Seminar Agentic AI Engineering – Workflows, Planung und Orchestrierung

Dieses Seminar verbindet deterministische Prozessschritte mit agentischer Planung. Graphen, Zustandsmaschinen, Router, parallele Pfade und Wiederaufnahme werden so eingesetzt, dass Flexibilität nicht auf Kosten von Kontrolle und Debuggbarkeit entsteht. Die Teilnehmenden modellieren langlebige Workflows, setzen klare Stop- und Eskalationsbedingungen und entscheiden pro Schritt bewusst zwischen Code, Regel, Modell und menschlicher Prüfung.

Einordnung und Nutzen

Agentische Systeme verbinden probabilistische Modellentscheidungen mit deterministischen Softwarekomponenten. Deshalb behandelt das Seminar Architektur, Implementierung, Sicherheitsgrenzen und überprüfbare Qualität gemeinsam. Technische Entscheidungen werden an realistischen Fehlerszenarien und nicht nur am erfolgreichen Idealablauf bewertet.

Zielgruppe

AI Engineers, Workflow- und Automatisierungsentwickler, Solution Architects und technische Prozessverantwortliche.

Voraussetzungen

Programmiererfahrung sowie Grundlagen von APIs und Tool Calling; erste Agentenpraxis ist hilfreich.

Seminarinhalte

• Deterministische, agentische und hybride Abläufe vergleichen
• Zustand, Ereignisse, Knoten und Übergänge modellieren
• Planer, Router, Evaluator-Optimizer und Supervisor-Muster
• Bedingte Pfade, Schleifen, Parallelität und Zusammenführung
• Checkpoints, Unterbrechung, Wiederaufnahme und durable Execution
• Timeouts, Retries, Kompensation und Idempotenz
• Human-in-the-Loop als expliziten Workflow-Zustand gestalten
• Versionswechsel und Migration laufender Instanzen planen
• Trajektorien testen, visualisieren und gegen Ziele evaluieren

Praxisprojekt

Im Labor entsteht ein mehrstufiger Fallbearbeitungsworkflow mit paralleler Recherche, regelbasierter Entscheidung, agentischer Ausnahmebehandlung, Checkpoint und menschlicher Freigabe.

Lernziele

Die Teilnehmenden modellieren langlebige Workflows, setzen klare Stop- und Eskalationsbedingungen und entscheiden pro Schritt bewusst zwischen Code, Regel, Modell und menschlicher Prüfung. Außerdem können die Teilnehmenden Architekturentscheidungen begründen, typische Fehlerbilder diagnostizieren und geeignete Tests sowie Kontrollpunkte für den eigenen Einsatzkontext festlegen.

Arbeitsweise

Kurze Theorieblöcke wechseln mit Demonstrationen, Entwurfsaufgaben und Übungen am System. Zwischenergebnisse werden gemeinsam überprüft; Alternativen, Grenzen und betriebliche Auswirkungen werden transparent diskutiert. Das Praxisprojekt verbindet die Einzelthemen zu einer konsistenten Lösung.