Temporal Schulung für zuverlässige KI-Agenten
KI-Administration & Betrieb

Temporal Schulung für zuverlässige KI-Agenten

Baue stabile Agents, die nach Prozess- und API-Ausfällen fortsetzen und Workflow-Updates ohne Zustandsverlust verarbeiten.

Die wichtigsten Themen

Temporal-Architektur anwenden

Durable Workflows implementieren

Retries und Timeouts abstimmen

Kompensation und Replay einsetzen

LLM- und MCP-Aufrufe integrieren

Workflow-Updates ohne Zustandsverlust

Termine & Buchung

Vor Ort

Standardpreis: 2.490,00 € netto (2.963,10 € brutto)
15. - 18.02.2027
31.05. - 03.06.2027
26. - 29.07.2027
27. - 30.09.2027

Online

Standardpreis: 2.490,00 € netto (2.963,10 € brutto)
15. - 18.02.2027
31.05. - 03.06.2027
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Fragen und Antworten zu Temporal Schulung für zuverlässige KI-Agenten

Was ist Durable Execution mit Temporal?

Durable Execution speichert den Ablaufzustand eines Temporal Workflows als Event History. Nach dem Ausfall eines Workers oder Prozesses rekonstruiert Temporal den Zustand durch deterministisches Replay und setzt die Ausführung fort. Activities kapseln externe Aufrufe und erhalten eigene Retry- und Timeout-Regeln.

Was ist der Unterschied zwischen Temporal Workflows und Activities?

Workflows enthalten deterministische Ablaufentscheidungen, Activities führen externe Seiteneffekte wie API-, LLM- oder Datenbankaufrufe aus. Temporal zeichnet Workflow-Ereignisse auf und behandelt Activity-Fehler über konfigurierbare Retries und Timeouts.

Wie werden LLM- und MCP-Aufrufe in Temporal integriert?

LLM- und MCP-Aufrufe werden als Activities implementiert, weil sie externe Dienste ansprechen und fehlschlagen können. Eigene Timeouts, Retry-Regeln und Idempotenzmechanismen begrenzen die Folgen unterbrochener oder wiederholter Aufrufe.

Wie funktioniert Human-in-the-Loop mit Temporal?

Signals übermitteln asynchrone Freigaben oder Eingaben an einen laufenden Workflow. Updates verarbeiten bestätigte Änderungen mit Rückmeldung, während Queries den aktuellen Zustand lesen. Durable Timer erhalten Fristen auch während langer Wartephasen.

Wie werden laufende Temporal Workflows aktualisiert?

Kompatible Code-Änderungen, Replay-Tests und Worker Versioning steuern die Aktualisierung laufender Workflows. Gespeicherte Event Histories werden vor der Bereitstellung gegen den geänderten Workflow-Code geprüft, damit Replay weiterhin dieselben Ablaufentscheidungen erzeugt.

Wird im Training Python oder TypeScript verwendet?

Die Durchführung nutzt nach Abstimmung entweder das Temporal Python-SDK oder das TypeScript-SDK. Die fachlichen Muster für Workflows, Activities, Retries und Human-in-the-Loop gelten für beide Varianten.

Brauche ich ein eigenes Notebook oder Temporal-Lizenzen?

Die benötigte Entwicklungsumgebung, VMs und Software werden für die Übungen bereitgestellt. Ein eigenes Notebook oder eigene Lizenzen müssen nicht mitgebracht werden.

Ist die Temporal Schulung als Inhouse-Training verfügbar?

cmt bietet die Schulung als Inhouse- und Firmenseminar für Teams an. Die Durchführung lässt sich mit Python oder TypeScript sowie abgestimmten Integrationsfällen gestalten; die Gruppengröße beträgt maximal acht Personen.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.

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