KI-Tool Orchestrierung: Workflows, Automatisierung und mehr

Architektur für KI-Orchestrierung

• Use-Case-Schnitt und Workflow-Grenzen
• Bausteine aus LLM, Tools und Daten
• Policies als Architekturkomponente
• Agenten gegenüber deterministischen Flows
• Stabilitätsmuster für KI-Workflows

Tool- und API-Integration

• REST-APIs, Webhooks und Events
• Queues für entkoppelte Verarbeitung
• OAuth, API-Keys und Secrets
• Rate Limits und Retry-Strategien
• Idempotenz und sauberes Error-Handling
• Connector-Design für robuste Schnittstellen

Prompting als Steuerlogik

• System-Instructions und Tool-Instructions
• Strukturierte Outputs mit JSON-Schemas
• Validierung von Modellantworten
• RAG-Grundlagen mit Quellen
• Chunking für abrufbares Wissen
• Guardrails gegen Halluzinationen

Orchestrierungsmuster für Praxisfälle

• Human-in-the-Loop-Freigaben
• Mehrstufige Pipelines und Routing
• Tool-Auswahl nach Kontext
• Fallback-Strategien bei Fehlern
• Batch-Verarbeitung und Echtzeit-Flows
• Latenz- und Kostenabwägungen

Qualität, Tests und Observability

• Eval-Strategien mit Golden Sets
• Regressionstests für Prompt-Änderungen
• Tracing von Prompts und Tools
• Token- und Kostenmessung
• Monitoring von Drift und Ausfällen
• Incident-Playbooks für KI-Workflows

Governance, Sicherheit und Compliance

• Datenklassifizierung für KI-Flows
• Zugriffskontrollen und Berechtigungen
• PII-Handling in Logs
• Policy-by-Design für Tools
• Risiken durch Prompt Injection
• Schutz vor Data Exfiltration

• Grundverständnis von APIs, Web-Anwendungen und Authentifizierung
• Erste Erfahrung mit LLMs, ChatGPT oder vergleichbaren KI-Tools
• Hilfreich für API-Grundlagen: Postman-Schulung für REST-APIs
• Hilfreich für KI-Automatisierung: n8n Grundkurs für KI-Agenten

• IT-Architektinnen und IT-Architekten, die KI-Workflows in bestehende Systemlandschaften, Plattformen und Schnittstellen integrieren
• Machine-Learning-, Data- und AI-Engineering-Teams, die LLMs mit Tools, Datenquellen und RAG-Ansätzen verbinden
• DevOps-, Platform- und Software-Engineers, die Betrieb, Monitoring, Security und Fehlerbehandlung für KI-Orchestrierung verantworten
• Product Ownerinnen und Product Owner für KI-Funktionen, Automatisierungen und Agent-Workflows mit messbaren Qualitätskriterien