Von klassischen Automatisierungen zu agentischen Systemen mit Künstlicher Intelligenz
1. Agentenarchitekturen im Überblick: Von einfach zu strukturiert
- Unterschied zwischen Tool, KI-Assistent, Workflow und Agent.
- Warum Large Language Models agentische Systeme ermöglichen.
- Überblick zentraler Agentenarchitekturen im Unternehmenskontext: Single-Agent, Entscheidungsagent, entscheidungsbasierte Orchestrierung (Supervisor-Logik), Human-in-the-Loop.
2. Einstieg in n8n und einfache Single-Agent-Systeme
- Grundlogik von n8n: Trigger, Nodes und Datenfluss.
- Aufbau eines Single-Agent-Systems mit dem AI-Agent-Node.
- Erste agentische Entscheidungen auf Basis von Spracheingaben.
3. Agenten handlungsfähig machen: Tool-Use und Kontext
- Einbindung externer Tools und Datenquellen in Agenten.
- Agenten mit Memory und Zustandslogik.
- Agentische Entscheidungslogik zur Steuerung von Folgeprozesse.
4. Entscheidungsagenten und agentische Orchestrierung
- Entscheidungsagenten als Brücke zwischen Agent und Workflow.
- Supervisor-Logiken zur Delegation von Aufgaben an spezialisierte Teilprozesse.
- Konzeptionelle Einführung in rollenbasierte Agentensysteme.
5. Human-in-the-Loop und Governance
- Menschliche Kontrollpunkte als integraler Bestandteil agentischer Systeme.
- Grenzen autonomer Agenten im Unternehmenskontext.
- Nachvollziehbarkeit, Verantwortung und Qualitätssicherung.
6. Eigene Agentenarchitekturen entwickeln
- Systematische Auswahl eines Anwendungsfalls.
- Festlegung von Agentenzielen, Rollen und Kontrollpunkten.
- Umsetzung eines eigenen agentischen Workflows in n8n.
7. Transfer in die Praxis und Ausblick
- Präsentation und Analyse der eigenen Agentenlösungen.
- Einordnung der gewählten Agentenarchitektur.
- Abgrenzung zu programmatischen Agentensystemen.
Lerndauer: 20 h über 4 Wochen
Wichtige Information:
- Mit dieser Veranstaltung sind sie flexibel. Diese Veranstaltung wird vollständig online ausgeliefert!
- Bitte beachten Sie, dass unsere Blended Learnings aus mehreren Modulen bestehen.
- Es gibt zwei Varianten von Blended Learning Produkten: es können reine Online-Module oder ein Mix aus Online- und Präsenzmodulen enthalten sein.
- Der Termin beschreibt den Zeitraum, in dem die einzelnen Module nacheinander stattfinden.
- Eine Übersicht der einzelnen Termine zu den Modulen erhalten Sie nach der Buchung in Ihrer persönlichen Online-Lernumgebung.
Lernziele
- Du verstehst die zentralen Agentenarchitekturen für den Unternehmenseinsatz.
- Du lernst, einfache und strukturierte KI-Agenten mit n8n umzusetzen.
- Du kannst Single-Agent-Architekturen und entscheidungsbasierte Orchestrierung (Supervisor-Logik) unterscheiden und anwenden.
- Du integrierst Tools, Kontext und menschliche Kontrollpunkte in agentische Workflows.
- Du entwickelst einen eigenen, funktionsfähigen KI-Agenten für einen realen Anwendungsfall.
- Du erkennst Grenzen von Automatisierung und setzt Agenten verantwortungsvoll ein.
- Du bist in der Lage, agentische Systeme fachlich fundiert zu bewerten und weiterzuentwickeln.
Zielgruppen
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
Von klassischen Automatisierungen zu agentischen Systemen mit Künstlicher Intelligenz
1. Agentenarchitekturen im Überblick: Von einfach zu strukturiert
- Unterschied zwischen Tool, KI-Assistent, Workfl...
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