Agentische KI-Systeme gehen über traditionelle generative KI hinaus, indem sie Software-Agenten ermöglichen, zu planen, Entscheidungen zu treffen, Werkzeuge zu nutzen, mit externen Systemen zu interagieren und mehrstufige Aufgaben mit größerer Autonomie zu erledigen. Dieser Kurs bietet eine strukturierte Einführung in das Design, die Entwicklung, Anwendung, das Testen und die Optimierung effektiver agentischer Systeme.
Der Kurs beginnt mit den Grundlagen der agentischen KI und erklärt, wie sich agentische Systeme von standardmäßigen promptbasierten generativen KI-Anwendungen unterscheiden. Die Lernenden werden die Eigenschaften autonomer Agenten erkunden, einschließlich Zielorientierung, Vernunft, Planung, Gedächtnis, Entscheidungsfindung, Werkzeugnutzung und Interaktion mit sich ändernden Umgebungen.
Der Kurs untersucht dann die Hauptbausteine agentischer Systeme. Die Lernenden werden verstehen, wie Sprachmodelle, Anweisungen, Gedächtniskomponenten, Werkzeuge, APIs, Datenquellen, Workflows und Feedback-Mechanismen zusammenwirken, um einen funktionalen Agenten zu schaffen. Es wird auch auf die Beziehungen zwischen einzelnen Agenten, Benutzern und externen Systemen eingegangen.
Die Lernenden werden erkunden, wie man effektive agentische Workflows für komplexe Aufgaben entwirft. Dies beinhaltet das Aufteilen von Zielen in kleinere Aktionen, das Definieren von Entscheidungspunkten, das Organisieren von Aufgabensequenzen, das Handhaben von Abhängigkeiten und das Erstellen zuverlässiger Pfade, denen Agenten folgen können. Der Kurs erklärt, wie strukturierte Workflows Konsistenz, Effizienz und Kontrolle verbessern können, während Agenten weiterhin autonom operieren.
Der Entwicklungsabschnitt konzentriert sich auf die Erstellung autonomer Agenten, die Ziele interpretieren, geeignete Aktionen auswählen, verfügbare Werkzeuge nutzen, Ergebnisse bewerten und ihr Verhalten anpassen können. Die Lernenden werden praktische Überlegungen für die Definition von Agentenverantwortlichkeiten, das Setzen von Grenzen, das Management des Kontexts und die Reduzierung unnötiger oder falscher Aktionen untersuchen.
Der Kurs stellt gängige Werkzeuge und Frameworks zur Erstellung agentischer KI-Lösungen vor. Die Lernenden werden verstehen, wie diese Technologien die Modellintegration, das Aufrufen von Werkzeugen, die Orchestrierung, das Gedächtnis, das Workflow-Management und die Kommunikation zwischen Agenten unterstützen. Der Fokus liegt auf der Auswahl von Werkzeugen basierend auf Projektanforderungen, anstatt sich auf ein einzelnes Framework zu verlassen.
Praktische Anwendungen agentischer Systeme werden in Geschäftsabläufen, Kundenservice, Forschung, Datenverarbeitung, Workflow-Automatisierung, Content-Management und Entscheidungsunterstützung untersucht. Die Lernenden werden untersuchen, wie autonome Agenten die Produktivität verbessern können, während sie die Situationen erkennen, in denen menschliche Überprüfung erforderlich ist.
