Nach Abschluss verstehen die Teilnehmer die Funktionsweise von KI-Agenten und können diese für Geschäftsprozesse einsetzen. Sie beherrschen Prompt-Engineering-Techniken für zuverlässige Ergebnisse. Die Teilnehmer sind in der Lage, Agentenlösungen zu konzipieren und umzusetzen.
Definition und Abgrenzung von KI-Agenten zu klassischen Chatbots und Assistenten
Autonomie, Zielorientierung und Entscheidungsfähigkeit als zentrale Merkmale
Aktuelle Plattformen und Frameworks für die Entwicklung von KI-Agenten
2. Architektur von KI-Agenten-Systemen
Aufbau aus Sprachmodell, Werkzeugen, Speicher und Planungskomponente
Interaktion zwischen Agent und externen Systemen über APIs und Schnittstellen
Single-Agent- versus Multi-Agent-Architekturen für komplexe Aufgaben
3. Grundlagen des Prompt Engineering
Prinzipien für klare, präzise und zielführende Anweisungen
Strukturierung von Prompts mit Kontext, Aufgabe und Ausgabeformat
Typische Fehler und deren Vermeidung bei der Prompt-Erstellung
4. Fortgeschrittene Prompt-Techniken
Chain-of-Thought und schrittweises Reasoning für komplexe Aufgaben
Few-Shot-Learning durch Beispiele im Prompt
System-Prompts zur Definition von Rolle und Verhalten des Agenten
5. Werkzeuge und Tool-Integration
Anbindung externer Werkzeuge wie Datenbanken, APIs und Dateisysteme
Function Calling und strukturierte Ausgaben für zuverlässige Automatisierung
Auswahl und Konfiguration von Tools für spezifische Anwendungsfälle
6. Business-Workflows analysieren und modellieren
Identifikation geeigneter Prozesse für die Automatisierung mit KI-Agenten
Zerlegung komplexer Workflows in einzelne Aufgaben und Entscheidungspunkte
Definition von Eingaben, Ausgaben und Erfolgskriterien für jeden Schritt
7. Agenten für typische Geschäftsprozesse
Automatisierung von Recherche, Zusammenfassung und Berichtserstellung
Agenten für Kundenkommunikation und Support-Anfragen
Datenextraktion und -verarbeitung aus verschiedenen Quellen
8. Orchestrierung und Ablaufsteuerung
Verkettung mehrerer Agenten zu komplexen Workflows
Fehlerbehandlung, Rückfragen und menschliche Eingriffspunkte
Überwachung und Protokollierung von Agentenaktivitäten
9. Qualitätssicherung und Grenzen
Evaluation von Agentenergebnissen und Umgang mit Halluzinationen
Guardrails und Sicherheitsmechanismen für produktive Umgebungen
Grenzen aktueller Agentensysteme und realistische Erwartungen
10. Implementierung und Skalierung
Entwicklungsumgebungen und Low-Code-Plattformen für Agenten
Integration in bestehende IT-Landschaft und Unternehmensprozesse
Betrieb, Wartung und kontinuierliche Verbesserung von Agentenlösungen
Praxisübung
Entwicklung eines KI-Agenten für einen Geschäftsprozess
Die Teilnehmer konzipieren und implementieren in Gruppen einen KI-Agenten für einen vorgegebenen Business-Workflow. Sie erstellen System-Prompts, definieren Werkzeuge und testen den Agenten an realistischen Szenarien. Die Ergebnisse werden präsentiert und hinsichtlich Praxistauglichkeit bewertet.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
Das Seminar richtet sich an Fachkräfte, die KI-Agenten für die Prozessautomatisierung nutzen möchten. Angesprochen sind Entwickler, Prozessverantwortliche und Digitalisierer mit Interesse an praktischer KI-Anwendung. Ebenso profitieren IT-Projektleiter und Innovationsverantwortliche. Grundkenntnisse im Umgang mit KI-Sprachmodellen sind hilfreich.
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