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KI Agenten: Agentic AI in der Praxis

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Developer Akademie GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
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LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Die klassische Automatisierung folgt starren Regeln und vordefinierten Pfaden, stößt jedoch bei unstrukturierten Aufgaben und komplexen Entscheidungsprozessen an ihre Grenzen. Diese Weiterbildung vermittelt praxisnah, wie autonome KI-Agenten konzipiert und als steuernde Einheiten in digitale Arbeitsabläufe integriert werden. Im Mittelpunkt steht das Konzept der Agentic AI: Assistenzsysteme, die nicht nur auf Befehle reagieren, sondern eigenständig Werkzeuge nutzen, mehrstufige Probleme analysieren und Handlungsabläufe dynamisch planen.
  • Der strukturierte Lernweg führt von den theoretischen Grundlagen autonomer Architekturen über die präzise Steuerung von Systemkontexten bis hin zur Orchestrierung verteilter Multi-Agenten-Netzwerke. Teilnehmende lernen, wie Sprachmodelle über standardisierte Schnittstellen an externe Datenbanken und Software-Dienste angebunden werden, um eigenverantwortlich operative Aufgaben zu lösen. Ein wesentlicher Schwerpunkt liegt auf der praktischen Umsetzung von Feedback-Schleifen, der Fehlerkorrektur und der Absicherung von Leitplanken für den verlässlichen Live-Betrieb.
  • Nach erfolgreichem Abschluss sind Absolventinnen und Absolventen in der Lage, intelligente Agenten-Systeme eigenständig zu entwickeln, zu testen und in bestehende Unternehmensprozesse einzubinden. Sie können kognitive Arbeitslasten automatisieren, komplexe Analyseprozesse an autonome Agenten delegieren und die Effizienz digitaler Prozesse durch zukunftsweisende KI-Architekturen massiv steigern.
  1. 1

    Grundlagen & Architekturen autonomer KI-Agenten

  2. 2

    Context-Engineering & Speicherverwaltung

Alle 5 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Tool-Nutzung, Function Calling & APIs

  2. 4

    Multi-Agenten-Systeme & Kollaboration

  3. 5

    Praxisprojekt, Testing & Produktivbetrieb

  • Agentic AI Konzepte: Unterschied zwischen statischen Prompts und autonomen, zielgerichteten Agentensystemen
  • ReAct-Framework: Funktionsweise von Reasoning, Acting und iterativen Denkprozessen in der Praxis
  • Entwicklungsumgebung: Aufsetzen des technischen Setups für agentenbasierte Anwendungen
  • Leitplanken & Sicherheit: Einhaltung von Guardrails, Zugriffskontrollen und Risikominimierung im Agenteneinsatz
  • System-Prompts: Präzise Definition von Persönlichkeit, Rollen und Verhaltensregeln für Agenten
  • Kurz- und Langzeitgedächtnis: Verwaltung von Kontextfenstern, Historien und persistenten Speicherstrukturen
  • State Management: Verfolgung des aktuellen Bearbeitungsstatus innerhalb mehrstufiger Aufgaben
  • Optimierung: Feinabstimmung von Ein- und Ausgabeparametern zur Steigerung der Antwortqualität
  • Function Calling: Programmierte Bereitstellung von Werkzeugen, die der KI-Agent autonom auswählt und aufruft
  • Schnittstellen-Anbindung: Verknüpfung von Agenten mit externen Web-Services, Cloud-Diensten und Datenbanken
  • Wissensintegration (RAG): Anbindung unternehmensinterner Dokumente als fundierte Informationsbasis für den Agenten
  • Datenverarbeitung: Strukturierter Empfang und Weitergabe von berechneten Ergebnissen an andere Systeme
  • Spezialisierte Agenten: Aufteilung komplexer Gesamtaufgaben auf ein Team aus fokussierten Teil-Agenten
  • Kommunikationsmuster: Steuerung des Informationsaustauschs und der Übergaben zwischen verschiedenen Agenten
  • Qualitätssicherung: Implementierung von Review- und Korrekturschleifen, bei denen Agenten die Ergebnisse anderer prüfen
  • Fehlerbehandlung: Systematisches Erkennen von Sackgassen und automatisierte Ausweichstrategien
  • Use-Case-Konzeption: Planung eines realen Anwendungsfalls für einen autonomen KI-Agenten im Arbeitsalltag
  • Implementierung: Eigenständige Erstellung, Konfiguration und Verknüpfung aller Agenten-Komponenten
  • Validierung & Debugging: Durchführung von Testläufen zur Analyse des Agentenverhaltens und Fehlerbehebung
  • Deployment: Überführung des Agenten-Systems in den stabilen Produktivbetrieb und laufendes Monitoring

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Recklinghausen

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Recklinghausen

    Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Hamburg

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

    Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

  2. 2

    Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

    Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

  3. 3

    Verantwortung schrittweise aufbauen

    Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

04 · Anbieter

Developer Akademie GmbH: 164 Kurse mit aktuellem Termin an 9 Orten

164Kurse mit aktuellem Termin
9Angebotsorte

164 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer, Online-Coaching.

Angebote an 9 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Developer Akademie GmbH.

Themen

KI & Machine LearningPython-ProgrammierungJavaScript-ProgrammierungWeb- & Frontend-EntwicklungSoftwareentwickler

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

5.387 Kurse zum Vergleich

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir