
KI Schulungen - KI-Agenten und Multi-Agent-Systeme
Von der ersten Agentenlogik bis zur koordinierten Zusammenarbeit mehrerer Spezialisten.
KI Schulungen – KI-Agenten und Multi-Agent-Systeme:

In unserem Workshop „KI-Agenten: Automatisiere deine Arbeit“ erhältst du einen praxisnahen Einstieg in die Welt der KI-gestützten Prozessautomatisierung. Du lernst, wie du wiederkehrende Aufgaben wie Datenverarbeitung, Terminplanung oder Kommunikation effizient mit KI-Agenten umsetzt und diese nahtlos in bestehende Systeme integrierst.

In diesem Seminar lernst Du, wie Du KI-Agenten in n8n praxisnah planst, aufbaust und sicher in automatisierte Workflows integrierst. Du richtest Schnittstellen zu OpenAI, Gemini, Claude und weiteren LLMs ein, konfigurierst Nodes, entwickelst Decision-Flows und optimierst Deine Prompts für zuverlässige Ergebnisse.

Claude Skills können mehr sein als ein netter Assistent: Richtig aufgebaut werden sie zu einem Workflow-System, das Entscheidungen trifft, Tools ansteuert und Ergebnisse nachvollziehbar dokumentiert. In diesem Seminar entwickelst Du genau diese Fähigkeit.

In vielen Unternehmen gibt es inzwischen mehrere KI-Tools, aber keine verlässliche Klammer, die daraus einen steuerbaren Ablauf macht. Dieses Seminar zeigt Dir, wie Du diese Klammer baust: eine Orchestrierung, die LLMs, Datenquellen und Tools zu einem kontrollierten Workflow verbindet.
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Die AB-620 Copilot Studio Schulung zeigt dir, wie du integrierte KI-Agent-Lösungen entwirfst und für den produktiven Einsatz vorbereitest. Du entwickelst Dialoge mit Themen, Antworten und Adaptive Cards, bindest Aktionen über Connectoren und REST-APIs an und planst die Zusammenarbeit mehrerer Agents.
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Wenn ein KI-Agent in Produktivsystemen Aktionen ausführen darf, brauchst Du mehr als gute Prompts. In diesem Seminar entwickelst Du Custom KI-Agents mit der OpenAI Assistants API und baust sie so, dass sie nachvollziehbar, testbar und sicher sind.
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Ein KI-Agenten-Seminar für Führungskräfte muss vor allem eine Frage klären: Wer trägt die Verantwortung, wenn ein Agent Informationen sammelt, Ergebnisse vorbereitet oder Arbeitsschritte selbstständig ausführt? Ohne festgelegte Grenzen entstehen Risiken durch falsche Ergebnisse, vertrauliche Daten in ungeeigneten Kontexten, ungeprüfte Empfehlungen und Entscheidungen ohne nachvollziehbare Grundlage.
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Viele Teams unterschätzen, dass KI-Agenten ein eigenes Betriebs- und Sicherheitskonzept brauchen. Ein Agent kann innerhalb von Sekunden dutzende Tool-Calls auslösen, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und Entscheidungen treffen, die sich später kaum rekonstruieren lassen, wenn nur Textlogs existieren.
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Wenn autonome Agenten Marktforschung übernehmen sollen, brauchst Du mehr als gute Prompts: Du brauchst ein System, das planbar, auditierbar und wirtschaftlich ist. In diesem Aufbau-Seminar entwickelst Du genau dieses System.
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Das zweitägige Agentic AI Seminar zeigt dir, wie du agentische Systeme vom Prototyp in einen kontrollierten Betrieb überführst. Ein Agent mit Tool-Zugriff ist Teil deiner Systemlandschaft: Er verarbeitet Kontext, verwaltet Zustände, ruft APIs auf und stößt Aktionen in Fachanwendungen an.
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Die Langdock-Schulung führt dich vom unkoordinierten Einsatz einzelner KI-Werkzeuge zu abgestimmten Arbeitsweisen für Chat, Assistants, Agents, Workflows und APIs. Du richtest einen Assistant mit freigegebenem Wissen ein, entwickelst einen wiederholbaren Workflow mit Prüfschritten und legst fest, welche Rollen auf Modelle, Datenquellen und Funktionen zugreifen dürfen.
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AI-103 Training führt dich von einem eingerichteten Microsoft Foundry-Projekt zu Azure-AI-Apps und Agents, die Modelle, Wissen und Tools miteinander verbinden. Du arbeitest mit Python, SDKs und APIs, wählst Modelle für konkrete Aufgaben aus und prüfst ihre Antworten anhand definierter Kriterien.
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In diesem Seminar lernst Du, wie Du leistungsfähige KI-Anwendungen mit semantischer Suche, Vektordatenbanken und Retrieval-Augmented Generation praxisnah aufbaust. Du verstehst, wie Embeddings, Chunking, Ähnlichkeitsmetriken und moderne Retrieval-Methoden zusammenspielen, um präzise, kontextbezogene Antworten aus eigenen Unternehmensdaten zu erzeugen.
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Das LangGraph-Training übersetzt einen fachlichen Agentenprozess in einen ausführbaren State Graph, der den Zustand speichert, Werkzeuge aufruft und Freigaben an den richtigen Stellen erzwingt. Du zerlegst den Prozess in State, Nodes und Edges, weist jedem Knoten eine begrenzte Aufgabe zu und machst Entscheidungen im Graph sichtbar.
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Die MCP-Server Schulung behandelt den gesamten Lebenszyklus eines Servers für das Model Context Protocol. Du entscheidest zuerst, welche Funktionen als Tools angeboten werden und welche Daten ein KI-Agent über Resources abrufen darf.
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In der OpenAI Agents SDK Schulung stellst du eine bestehende Assistants-Anwendung kontrolliert auf die Responses API und das OpenAI Agents SDK um. Das ist zeitkritisch: Die Assistants API wird am 26.
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Das AB-100 Training vermittelt die Architekturentscheidungen, die hinter agentischen KI-Geschäftslösungen auf Microsoft-Plattformen stehen. Du bewertest geeignete Geschäftsprozesse, entwickelst daraus einen Architekturentwurf und dokumentierst, wie Agents, Copiloten, Datenquellen und Unternehmenssysteme zusammenspielen.
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LangChain RAG verbindet Sprachmodelle mit eigenen Dokumenten, Datenquellen und Tools. Entscheidend ist nicht die nächste Prompt-Demo, sondern eine Architektur, deren Retrieval, Ablauflogik und Ausgaben sich prüfen lassen.
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In diesem Seminar lernst du, wie du mit Google Dialogflow leistungsfähige Chatbots planst, erstellst und gezielt weiterentwickelst. Du bekommst einen verständlichen Einstieg in die Benutzeroberfläche, baust Schritt für Schritt eigene Dialoge auf und erfährst, wie du natürliche Gesprächsverläufe für Kundinnen und Kunden gestaltest.

Im Seminar „Chatbots und Virtuelle Assistenten für Kundenservice“ lernst du, wie KI-basierte Systeme die Kommunikation mit Kund:innen automatisieren und verbessern können. Der Workshop vermittelt, wie du Chatbots gestaltest, implementierst und in bestehende Prozesse integrierst – von der Dialogführung über die Nutzung von NLP bis hin zur Erfolgsmessung.
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Wenn Du Dir einen Personal AI Assistant wünschst, der nicht bei jedem Chat neu „erzogen“ werden muss, brauchst Du ein Setup aus Regeln, Wissen, Tests und Betrieb. Genau daran arbeitest Du in diesem Aufbau-Seminar.

In diesem Seminar entwickelst Du Multi-Agenten-Systeme als Engineering-Aufgabe: mit klaren Schnittstellen, überprüfbaren Ergebnissen und Betriebskonzept. Du startest mit dem Fundament: Begriffe, Architekturbausteine und typische Agenten-Topologien.
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Dieses Aufbau-Seminar ist für Dich, wenn Du eine KI-gestützte Datenbanksuche nicht als Experiment, sondern als Produktfunktion entwickeln willst. Du lernst, wie Du Relevanz systematisch herstellst, statt Dich auf zufällige Modellantworten zu verlassen.

Dieses Advanced-Seminar zeigt Dir, wie Du KI-Funktionen als verlässliche Produktoberfläche baust, statt als experimentellen Chat. Du entwickelst ein Design- und Technikgerüst, das typische KI-Risiken im Frontend abfedert: unklare Verantwortlichkeit, fehlende Nachweise, unvorhersehbare Latenz und schwierige Fehlerbilder.

Viele KI-Prototypen scheitern, sobald sie in eine echte Anwendung müssen: Ausgaben sind nicht stabil, Kosten laufen aus dem Ruder, Latenzen frustrieren Nutzerinnen und Nutzer, und im Betrieb fehlen Messwerte. Dieses Seminar gibt dir ein praxistaugliches Integrationsmuster, mit dem du KI-APIs zuverlässig in Produkte einbettest.
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Die MLflow 3 Schulung verbindet LLM-Traces, Experimentläufe und Modellfreigaben in einem gemeinsamen Workflow. Du richtest einen Tracking-Server mit Backend-Store und Artifact-Store ein, protokollierst Runs mit den benötigten Metadaten und vergleichst Ergebnisse im MLflow-UI sowie über Python-Code.
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In diesem Kurs baust Du KI-gestützte Java-Microservices praxisnah mit Spring Boot, Spring AI und LangChain4j. Du startest mit sauberem IntelliJ-Setup, klärst zentrale KI-Grundlagen und integrierst LLMs über den Spring AI ChatClient in moderne Enterprise-Anwendungen.
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In diesem Grundkurs lernst du, wie du mit Microsoft AI Builder KI praxisnah in deine Geschäftsprozesse integrierst. Du verstehst die Unterschiede zwischen Copilot und AI Builder, erstellst eigene KI-Modelle und nutzt vordefinierte Modelle für Formularverarbeitung, Objekterkennung, Textanalyse, Sentiment-Analyse und Prognosen.
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Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für deine KI Schulungen – KI-Agenten und Multi-Agent-Systeme. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden.
Viele unserer angebotenen Kurse und Schulungen können in englischer Sprache abgehalten werden. Frage gerne diesbezüglich an.
Wenn du nach KI-Agenten Schulung, Multi-Agent-Systeme Weiterbildung, Agentic AI Seminar, MCP Kurs oder Agents SDK Training suchst, brauchst du kein weiteres Überblicksthema ohne Praxisbezug. Entscheidend ist, wie aus einem Modell ein belastbarer Ablauf wird, der Aufgaben plant, Tools nutzt, Zwischenergebnisse speichert, Arbeit an Spezialisten übergibt und an den richtigen Stellen auf menschliche Freigabe wartet.
Gerade deshalb ist das Thema so relevant. OpenAI stellte am 11. März 2025 neue Bausteine für Agenten vor, darunter Responses API und Agents SDK für Einzel- und Multi-Agenten-Workflows. Am 6. Oktober 2025 folgte AgentKit mit Agent Builder, Connector Registry, ChatKit und erweiterten Evals. Am 15. April 2026 kamen zusätzliche Agents-SDK-Funktionen hinzu, darunter kontrollierte Sandbox-Umgebungen für längere und sicherer ausführbare Agentenläufe. Parallel beschreibt Google sein ADK als Grundlage für modulare Multi-Agent-Systeme mit Spezialisierung und strukturierten Kontrollflüssen. Microsoft führt im Agent Framework State Management, Telemetry und graphbasierte Orchestrierung zusammen.
Für Unternehmen wird zusätzlich Interoperabilität relevant. MCP ist ein zentraler Integrationsstandard für Tool- und Kontextanbindung. Die aktuelle Spezifikation nennt den Versionsstand 2025-11-25. In der Autorisierung orientiert sich MCP an OAuth 2.1, und für Public Clients ist PKCE vorgesehen. Sobald Agenten auf E-Mails, Dokumente, Datenbanken oder interne Systeme zugreifen, werden genau diese Punkte für Governance, Zugriffsschutz und Freigaben wichtig.
Eine Weiterbildung zu KI-Agenten und Multi-Agent-Systemen sollte dich deshalb befähigen, Rollen sauber zu schneiden, Handoffs zu definieren, Guardrails einzubauen, Trace-Daten zu lesen, Evaluierungen aufzusetzen und wirtschaftlich zu entscheiden, ob ein Multi-Agent-Ansatz überhaupt sinnvoll ist. Anthropic zeigt, dass Multi-Agent-Systeme bei stark parallelisierbaren Aufgaben deutliche Vorteile liefern können, weist aber zugleich auf höheren Tokenverbrauch und Koordinationsaufwand hin. Genau diese Balance aus Nutzen, Kosten und Kontrolle trennt Experiment von produktivem Einsatz. Als sinnvolle Ergänzung bei IT-Trainings Kebel passen dazu der ChatGPT Prompt-Engineering Kurs, ChatGPT für Entwickler:innen sowie Python Kurse.

