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Blended Learning: Produktive KI-Agenten-Workflows mit n8n (Online)

Inhalte

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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Termine und Orte

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SG-Seminar-Nr.: 9429437

Anbieter-Seminar-Nr.: 61457679

Der Anbieter ist für den Inhalt verantwortlich.

Veranstaltungsinformation

  • Inhouse
  • Deutsch
    • Keine
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