Agentic AI

Wann ein Agent das richtige Werkzeug ist — und wann nicht: Agent vs. Workflow, Kontroll-Schleifen, Tool-Use und Reliabilität. Autonomie ist ein Trade-off, kein Ziel.

Grundlagen: Agent vs. Workflow — und wann nicht

Was ein System agentisch macht, wann ein Agent das falsche Werkzeug ist, und warum Autonomie ein Trade-off ist — die Entscheidungen, bevor die erste Zeile Agent-Code steht.

9 Lektionen · Decision Checks

Kontroll-Schleifen: ReAct, Planung, Termination

Wie die Schleife eines Agenten funktioniert und wie man sie beherrscht — Reason-Act-Observe, Planung, Termination, Loop-Detection, Reflection und Kontext-Management.

10 Lektionen · 1 Mission

Tool-Use: Design, Selektion, Sicherheit

Tools sind das Interface des Agenten zur Welt: gutes Tool-Design, eine kleine orthogonale Menge, Parameter-Validierung, Fehlerbehandlung, Least-Privilege und der Umgang mit dem, was Tools zurückgeben.

9 Lektionen · Decision Checks

Multi-Agent-Systeme: Delegation & Kontrolle

Mehrere Agenten nur dann einsetzen, wenn unabhängige Teilaufgaben und überprüfbare Übergaben den Koordinationsaufwand rechtfertigen.

4 Lektionen · Decision Checks

MCP-Server: Capability-Grenzen, Trust & Betrieb

MCP standardisiert die Grenze zwischen Host, Client und Server. Lerne Primitives, Transport, Capability-Negotiation, Vertrauens- und Autorisierungsgrenzen sowie den sicheren Betrieb eines MCP-Servers.

9 Lektionen · Decision Checks

Reliabilität & Betrieb

Agenten produktionsreif machen: Verifikation, Idempotenz, Human-in-the-Loop, Kosten-Budgets, Observability, Failure-Modes, Agenten-Evaluation und Laufzeit-Guardrails.

9 Lektionen · Decision Checks

Track Boss · Abschlusslage

Reliabilität & Betrieb

Der Abschluss-Check von „Agentic AI": begründe „Reliabilität & Betrieb" unter den Trade-offs der 5 vorherigen Module.

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