Als bundesweit tätiger und renommierter Seminaranbieter bietet dir die Kebel Training GmbH ein umfangreiches Angebot an IT-Schulungen, KI-Seminaren und Soft-Skills Trainings an.
Unsere KI Schulungen – KI-Agenten und Multi-Agent-Systeme können in der Regel als Präsenzseminare in Berlin, Bremen, Dortmund, Dresden, Düsseldorf, Erfurt, Essen, Frankfurt, Hamburg, Hannover, Koblenz, Köln, Krefeld, Leipzig, München, Münster, Nürnberg, Regensburg, Saarbrücken, Siegen und Stuttgart sowie als Live Online Training organisiert werden.

Um ein wertvolles und renommiertes Gütesiegel zu tragen, hat sich unser Kebel Team für das unabhängige eKomi Bewertungsportal entschieden. Wir nutzen diese authentifizierte Software, um unsere Seminarteilnehmer:innen zu befragen, nachdem sie unsere Kurse online oder in Präsenz besucht haben. Jede freiwillig und anonym abgegebene Bewertung, egal ob positiv oder kritisch, fließt in die Bewertungsstatistik von Kebel Training ein und ist Teil der eKomi Trust Zertifikate. Natürlich sind zufriedene Kunden:innen und Ihr Feedback für uns überlebenswichtig. An dieser Stelle einen herzlichen Dank für Ihre Bewertungen.
Ein Chatbot beantwortet vor allem Eingaben. Ein KI-Agent plant zusätzlich Schritte, nutzt Tools, hält Zustand über mehrere Interaktionen und kann Arbeit an spezialisierte Agenten übergeben. Genau diese Kombination aus Tool-Nutzung, State und Orchestrierung ist für produktive Abläufe entscheidend.
Vor allem dann, wenn Aufgaben parallel bearbeitet werden können, mehrere Fachrollen nötig sind oder ein einzelner Kontext nicht ausreicht. Für eng gekoppelte Aufgaben mit vielen Abhängigkeiten ist der Mehraufwand oft nicht gerechtfertigt. Anthropic beschreibt deutliche Vorteile bei breit angelegter Recherche, nennt aber auch höheren Tokenverbrauch und Koordinationskosten.
Hilfreich sind Prompt Engineering, API-Grundlagen und etwas Python, weil viele Agenten-Workflows über Code, Tools und externe Schnittstellen gesteuert werden. Bei IT-Trainings Kebel passen dafür der ChatGPT Prompt-Engineering Kurs, ChatGPT für Entwickler:innen und Python Kurse sehr gut als Vorbereitung oder Vertiefung.
Sicherer Betrieb entsteht durch Guardrails, menschliche Freigaben, Observability, sauberes State-Handling und kontrollierte Tool-Zugriffe. Bei MCP-Integrationen spielen OAuth 2.1, Discovery und für Public Clients PKCE eine wichtige Rolle, wenn sensible Ressourcen angebunden werden.
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