Live-Online: iSAQB® Architektur im Kontext Agentischer Softwareentwicklung (AGENTA): KI-Leitplanken, Kontext-Engineering und KI-Governance für Architekt:innen (CPSA Advanced Level)

In der AGENTA Schulung lernst du, wie generative KI und Agenten die Architekturarbeit unterstützen und verändern. Du beschäftigst dich mit KI-gestützten Architekturentscheidungen, der Bereitstellung von Architekturwissen für Agenten sowie geeigneten Kontrollmechanismen für Qualität und architektonische Vorgaben.

Darüber hinaus erfährst du, wie KI bei der Analyse bestehender Systeme eingesetzt werden kann und welche Anforderungen sich daraus für Governance, Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Verantwortung ergeben.

1. Einführung und Grundlagen

• Grundlagen zu generativer KI, Large Language Models, Prompt Engineering und Context Engineering
• Funktionsweise von KI-Agenten und ihre Einsatzmöglichkeiten in Softwareentwicklung und Architekturarbeit

2. KI-gestützte Architekturentscheidungen

• Qualitätsziele, Architekturtreiber und strukturelle Schwachstellen mit KI analysieren
• Architekturvarianten entwickeln, bewerten und Entscheidungen durch Experimente überprüfen

3. Architekturwissen für Agenten bereitstellen

• Architekturentscheidungen, Qualitätsziele, Regeln und Domänenwissen für Agenten aufbereiten
• Architekturwissen mit geeigneten Formaten und Mechanismen gezielt und wirksam verfügbar machen

4. Agenten an architektonischen Zielen ausrichten

• Architekturentscheidungen und technische Vorgaben durch geeignete Kontrollmechanismen absichern
• Architekturtests, statische Analysen, Quality Gates und kontinuierliche Überprüfung gezielt einsetzen

5. Architekturinformationen aus bestehenden Systemen gewinnen

• Architekturinformationen aus Source Code, Konfigurationen, Tests und Schnittstellen erschließen
• Architekturansichten und Dokumentationen mit KI-Unterstützung erzeugen und aktuell halten

6. Governance und Quality Gates beim Einsatz von KI

• Datenschutz, rechtliche Rahmenbedingungen, Nachvollziehbarkeit und organisatorische Verantwortung berücksichtigen
• Risiken durch Prompt Injection, Tool-Nutzung und sensible Informationen mit geeigneten Schutzmechanismen reduzieren

7. Die Weiterentwicklung der Softwarearchitektur

• Verantwortung und architektonisches Urteilsvermögen beim Einsatz von KI und Coding Agents bewahren
• Veränderungen von Rollen, Zusammenarbeit und Architekturarbeit in KI-unterstützten Organisationen gestalten

Anforderungen: 

Erfahrung in der Softwareentwicklung oder Softwarearchitektur sowie ein grundlegendes Verständnis typischer Architekturkonzepte und Architekturartefakte mitbringen.

Praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung oder Softwarearchitektur Grundverständnis von Softwarearchitektur und typischen Architekturartefakten Grundkenntnisse moderner Softwareentwicklungsprozesse und der Zusammenarbeit in Entwicklungsteams Grundverständnis von Source Code Repositories, Build Pipelines und gängigen Entwicklungswerkzeugen Hilfreich sind darüber hinaus Erfahrungen mit Architekturentscheidungen, Qualitätsanforderungen, Architekturdokumentation sowie Continuous Integration und Delivery, Testing und Code Reviews. Ein grundlegendes Verständnis von generativer KI und Large Language Models, erste Erfahrungen mit KI-Assistenten oder Coding Agents und ein Bewusstsein für typische Grenzen von KI-Systemen erleichtern den Einstieg. Von Vorteil sind außerdem Erfahrungen darin, fachliche oder qualitative Ziele in technische Entscheidungen zu überführen, sowie ein Verständnis von Domänenkonzepten, Geschäftsregeln und Stakeholder-Kommunikation.

Technische Anforderungen:

Es gibt keine speziellen Anforderungen an die Schulungsumgebung, da die Übungen mit Cloud- und webbasierten Tools wie Miro, Draw.io und Plattformen wie Jupyter oder HuggingFace stattfinden. Hier wird nur eine stabile und ausreichend schnelle Internetverbindung benötigt.

• Du kannst KI und Agenten gezielt in die Architekturarbeit integrieren.
• Du gewinnst Sicherheit im Umgang mit KI-gestützten Architekturentscheidungen und Kontrollmechanismen.
• Du verstehst, wie Architekturwissen für Agenten nutzbar und Architekturarbeit nachvollziehbar gestaltet wird.
• Du kannst Chancen, Grenzen und Verantwortlichkeiten beim Einsatz von KI in der Softwarearchitektur fundiert einordnen.

Praxisnahes Lernen: Du erlebst konkrete Methoden und Techniken anhand realistischer Herausforderungen aus Softwareentwicklung und Architekturarbeit.

Direkter Praxistransfer: Du überträgst das Gelernte auf typische Situationen aus eigenen Projekten, Teams und Entwicklungsprozessen.

Ganzheitliche Perspektive: Du betrachtest den Einsatz von KI nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mit Architektur, Qualität, Governance und Verantwortung.