Vom Konzept zum lauffähigen KI-Agenten: Agent Deep Dive

1. Architektur-Entscheidungen sicher treffen 

• Recap Kurs 1 (42631): Unterschied zwischen Assistent und Agent.
• 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.

2. Fortgeschrittenes Kontext-Engineering 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.

3. Das richtige Business-Problem finden & einen Use Case ausarbeiten

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

4. Agents praktisch bauen mit n8n 

• N8n-Basics für Agenten: Webhooks, externe APIs, Files.
• Erste Tool-Anbindungen umsetzen.
• Vom Konzept zum laufenden Prototypen.

5. Komplexe Agents orchestrieren 

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

6. 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-Prototypen 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.

Mit dieser Weiterbildung wirst du zur zentralen Ansprechperson für intelligente KI-Agenten und gestaltest die hybride Workforce (Mensch & KI) deines Unternehmens aktiv mit. Du möchtest verstehen, wie man KI-Agenten baut, sicher in Unternehmen integriert und deren ROI feststellt.

• technisch versierte Prozessmanager:innen & Automatisierungsexpert:innen
• technisch versierte Product Owner & Digital-Project-Manager:innen
• Innovationsmanager:innen & Data Professionals
• technische Fach- und Führungskräfte, die die nächste Stufe der KI-Integration anstreben