Vom Konzept zum lauffähigen KI Agenten: Agent Deep Dive

1. Verstehen, was einen AI Agent wirklich ausmacht 

• Unterschied zwischen Assistent und Agent 
• Orientierung & Vergleich: Single-Agent, Multi-Agent und Agentic RAG
• relevante Tools und Patterns

2. Architektur-Entscheidungen sicher treffen 

• Deep-Dive in Agentenarchitektur: Wann RAG, wann Tools, wann Webhooks – und wann Kombinationen? 
• Agent-Ziele definieren, Erfolgskriterien festlegen, Kontrollmechanismen einbauen 
• Systematisches Finden der Use Cases, die zur Architektur passen 

3. Kontext und Prompts für Agents designen 

• Prompt-Komposition, Memory-Strategien und Context Engineering im Architekturkontext 
• Fehleranfälligkeit verstehen und Guardrails setzen 
• Von der Einzelanfrage zum stabilen Agenten-Verhalten 

4. Das richtige Business Problem finden 

• Shared Language entwickeln: Problem, Prozess, Pain, KPI 
• Stakeholder-Analyse: Wer profitiert, wer verliert? 
• Erfolg messbar machen: Kosten, Zeit, Fehlerquote, Zufriedenheit 

5. Agents praktisch bauen mit n8n 

• n8n-Basics für Agenten: Webhooks, externe APIs, Files 
• Erste Tool-Anbindungen umsetzen 
• Vom Konzept zum laufenden Prototyp 

6. Komplexe Agents orchestrieren 

• Planungsschritte, Sub-Tasks und Kontrollfragen einbauen 
• Beobachten vs. Handeln: Wann greift der Agent ein? 
• Troubleshooting, Logging und Monitoring in der Praxis 

7. Qualität messen und skalierbar machen 

• KPI-System aufbauen: Accuracy, Task-Erfolg, Zeitgewinn 
• Autonomiegrad bestimmen: Wie viel Automation macht Sinn? 
• Go-Live-Readiness prüfen 

• Du verstehst, was einen AI Agent von einem Assistenten unterscheidet – und wann echte Autonomie sinnvoll ist. 
• Du lernst, Architektur-Entscheidungen sicher zu treffen: RAG, Tools oder Webhooks – und wann welche Kombination passt. 
• Du erkennst, welche Business Probleme sich für Agents eignen – und welche nicht. 
• Du bist in der Lage, Agent-Ziele, Erfolgskriterien und Kontrollmechanismen klar zu definieren. 
• Du verstehst, wie Prompt-Komposition, Memory und Context Engineering zusammenspielen. 
• Du weißt, wie du Guardrails setzt und typische Fehlerquellen vermeidest. 
• Du baust einen funktionierenden Agenten-Prototyp in n8n – mit mindestens zwei externen Tool-Anbindungen. 
• Du lernst, komplexe Agents zu orchestrieren: Planungsschritte, Sub-Tasks und Kontrollfragen einzubauen. 
• Du misst Qualität systematisch: Accuracy, Task-Erfolg und Zeitgewinn werden für dich greifbar. 
• Du triffst fundierte Entscheidungen über den richtigen Autonomiegrad.

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