KKC_0260 | KI-Tool Orchestrierung: Workflows, Automatisierung und mehr

Wenn KI-Tools einzeln gut funktionieren, heißt das noch lange nicht, dass daraus ein verlässlicher Prozess entsteht. In diesem Seminar entwickeln Sie eine Orchestrierung, die LLMs, Tools und Datenquellen zu einer Schaltzentrale verbindet und dabei Stabilität, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit mitdenkt. Sie starten mit der Architektur: Welche Bausteine braucht ein KI-Workflow, wie schneiden Sie Use Cases so zu, dass sie automatisierbar sind, und woran erkennen Sie, ob ein Agent oder ein deterministischer Flow die bessere Wahl ist.

Danach gehen Sie in die Integration: Sie planen API-Schnittstellen, Webhooks und Event-Flows, setzen Authentifizierung und Secrets sauber um und bauen robuste Mechaniken für Retries, Idempotenz und Rate Limits. Ein zentraler Teil ist Prompting als Steuerlogik. Sie trennen System- und Tool-Instructions, definieren strukturierte Outputs und validieren sie mit JSON-Schemas, damit nachgelagerte Systeme zuverlässig arbeiten.

Sie lernen RAG-Grundlagen, damit Antworten auf belastbaren Quellen basieren, und setzen Guardrails gegen Halluzinationen und Prompt Injection. Abschließend machen Sie Ihr Orchestrierung betreibbar: Sie definieren Evals mit Golden Sets, richten Tracing für Prompts, Tool-Aufrufe und Kosten ein und leiten Monitoring und Incident-Playbooks ab. So entsteht ein Workflow, der messbar Nutzen liefert und im Alltag standhält.

• Bausteine einer belastbaren KI-Orchestrierung definieren
• Agenten und deterministische Workflows passend zum Use Case auswählen
• APIs, Webhooks und Event-Flows sicher integrieren
• Authentifizierung, Secrets, Retries und Rate Limits umsetzen
• Idempotenz für zuverlässige Prozesswiederholungen gewährleisten
• System- und Tool-Instructions sowie strukturierte Outputs gestalten
• JSON-Schemas, RAG und Monitoring zur Qualitätssicherung einsetzen

Das Seminar richtet sich an Softwareentwickler/innen, KI-Entwickler/innen, Solution-Architekt/innen, Automation-Engineer/innen sowie Fachkräfte aus Integration und Prozessdigitalisierung.

Programmierkenntnisse sowie Erfahrungen mit APIs und webbasierten Anwendungen werden vorausgesetzt. Grundkenntnisse zu LLMs sind hilfreich.

• Architektur für KI-Orchestrierung
  • Use-Case-Schnitt: von Idee zu Workflow
  • Bausteine: LLM, Tools, Daten, Policies
  • Entscheidung: Agent vs. deterministischer Flow
  • Fehlerbilder und Stabilitätsmuster
• Tool- und API-Integration
  • REST-APIs, Webhooks, Events, Queues
  • Authentifizierung: OAuth, API Keys, Secrets
  • Rate Limits, Retries, Idempotenz
  • Connector-Design und saubere Schnittstellen
• Prompting als Steuerlogik
  • System- und Tool-Instructions trennen
  • