Tiefe im Produktivbetrieb. Systementwurf, Evaluierungen und die schwierigen architektonischen Entscheidungen.
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17 MinutenEinen Multi-Agenten-Entwicklungsworkflow mit klaren Review-Grenzen einrichten, damit generierte Änderungen klein, getestet und eindeutig verantwortet bleiben.
56 MinutenEinen ROI-Nachweis für einen KI-Workflow mit Ausgangswert, direkten und indirekten Vorteilen, Qualitätsprüfungen und einer expliziten Abbruchentscheidung entwickeln.
41 MinutenMake-or-Buy-Entscheidungen für KI anhand von Ergebnis, Datenkontrolle, Workload-Wirtschaftlichkeit, Infrastrukturreife und betrieblicher Verantwortung treffen.
20 MinutenPraktische Zugriffskontrollmuster für RAG mit Unternehmenswissen bewerten, bevor sensible interne Dokumente indexiert werden.
30 MinutenDen historischen Zeitplan des Videos mit dem geltenden EU-Recht vergleichen und die aktuellen Fristen anschließend den Aufgaben zu Anbieternachweisen und Zuständigkeiten zuordnen, die ein KMU einplanen muss.
37 MinutenPrivate KI als Infrastruktur- und Governance-Entscheidung bewerten, statt sich reflexartig für SaaS oder Selbstbetrieb zu entscheiden.
69 MinutenDie wahrscheinlich ersten Fehlermodi eigener Agenten erkennen und Tests, Rückfallmechanismen sowie Abschaltkriterien für jeden davon im Voraus planen.
7 MinutenVerstehen, weshalb Dokumentenparsing, Strukturerhalt und Qualitätsprüfungen bei der Aufnahme erforderlich sind, bevor RAG über PDFs und gemischte Dateiformate aufgebaut wird.
6 MinutenDie Kernarchitektur eines Sprachagenten und die Fehlerpunkte erkennen, die das Kundenvertrauen in realen Anrufen beeinträchtigen.
211 MinutenDen modernen LLM-Stack so gut verstehen, dass Sie Tokens, Training, Werkzeuge und Fehlermodi fundiert beurteilen können.
40 MinutenProduktideen mit partieller Autonomie bewerten, bei denen Menschen die Kontrolle über risikoreiche Entscheidungen behalten.
190 MinutenEinen LangGraph-Agenten mit typisiertem Zustand, bedingtem Routing, Checkpoints und Werkzeugnutzung entwickeln und beurteilen, wann sich diese Explizitheit auszahlt.
66 MinutenEin CrewAI-Team im Rollen-Ziele-Hintergrundgeschichten-Modell aufsetzen und seinen verborgenen Ausführungszyklus mit expliziten Graphen vergleichen.
15 MinutenEinfachere Agentenschleifen mit klaren Abbruchregeln, Aufgabengrenzen und menschlichen Kontrollpunkten entwerfen.
18 MinutenHäufige Fehler beim Agentenbau erkennen, bevor Sie mehrere Agenten, komplexe Prompts oder verborgenen Zustand ergänzen.
5 MinutenVerstehen, weshalb screenshotbasierte Computersteuerung gegenüber API-nativer Automatisierung leistungsfähig, aber langsam, teuer und fragil ist.
8 MinutenEntscheiden Sie, wo Browser- oder Computer-Agenten kommerziell nützlich sein könnten, trotz ihrer operativen Risiken.
22 MinutenDie Muster Schreiben, Auswählen, Komprimieren und Isolieren anwenden, um Agentenkontext bewusst zu verwalten.
8 MinutenVerstehen, wie lange Kontexte unter Mehrdeutigkeit und Ablenkungen versagen können, und Tests für dieses Risiko entwerfen.
19 MinutenAbschätzen, wann sich Prompt-Caching für reale Workloads lohnt, indem Schreibaufschläge und Einsparungen beim Lesen gegeneinander abgewogen werden.
56 MinutenPrompt-Caching nur einsetzen, wenn stabile Präfixe sowie Latenz- und Kostenverhalten zum Workload passen.
55 MinutenEine Eval-Stufenfolge entwerfen, die Regressionen erkennt, bevor Änderungen an Prompts oder Modellen die Nutzer erreichen.
19 MinutenVerstehen, wie ein Produktionsteam Assertions, menschliche Prüfung und LLM-Bewerter so kombiniert, dass Regressionen vor der Veröffentlichung sichtbar werden.
Sie können Quantisierung, LoRA- und QLoRA-Feinabstimmungen von Anfang bis Ende auf Hardware durchführen, die die meisten Entwickler bereits besitzen.
Fine-Tuning in die umfassendere Trainingspipeline einordnen und entscheiden, wann es Prompting oder RAG überlegen ist.
104 MinutenVerstehen, wie MCP über einen lokalen Demo-Server hinaus in agentische Systeme eingebettet wird.
75 MinutenEinen ersten MCP-Server entwickeln und verstehen, wie Werkzeuge, Schemata, Prompts, Ressourcen und Transporte zusammenspielen.
19 MinutenWerkzeuge so gestalten, dass Agenten die richtige Aktion mit den richtigen Parametern auswählen.
29 MinutenEntscheiden können, welches Verhalten in den System-Prompt, die Werkzeugbeschreibung oder die Vorbedingungen des Werkzeugs gehört.
7 MinutenEntscheidungen zu Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis trennen und festlegen, wann der Agent Informationen speichern soll.
44 MinutenEpisodisches, semantisches, Arbeits- und prozedurales Gedächtnis in einem Agenten implementieren, statt die Kategorien nur benennen zu können.
9 MinutenTraces, Projekte und Datensätze in LangSmith navigieren sowie Tokenkosten, Latenz, Fehlerrate und Details einzelner Spans ablesen können.
154 MinutenTracing, Evaluation, Feedback und Produktionsprüfung zu einem Betriebszyklus für LLM-Systeme verbinden.
17 MinutenVerstehen, was beim Übergang von RAG zu regulierten, risikoreichen Unternehmensanwendungen scheitert.
19 MinutenDie Kontrollen für produktionsreife RAG-Systeme erkennen, die einfachen Demos für Dokumentenchats fehlen.
13 MinutenPrompt-Injection als Vermischung nicht vertrauenswürdiger Daten modellieren und Sicherheitsgrenzen für die Werkzeugnutzung entwerfen.
17 MinutenAbwehrmaßnahmen gegen Prompt-Injection prüfen, darunter Taint-Analyse, eingeschränkte Ausgabeformen, Nutzerisolation, deterministische Einstellungen und redundante Kontrollen für kritische Pfade.
9 MinutenErklären, wann Retrieval die richtige Lösung ist und wann Fine-Tuning tatsächlich helfen kann.
13 MinutenAuf Grundlage des tatsächlichen Fehlermusters zwischen Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning oder einer Kombination wählen.
77 MinutenNachvollziehen, wie Fachleute für produktive Prompts Anweisungen, Beispiele und Verhaltensgrenzen unter realem Zeitdruck überarbeiten, statt Prompts als einmalig geschriebenen Text zu behandeln.
25 MinutenBeobachten, wie aus einem vagen Prompt für Versicherungsansprüche ein strukturierter, testbarer Prompt mit klareren Beispielen, Ausgaberegeln und definiertem Ablehnungsverhalten wird.
39 MinutenAgentisches und graphbasiertes Retrieval anhand einer konkreten Implementierung vergleichen.
16 MinutenDen GraphRAG-Ablauf nach Microsoft verstehen: Entitätsextraktion, Communities, Zusammenfassungen und abfrageorientierte Synthese.
32 MinutenVerstehen, warum Serving-Engines, Batching und der Speicherbedarf des KV-Caches die Wirtschaftlichkeit selbst betriebener Inferenz bestimmen.
42 MinutenBeurteilen, wann vertikale KI-Agenten einen echten dauerhaften Wettbewerbsvorteil schaffen und wann sie nur dünne Wrapper sind.
34 MinutenPreisgestaltung und Spezialisierung eines KI-Produkts anhand messbarer Ergebnisse statt anhand von Sitzplatzzahlen bewerten.
41 MinutenErklären können, was der strikte Modus garantiert, wie er sich vom früheren JSON-Modus unterscheidet und wie Ablehnungen in den Vertrag für strukturierte Ausgaben passen.
18 MinutenVerstehen, warum schemaorientierte LLM-Aufrufe typisierte Objekte, Validatoren, Wiederholungsversuche und einen expliziten Umgang mit fehlerhaften oder halluzinierten Feldern benötigen.
