AI-AGENT · Pfad 4: Bauen und betreiben
Agentic Systems Engineering
Ein Agent, der handeln darf, bevor er Gates bestanden hat, ist keine Automatisierung, sondern ein Betriebsrisiko mit API-Zugriff.
- Dauer
- 4 Tage
- Gruppe
- bis 12 Personen
- Format
- Inhouse · Offene Durchführung · Im Lab
- Sprache
- Deutsch oder Englisch
- Preis
- 31.600 € pauschal, zzgl. MwSt.
Für wen dieser Track ist
Erfahrene Entwickler und Architekten, die Agenten an reale Geschäftsprozesse und Systeme anbinden sollen. Richtig für Teams, die von Chat-Assistenten zu Systemen kommen wollen, die Aufgaben mit Werkzeugen tatsächlich ausführen.
Für wen nicht
Nicht für den Einstieg ins KI-Engineering, dafür sind AI-RAG und AI-EVAL die Vorstufen. Führungskräfte, die Agenten steuern statt bauen wollen, sind in AI-LEAD richtig.
Ausgangssituation
Die ersten Agenten-Demos im Haus wirken beeindruckend, bis ein Agent in einer Schleife 400 API-Aufrufe absetzt oder eine Buchung ausführt, die niemand freigegeben hat. Zwischen Demo und Verantwortung fehlen Zustandsmodell, Gates, Abbruchlogik und ein Nachweis, dass der Agent unter Störbedingungen kontrolliert versagt.
Das existiert nach dem Track
- Ein lauffähiger agentischer Workflow auf der Lab-Umgebung: Planung, Tool-Aufrufe, Ergebnisprüfung, gebaut vom eigenen Team
- Ein explizites Zustandsmodell mit definierten Übergängen statt impliziter Schleifen, inklusive persistierbarem Zustand für Wiederaufnahme
- Implementierte Human-in-the-Loop-Gates: welche Aktionen der Agent vorschlagen darf und welche erst nach Freigabe ausgeführt werden
- Abbruch- und Eskalationslogik mit Budgetgrenzen für Schritte, Kosten und Zeit sowie definierten Eskalationsempfängern
- Ein Evaluations- und Abnahmeprotokoll, das dokumentiert, unter welchen Bedingungen der Agent Verantwortung übernehmen darf und unter welchen nicht
Voraussetzungen
Sichere Programmierpraxis in Python und API-Erfahrung. Vorkenntnisse aus AI-RAG oder AI-EVAL sind hilfreich, insbesondere ein Grundverständnis von Evaluation.
Vorarbeit vor dem Track
Sie beschreiben vorab einen realen Prozess aus Ihrem Haus als Kandidaten für Agentisierung: Schritte, beteiligte Systeme, Entscheidungspunkte, Schadenspotenzial bei Fehlern, im bereitgestellten Steckbrief-Format. Ein Setup-Check von 30 Minuten stellt den Lab-Zugang sicher.
Lieferumfang
- 4 Trainingstage mit Dino Bordonaro, wahlweise inhouse oder im Lab
- Persönliche Lab-Umgebung mit Übungsprozess, Mock-Systemen und lokal betriebenen Modellen, plus 14 Tage Nachlauf
- Code-Repository mit Referenzarchitektur, Zustandsmodell-Vorlagen und Musterlösungen je Tagesstand
- Gate-Katalog und Abnahmeprotokoll-Vorlage für die Übertragung auf eigene Prozesse
- Teilnahmezertifikate und Schulungsdokumentation für Ihr Compliance-Archiv
- 90-minütige Remote-Sprechstunde 4 Wochen nach dem Training zum Review des eigenen Agenten-Designs
Agenda
Tag 1
Autopsie eines Agenten-Fehlschlags
Live am Lab: ein naiver Agent gerät in eine Tool-Schleife und verbrennt sichtbar Budget. Analyse der Ursachen und Ableitung der Architekturprinzipien: expliziter Zustand, begrenzte Autonomie, prüfbare Schritte.
Anatomie eines belastbaren Agenten
Architektur-Durchstich: Planner, Tool-Schicht, Speicher, Prüfschicht. Abgrenzungsfrage je mitgebrachtem Prozess-Steckbrief: Braucht das einen Agenten oder reicht ein Workflow mit einem LLM-Schritt?
