Grundlagen von KI-Agenten: Von der Konzeption über Prompting zur Orchestrierung intelligenter Agenten

1. Agenten verstehen und entmystifizieren 

• Abgrenzung: Assistent vs. deterministischer Workflow vs. autonomer Agent 
• Warum Agenten Tools benötigen: Tool-Use, RAG und Memory (Langzeitgedächtnis) 
• Einordnung der Begrifflichkeiten: Prompt, Kontext, Memory und Orchestrierung 

2. Tool-Landschaft und Technologie-Stack 

• Low-Code vs. Engineering: Wo startet man sinnvoll? 
• Übersicht und Einordnung relevanter Tools (LangChain/Langgraph, Pinecone, Make, Lovable) 
• Enterprise Readiness: Was ist Spielerei, was ist produktiv nutzbar? Welche Anwendungsfälle funktionieren wirklich? 

3. Mindset: Context Engineering vor Prompt Magic 

• Weshalb der Kontext wichtiger ist als der perfekte Prompt 
• Die „Good Context Checklist“ für stabile Ergebnisse 
• Vorbereitung eigener Prozesse für die Automatisierung durch KI Agenten 

4. Strategie, Business Value und Use Cases identifizieren 

• Entscheidungsmatrix: Wann lohnt sich ein Agent, wann reicht ein Workflow? 
• Business Model Canvas für Agenten: Ziele, ROI und Wertschöpfung berechnen 
• Strukturierung von Use Cases entlang von Tools und Kontextdaten 

5. Hands-on: Das „Gehirn“ des Agenten bauen 

• System Prompts schreiben und Kontextdaten optimieren 
• Show Case: Live-Building mit Low-Code Ansätzen (Make, Lovable) 
• Übersicht: Verbindung von LLM, Tools und Dokumenten (RAG) 

6. Production Readiness und Governance 

• Umgang mit Halluzinationen, Loops und Fehlern 
• Safety-Nets und „Kill Switches“ implementieren 
• EU AI Act, Datenschutz und ethische Verantwortung: Was darf der Agent autonom tun? 

7. Ausblick und Integration im Unternehmen 

• Wohin entwickelt sich der Markt (autonome Coding-Agents und A2UI etc.)? 
• Build with Agents vs. Act with Agents: Verankerung in der Organisation 

• Du verstehst den fundamentalen Unterschied zwischen Workflows und echten AI-Agenten und triffst die richtige Wahl für dein Szenario. 
• Du lernst, gute Prompts und robusten Kontext zu bauen, damit Agenten zuverlässig arbeiten. 
• Du kannst die aktuelle Tool-Landschaft (LangChain, Pinecone, n8n, Make etc.) sicher einordnen. 
• Du entwickelst einen Production-ready Agenten-(Konzept) inklusive Business Case und ROI-Berechnung. 
• Du erlebst hands on, wie Agenten gebaut werden – vom Recherchieren bis zum Dokumenten-Chat (RAG). 
• Du weißt, wie man „Safety-Nets“ einbringt, um Halluzinationen und Endlos-Loops zu vermeiden. 
• Du erhältst eine Go-Live Checkliste für Governance, Datenschutz und Sicherheit. 
• Du bist in der Lage, eigenständig einfache Agenten zu entwickeln und in Geschäftsprozesse zu integrieren.

Die Weiterbildung eignet sich für alle, die verstehen wollen, wie man KI-Agenten sicher in Unternehmen integriert und deren ROI feststellt. Du baust die Brücke zwischen operativen Business-Anforderungen und technologischer Machbarkeit.

• technisch versierte Prozessmanager:innen & Automatisierungsexpert:innen 
• Product Owner & Digital Project Manager:innen
• Software Engineers & Technical Leads 
• Innovationsmanager:innen & Data Professionals 
• Fachkräfte, die die nächste Stufe der KI-Integration anstreben 
• Führungskräfte, die ein Grundverständnis für das Thema aufbauen wollen