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Baue AI Agents, die Production überleben.

Praktische Patterns, Failure Cases, Architektur und Governance für Agents, die echte Tools aufrufen.

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Lernen
Umsetzung
Architektur
Production-Stack, Observability, Rate Limits, Operations.
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  • Agent Runtime: Kontrolle der Agent-Ausführungsschleife
  • Tool Execution Layer: Wie Agenten Tools sicher ausführen
  • Memory Layer: Wo Agenten Daten speichern und abrufen
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Agent Governance
Budgets, Approvals, Permissions, Audit Logs — Controls, damit Agents nicht eskalieren.
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  • Agent Governance: Kontrolle und Steuerung von KI-Agenten in Production
  • RBAC für KI-Agenten: rollenbasierte Zugriffskontrolle ohne Überrechte
  • Budgetkontrolle für KI-Agenten: Wie man Ausgaben in Runtime begrenzt
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Beobachtbarkeit
Logs, Traces, Metrics und Alerts — damit Agent-Incidents keine Detektivarbeit werden.
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  • Observability für KI-Agenten: Monitoring von Agentensystemen
  • Agent Tracing: wie man Agent-Entscheidungen nachverfolgt
  • Distributed Tracing für Agenten: Tracing von Multi-Agenten-Systemen
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KI-Agenten testen
Unit Tests, Golden Tasks, Record/Replay und Evals, die Regressionen abfangen, bevor Prod es tut.
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  • Teststrategie für KI-Agenten: Tests in Production
  • Eval Harness für KI-Agenten: reproduzierbare Evaluierungen
  • Golden Datasets: zuverlässige Testdaten für KI-Agenten
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Optimierung
Prompt- und Runtime-Tuning ohne Safety zu zerstören: Latenz, Kosten, Regressionen.
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  • Prompt‑Optimierung für KI‑Agenten (ohne Production zu zerlegen)
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Sicherheit
Permissions, Budgets, Kill Switch, Idempotenz, Audit Logs.
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  • Tool‑Berechtigungen für KI‑Agenten (mit Code)
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Tools & Integrationen
APIs, Browser, Datenbanken und Automations-Plattformen.
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  • Browser Tool for AI Agents (Mit Code)
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