Tools entwerfen, die ein Modell sicher bedienen kann
Hands-on: Tool-Definitionen mit engen Schemata, Idempotenz, Fehlerrückgaben, Least-Privilege-Zugriff. Jeder baut die ersten zwei Tools des Übungsprozesses und testet sie isoliert.
Der erste Durchstich
Der eigene Agent führt den Übungsprozess erstmals Ende-zu-Ende gegen die Mock-Systeme aus, noch ohne Gates. Beobachtungsauftrag: Wo trifft er Annahmen, die niemand geprüft hat?
Tagesergebnis: laufender Agent mit Befundliste
Jede Person zeigt den laufenden Durchstich und legt eine Befundliste vor: mindestens drei beobachtete ungeprüfte Annahmen oder Risikostellen. Diese Liste wird an Tag 2 und 3 systematisch abgearbeitet.
Tag 2
Zustand explizit machen
Vom Prompt-Gedächtnis zum Zustandsmodell: Zustände, Übergänge, erlaubte Aktionen je Zustand. Jeder modelliert seinen Übungsprozess als Graph, bevor wieder Code entsteht.
Das Zustandsmodell implementieren
Hands-on: Orchestrierung mit persistiertem Zustand, Wiederaufnahme nach Absturz, deterministische Übergänge. Test: Prozess in der Mitte abbrechen und korrekt fortsetzen.
Kontext- und Speicherstrategie
Was der Agent je Schritt wissen muss und was nicht: Arbeitskontext, Langzeitwissen über RAG-Anbindung, Kontextbudget. Messübung: Kontextdisziplin gegen Vollkontext im Kosten- und Qualitätsvergleich.
Fehlerpfade zuerst
Übung an den Mock-Systemen mit eingebauten Störungen: Timeouts, widersprüchliche Daten, halbfertige Transaktionen. Der Agent muss jeden Fehlerpfad in einen definierten Zustand überführen statt zu improvisieren.
Tagesergebnis: kontrollierter Umgang mit Störungen
Abnahme je Person: Der Agent durchläuft ein Störungs-Szenario und landet nachweisbar in definierten Zuständen, dokumentiert im Zustandsprotokoll. Improvisierte Weiterläufe gelten als nicht bestanden.
Tag 3
Verantwortung erst nach Gates
Das Prinzip des Tracks im Detail: Aktionsklassen von lesend bis irreversibel, je Klasse ein Gate-Typ. Werkstatt am eigenen Prozess-Steckbrief: Welche Aktion bekommt welches Gate und wer gibt frei?
Human-in-the-Loop implementieren
Hands-on: Freigabe-Schritt mit Vorschau der geplanten Aktion, Begründung des Agenten und explizitem Approve oder Reject. Der Agent wartet nachweisbar, statt bei ausbleibender Antwort weiterzulaufen.
Abbruch- und Eskalationslogik
Implementierung von Budgetgrenzen für Schritte, Kosten und Laufzeit, Erkennung von Schleifen und Zielabweichung, Eskalation an definierte Empfänger mit Zustandsübergabe. Test: der Schleifen-Agent von Tag 1 gegen die neuen Grenzen.
Sicherheit an der Tool-Grenze
Übung: Prompt Injection über Tool-Rückgaben und Dokumenteninhalte, die den Agenten zu ungeplanten Aktionen verleiten soll. Härtung durch Eingabesäuberung, Aktionsvalidierung und Gate-Pflicht für sensible Klassen.
Tagesergebnis: Gates unter Beschuss
Abnahme je Person: Drei vorbereitete Stör- und Fehlerszenarien laufen gegen den eigenen Agenten. Bestanden ist, wer jede kritische Aktion nachweisbar vor dem Gate stoppt und die Eskalation korrekt auslöst.
Tag 4
Agenten evaluieren: Trajektorien statt Antworten
Evaluationsdesign für mehrschrittige Systeme: Erfolgskriterien je Prozessziel, Bewertung von Handlungspfaden, Kosten je erfolgreichem Durchlauf. Aufbau des Evaluationssets für den eigenen Übungsagenten.
Der Evaluationslauf
Hands-on: automatisierter Lauf mit Erfolgsquote, Gate-Auslösungen, Abbruchgründen und Kosten je Durchlauf. Auswertung: Welche Fehlklasse dominiert und welche Architekturänderung adressiert sie?
