Rafał Podraza
Künstliche Intelligenz

Build an AI Agentic Workforce mit OpenAI

Entwickle produktionsreife KI-Agenten mit Tools, RAG, Multi-Agent-Systemen und Deployment

4.8 (9)38 lektionen
Build an AI Agentic Workforce mit OpenAI
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Über den Kurs

Dieser Kurs enthält den Einsatz von künstlicher Intelligenz.


Lerne, wie du moderne KI-Agenten entwirfst, orchestrierst und produktiv einsetzt.

Willkommen zu „Build an AI Agentic Workforce mit OpenAI“ – einem praxisorientierten End-to-End-Kurs für alle, die nicht nur mit KI interagieren, sondern autonome, agentische AI-Systeme entwickeln möchten.

In diesem Kurs lernst du Schritt für Schritt, wie du mit dem OpenAI Agents SDK leistungsfähige KI-Agenten aufbaust, mit Tools verbindest, durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) erweiterst und als produktionsreife Systeme betreibst.
Der Fokus liegt dabei klar auf Praxis statt Theorie: reale Architekturen, echte Implementierungen und nachvollziehbare Beispiele – ohne unnötige Abstraktion.


Was du in diesem Kurs lernen wirst

  • Wie agentische KI-Systeme funktionieren und wie sie sich von klassischen Chatbots unterscheiden

  • Wie du KI-Agenten mit dem OpenAI Agents SDK entwickelst, testest und debuggst

  • Wie Tool Calling funktioniert und wie Agenten externe Systeme autonom nutzen

  • Wie du Context Engineering und Context Management korrekt umsetzt

  • Wie du Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Embeddings und Vektordatenbanken implementierst

  • Wie du eigene RAG-Workflows entwirfst und erweiterst

  • Wie das Model Context Protocol (MCP) funktioniert und wie es in Agentic-AI-Architekturen eingesetzt wird

  • Wie du Multi-Agent-Systeme mit klaren Rollen und Handoffs designst

  • Wie du Kurzzeit- und Langzeitspeicher für Agenten realisierst

  • Wie du Prompt-Schwachstellen absicherst und Guardrail Agents implementierst

  • Wie du agentische Systeme für den Produktiveinsatz und das Deployment vorbereitest


Praktische Übungen und Projekte

Der Kurs enthält zahlreiche praxisnahe Übungen, in denen du unter anderem:

  • Deinen ersten KI-Agenten von Grund auf implementierst

  • Tool Calling in realen Szenarien einsetzt

  • Ein vollständiges RAG-System inklusive Embeddings und Retrieval aufbaust

  • Einen Multi-Agent-Workflow (z. B. „Breakfast Advisor“) entwickelst

  • Einen produktionsreifen Chatbot mit Chainlit, agentischen Fähigkeiten und Gedächtnis erstellst

  • Authentifizierung und Sicherheitsmechanismen integrierst

  • Deinen Agenten in der Cloud bereitstellst

Am Ende des Kurses hast du ein vollständiges, lauffähiges Agentic-AI-System entwickelt, das sich an realen Produktionsanforderungen orientiert.


Für wen dieser Kurs geeignet ist

  • Softwareentwickler und Engineers, die Agentic AI praktisch einsetzen möchten

  • AI- und ML-Engineers, die autonome KI-Systeme entwerfen wollen

  • Technical Product Owner und Architekten mit Fokus auf AI-Systeme

  • Devs, die über klassische Chatbots hinausgehen möchten

  • Alle, die KI-Agenten nicht nur nutzen, sondern bauen wollen

Grundkenntnisse in Programmierung sind hilfreich. Vorkenntnisse in Agentic AI oder RAG sind nicht erforderlich – alle Konzepte werden verständlich erklärt und praxisnah umgesetzt.


Warum du diesen Kurs belegen solltest

  • Klarer Fokus auf produktive, reale Agentic-AI-Systeme

  • Praxisorientierte Umsetzung statt theoretischer Konzepte

  • Moderne Architekturen mit OpenAI, RAG, MCP und Multi-Agent-Designs

  • Ideal vorbereitet für reale Projekte und Unternehmensanwendungen

  • Verständlich erklärt, strukturiert aufgebaut und sofort anwendbar


Starte jetzt

Baue nicht nur Prompts – baue eine Agentic AI Workforce.
Lerne, wie moderne KI-Agenten funktionieren, wie sie autonom handeln und wie du sie sicher und produktiv einsetzt – mit Build an AI Agentic Workforce mit OpenAI.

Was du lernst

Funktionsweise agentischer KI-Systeme
Entwicklung autonomer KI-Agenten mit OpenAI
Nutzung von Tool Calling in Agentic AI
Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Aufbau von Multi-Agent-Systemen
Verwaltung von Kontext und Gedächtnis
Absicherung von Agenten mit Guardrails
Vorbereitung auf den Produktiveinsatz

Kursprogramm

1.Einführung5 lektionen
2.Tool Calling3 lektionen
3.Retrieval-Augmented Generation (RAG)5 lektionen
4.Model Context Protocol (MCP)2 lektionen
5.Multi-Agent Systems3 lektionen
6.Agents in Production4 lektionen
7.Implementierung eines produktionsreifen Chatbots6 lektionen
8.Deployment & Abschlussprojekt1 lektionen
9.AgentBuilder und ChatKit9 lektionen
10.Praktische Aufgaben2 lektionen
11.Theoretische Prüfung1 lektionen

30 Tage Zufriedenheitsgarantie

Wenn der Kurs nicht passt, erhältst du dein Geld zurück.

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