle Übernahme und kontrolliertes Deaktivieren einzelner Tools
- Runbooks für Support, Plattformteam, Fachbereich und Verantwortliche im Betrieb
- Incident-Prozesse für fehlerhafte Agentenentscheidungen, Tool-Störungen und Datenzugriffsprobleme
- Kontinuierliche Verbesserung anhand realer Betriebsdaten, Reviews und wiederkehrender Betriebsereignisse
- Überführung von Erkenntnissen aus Logs, Freigaben und Eskalationen in neue Architekturentscheidungen
Wer hier richtig ist
- KI-Architektinnen, Cloud-Architekten und Plattformverantwortliche, die Agentic-AI-Systeme in produktive Umgebungen integrieren
- Tech Leads, Softwarearchitektinnen und Engineering-Verantwortliche mit LLM-, API- oder Integrationsprojekten
- DevOps-, MLOps-, SRE- und Plattformteams, die Logging, Monitoring, Freigaben und Runbooks für Agentenlösungen planen
- Produktverantwortliche, Service-Owner und technische Projektleitungen, die Agenten vom Prototyp in einen kontrollierten Betrieb überführen
Das lernst du
- Fundierte Bewertung von Agentenarchitekturen für produktive Plattform- und Betriebsumgebungen
- Sicheres Design von Tool-Use, API-Anbindung, Parameterprüfung und Output-Validierung
- Freigabeprozesse, Human-in-the-Loop-Punkte und Eskalationsregeln passend zum Risiko entwerfen
- Logging, Tracing, Metriken und Audit-Trails für nachvollziehbare Agentenentscheidungen strukturieren
- Runbooks, Fallbacks und Kill-Switches für Support, Plattformteam und Fachbereich planen
- Agentic-AI-Prototypen anhand belastbarer Kriterien in produktionsfähige Betriebsmodelle überführen
So arbeiten wir
- Fachimpulse zu Agentenarchitektur, Tool-Use, Human-in-the-Loop, Logging und Betriebsrisiken
- Architektur-Reviews anhand typischer Szenarien aus IT, Service, Operations und Wissensarbeit
- Gruppenübungen zur Bewertung von Agentenabläufen, Kontrollpunkten und Eskalationsregeln
- Praxisnahe Analyse von Tool-Use-Fällen, Freigaben, Logs, Traces und Fehlersituationen
- Erarbeitung konkreter Design-Entscheidungen, Runbook-Strukturen und Betriebsmodelle
- Diskussion eigener Fragestellungen aus Plattformbetrieb, Governance und technischer Integration
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundlagen zu LLMs, Prompts und API-Aufrufen werden vorausgesetzt
- Erfahrung mit Softwarearchitektur, Plattformbetrieb, DevOps oder technischen Integrationsprojekten ist hilfreich
- Kenntnisse zu REST-Schnittstellen erleichtern den Einstieg, zum Beispiel aus REST Services mit OpenAPI und Swagger für Entwickler
- Für Architekturgrundlagen in größeren Softwarevorhaben passt ergänzend Moderne Software-Entwicklung und Architektur
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag ordnet Agentic AI im Vergleich zu Chatbots, Workflows und klassischen Automatisierungen ein. Behandelt werden zentrale Architekturbausteine wie Orchestrierung, Memory, Kontext, Zustände, Session-Grenzen und Tool-Anbindung. Anhand praxisnaher Szenarien werden Single-Agent-, Multi-Agent- und Supervisor-Muster bewertet und auf Betriebsrisiken geprüft.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf sicherem Tool-Use: Tool-Auswahl, Parameterprüfung, Output-Validierung, API-Grenzen, Rate-Limits, Timeouts, Retry-Strategien, Guardrails und Abbruchlogik. Daraus entstehen erste Architektur- und Betriebsentscheidungen für produktionsnahe Agentensysteme.
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Agentic AI betreiben: Architektur. Sicherheit. Betrieb.
Ist die Agentic-AI-Schulung technisch oder organisatorisch ausgerichtet?
Die Schulung verbindet technische Architektur mit Betrieb und Governance. Du arbeitest mit Agentenmustern, Tool-Use, API-Anbindung, Logs und Traces, betrachtest aber ebenso Freigaben, Rollen, Eskalationen, Auditierbarkeit und Betriebsverantwortung.
Muss ich bereits eigene KI-Agenten entwickelt haben?
Eigene Agentenprojekte sind hilfreich, aber keine Pflicht. Wichtig sind Grundlagen zu LLMs, Prompts und APIs. Das Training setzt bei der Frage an, wie Agentensysteme produktionsreif geplant, sicher gesteuert und kontrolliert betrieben werden.
Geht es um ein bestimmtes Agenten-Framework?
Nein. Die Schulung behandelt übertragbare Architektur- und Betriebsprinzipien. Frameworks und Plattformen können als Beispiele eingeordnet werden, der Schwerpunkt liegt auf Entscheidungen, Mustern, Kontrollpunkten und Betriebskonzepten.
Welche Rolle spielt Tool-Use im Training?
Tool-Use ist ein zentraler Bestandteil. Du lernst, wie Tools ausgewählt, Parameter geprüft, Ergebnisse validiert, riskante Aktionen abgesichert und API-Grenzen im Betrieb berücksichtigt werden. Dazu gehören auch Timeouts, Rate-Limits, Retry-Strategien und Tests fehlerhafter Tool-Antworten.
Wie werden Human-in-the-Loop und Freigaben behandelt?
Du analysierst, an welchen Stellen menschliche Prüfung erforderlich ist und wie Freigabepunkte für Risiko, Kosten, Compliance und geschäftskritische Aktionen gestaltet werden. Review-Queues, Vier-Augen-Prinzip, Rollenmodelle und nachvollziehbare Entscheidungsvorlagen werden praxisnah erarbeitet.
Was nehme ich konkret aus dem Training mit?
Du nimmst ein strukturiertes Vorgehen für Agentenarchitekturen, sichere Tool-Nutzung, Human-in-the-Loop-Design, Logging, Eskalationsregeln und Runbooks mit. Damit lassen sich Agentic-AI-Vorhaben belastbarer bewerten, planen und in bestehende Plattformprozesse einordnen.
Ist das Training für produktive KI-Systeme geeignet?
Ja. Der Schwerpunkt liegt ausdrücklich auf produktionsnahen Entscheidungen: Betriebssicherheit, Auditierbarkeit, Logs, Freigaben, Eskalationspfade, manuelle Übernahme und kontinuierliche Verbesserung anhand realer Betriebsdaten.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Mit Zufriedenheitsgarantie
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