Das Abnahmeprotokoll
Werkstatt: Jedes Team schreibt das Abnahmeprotokoll seines Agenten: bestandene Gates, Evaluationswerte, Restrisiken, Bedingungen für Verantwortungsübernahme und für den Entzug. Ehrlichkeit ist Prüfkriterium.
Übertrag auf den eigenen Prozess
Rückkehr zum mitgebrachten Steckbrief: Architektur-Skizze, Gate-Zuordnung und Aufwandsschätzung für den realen Fall im Haus. Peer-Review der Skizzen in Zweiergruppen mit dokumentierten Einwänden.
Tagesergebnis: Abnahme im Härtetest
Finale je Person: Live-Durchlauf des Agenten vor der Gruppe inklusive eines nicht vorab bekannten Störszenarios, danach Übergabe von Abnahmeprotokoll und Übertrags-Skizze. Die Checkliste der Runde entscheidet über die Abnahme.
Übungen und Lab-Anteil
Rund zwei Drittel der Zeit ist Implementierung auf der eigenen Lab-Umgebung: Tools bauen, Zustandsmodell umsetzen, Gates und Eskalation implementieren, Stör- und Fehlerszenarien bestehen. Der Abschluss ist ein Live-Härtetest vor der Gruppe.
Plattformen
Gebaut wird mit Open-Source-Orchestrierung und lokal betriebenen Modellen auf unserer Lab-Umgebung gegen Mock-Systeme, es werden keine Kundendaten verwendet. Die Muster sind auf Azure- und On-Prem-Zielumgebungen übertragbar, Plattformdienste in der jeweils verfügbaren Version. Unsere Sovereign Agents dienen als Referenz produktiver Umsetzungen.
Transfernachweis
Transfernachweis ist der bestandene Härtetest am Tag 4 samt Abnahmeprotokoll: Gates halten unter Störung, Eskalation greift, Restrisiken sind ehrlich dokumentiert. Teilnahme und Ergebnisse werden revisionssicher dokumentiert.
Mitgenommene Artefakte
- Eigener agentischer Workflow mit Zustandsmodell, Gates und Eskalationslogik, exportierbar aus der Lab-Umgebung
- Code-Repository mit Referenzarchitektur und Musterlösungen je Tagesstand
- Gate-Katalog mit Aktionsklassen als Vorlage für eigene Prozesse
- Evaluationsset für Trajektorien mit gemessener Erfolgs- und Kostenbaseline
- Abnahmeprotokoll und Übertrags-Skizze für den realen Prozess im eigenen Haus
Optionale Erweiterungen
- Sovereign AI Platform Engineering (AI-PLATFORM) für die Plattform, auf der Agenten souverän betrieben werden
- Secure GenAI und Agent Threat Modeling (AI-SEC) für die systematische Bedrohungsanalyse vor dem Produktivgang
- Sovereign Agents als Projektweg, wenn wir den ersten produktiven Agenten gemeinsam mit Ihnen bauen sollen
Abgrenzung
Der Track baut einen Übungsagenten und befähigt Ihr Team zum eigenen Design. Er verbindet keine Produktionssysteme und ersetzt weder Threat Modeling (AI-SEC) noch ein Implementierungsprojekt, dafür sprechen wir über Sovereign Agents.
Häufige Fragen
Vier Tage und 31.600 € sind eine Ansage. Warum nicht zwei Tage Framework-Schulung?
Weil das Framework der kleinste Teil ist. Zustandsmodell, Gates, Eskalation und Trajektorien-Evaluation sind die Teile, die zwischen Demo und Verantwortung liegen, und sie brauchen Implementierungs- und Härtetestzeit.
Welches Agenten-Framework wird unterrichtet?
Die Architekturmuster stehen im Vordergrund und werden mit schlanker Open-Source-Orchestrierung umgesetzt, damit jede Entscheidung sichtbar bleibt. Was Sie bauen, ist auf gängige Frameworks übertragbar, die Abnahmelogik ist framework-unabhängig.
Dürfen unsere Agenten nach dem Training produktiv handeln?
Das entscheiden Ihre Gates, nicht das Zertifikat. Der Track vertritt eine klare Linie: Verantwortung bekommt ein Agent erst nach bestandenen Gates und dokumentierter Abnahme, beginnend mit vorschlagenden Aktionen. Das Abnahmeprotokoll gibt Ihnen genau dafür den Rahmen.