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Multi-Agent-Systeme — KI-Teams orchestrieren
Eine KI ist gut. Ein Team aus spezialisierten KI-Agenten ist 100x besser. Lernen Sie, wie Sie mehrere KI-Systeme zusammenarbeiten lassen — der nächste große Sprung nach ChatGPT.
Beschreibung
ChatGPT war erst der Anfang. Die wahre Revolution sind Multi-Agent-Systeme: Mehrere spezialisierte KI-Agenten, die wie ein Team zusammenarbeiten. Ein Agent recherchiert, einer schreibt, einer prüft, einer optimiert — und alles läuft automatisch.
Das klingt nach Science Fiction? Es ist Realität. In diesem Kurs bauen Sie Ihr eigenes Multi-Agent-System: Von der Architektur über die Tool-Integration bis zum orchestrierten Workflow. Sie lernen die Frameworks (CrewAI, AutoGen, LangGraph), verstehen die Patterns und gehen mit einem funktionierenden Prototypen nach Hause.
Für Entwickler, Tech-Leads, KI-Enthusiasten und alle, die verstehen wollen, wohin die KI-Reise geht.
Am Ende haben Sie: Einen funktionierenden Multi-Agent-Prototyp für einen realen Business Case.
Lernziele
- Multi-Agent-Architekturen verstehen und für eigene Use Cases designen
- Mit CrewAI, AutoGen und LangGraph eigene Agent-Teams aufbauen
- Tool-Integration: Agenten mit Browsern, APIs, Datenbanken und Dateisystemen verbinden
- Agent-Orchestrierung: Sequentielle, parallele und hierarchische Workflows bauen
- Fehlerbehandlung, Guardrails und Monitoring für Agent-Systeme implementieren
- Funktionierenden Multi-Agent-Prototyp für einen realen Business Case bauen
Agenda
1
Was sind Multi-Agent-Systeme? Architektur-Patterns und Anwendungsfälle
2
Single Agent Deep-Dive: ReAct, Tool Use und Function Calling
3
Framework-Vergleich: CrewAI vs. AutoGen vs. LangGraph vs. Claude Agent SDK
4
Hands-on: Erstes 2-Agent-System bauen (Researcher + Writer)
5
Tool-Integration: Web-Suche, APIs, Dateien und Datenbanken anbinden
6
Orchestration-Patterns: Sequential, Parallel, Hierarchical, Consensus
7
Praxis: 4-Agent-System für einen realen Business Case
8
Production-Readiness: Error Handling, Guardrails, Monitoring, Kosten
9
Ausblick: Autonomous Agents, Computer Use und die Zukunft der KI-Arbeit
Voraussetzungen
- Programmiererfahrung (Python bevorzugt, JavaScript möglich)
- Grundverständnis von LLMs und APIs
- Erfahrung mit mindestens einem KI-Tool im produktiven Einsatz