19 MinutenProduktionsreife RAG-Anwendungen entwickeln: Jerry Liu
Die Kontrollen für produktionsreife RAG-Systeme erkennen, die einfachen Demos für Dokumentenchats fehlen.
FortgeschrittenKI für Unternehmen
Effektivere KI-Agenten entwickeln
Anthropic. Anthropic-Entwickler zeigen, was sie tatsächlich änderten, als ihre Multi-Agenten-Systeme Werkzeuge falsch verwendeten: Endpunkte zusammenführen, Namen statt IDs zurückgeben und MCP sowie Agent Skills nutzen, statt immer mehr Werkzeuge in den System-Prompt zu packen. Das entspricht Punkt für Punkt der Checkliste des Artikels zu Werkzeugbeschreibungen und Rückgabeformaten.
Hinweis von AI Expert
Die Beispiele sind Anthropic-spezifisch, die Gestaltungsregel ist jedoch stabil: Mehrdeutigkeit reduzieren, nützliche Identifikatoren zurückgeben und die Werkzeugwahl anhand realer Aufgaben testen. Prüfen Sie die aktuellen Empfehlungen zu Agent Skills und MCP, bevor Sie ein produktspezifisches Muster übernehmen.
Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten
Werkzeuge so gestalten, dass Agenten die richtige Aktion mit den richtigen Parametern auswählen.
Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen
Sie sollten den Unterschied zwischen Werkzeugschema, Werkzeugbeschreibung und Agentenanweisung kennen.
Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026
Nächste Videos ansehen
Fahren Sie mit demselben Lernpfad fort und sehen Sie die nächsten kuratierten Begleitvideos.
19 Minuten
39 MinutenEinführung in RAG 2.0: agentisches RAG und Wissensgraphen (KOSTENLOSE Vorlage)
Agentisches und graphbasiertes Retrieval anhand einer konkreten Implementierung vergleichen.
FortgeschrittenKI für Unternehmen
13 MinutenRAG vs. Fine-Tuning vs. Prompt-Engineering: KI-Modelle optimieren
Auf Grundlage des tatsächlichen Fehlermusters zwischen Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning oder einer Kombination wählen.
FortgeschrittenKI für Unternehmen
Thema vertiefen
Sorgfältig ausgewählte externe Kurse, die dieses Thema vertiefen.
Coursera · Emory UniversityGenerative AI in Marketing
Emory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
Fortgeschritten~14 hours · self-paced (4 modules)
Coursera · IBMGenerative KI für Führungskräfte und die Geschäftsleitung
IBM AI Academy
Die Antwort der GenAI-Ära auf strategische Fragen der Geschäftsleitung. Drei kurze Kurse, die sich gezielt an Führungskräfte richten – ohne technische Vorkenntnisse vorauszusetzen. Sie zeigen, wo generative KI Wert schafft, wie sie verantwortungsvoll gesteuert wird und wie aus einem vagen „Wir sollten KI einsetzen“ ein konkreter, belastbarer Anwendungsfall entsteht. Bewertung: 4,6 bei rund 700 Rezensionen. Am besten vor Ihrer nächsten KI-Budgetentscheidung absolvieren.
Fortgeschritten~10 Stunden · 3-Kurs-Spezialisierung