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Von Prompt Engineering zu KI-Agenten mit n8n

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist StackFuel 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 4 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
19.10.2026
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

  • Der Weg von einzelnen Prompts zu eigenständig handelnden KI-Agenten ist kürzer, als viele annehmen, verlangt aber ein klares Fundament. Prompt Engineering bildet den Ausgangspunkt, KI-Agenten das Ziel. Der Kurs führt diesen Weg schrittweise in n8n zusammen.

Kursinhalt

  1. 1

    Prompt Engineering als Ausgangspunkt

    • Wirksame Prompts mit Rollen und Chain-of-Thought gestalten
    • Prompts iterativ verfeinern und bewerten
    • Grenzen und Risiken von Sprachmodellen einordnen
  2. 2

    Daten für prompt- und agentengestützte Abläufe

    • Datenqualität sichern und Formate vereinheitlichen
    • Fehlende und fehlerhafte Werte behandeln
    • Wissensquellen für Agenten vorbereiten
Alle 5 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Von Prompts zu Workflows in n8n

    • LLM-Nodes konfigurieren und Prompts in Abläufe einbinden
    • Mehrstufige Prompt-Ketten aufbauen
    • Token-Verbrauch und Kosten optimieren
  2. 4

    KI-Agenten aufbauen und ausstatten

    • Agenten mit Memory, RAG-Wissen und Tools ausrüsten
    • Function-Calling und MCP-Server anbinden
    • Agent-Patterns für Use Cases auswählen
  3. 5

    Agentenlösungen absichern und wartbar betreiben

    • Output validieren und Halluzinationen erkennen
    • DSGVO-konforme Verarbeitung sicherstellen
    • Agenten dokumentieren und wartbar betreiben

Berufliche Relevanz

  • Vom Prompt Engineering ausgehend schrittweise zu KI-Agenten gelangen
  • Prompts, Ketten und Agenten in n8n zusammenführen
  • Agentische Lösungen sicher und nachvollziehbar betreiben

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Frankfurt am Main

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Düsseldorf

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, 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

StackFuel GmbH: 729 Kurse mit aktuellem Termin an 10 Orten

729Kurse mit aktuellem Termin
10Angebotsorte

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Angebote an 10 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei StackFuel GmbH.

Themen

KI & Machine LearningData AnalystPython-ProgrammierungDatenbanken & SQLData Science

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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir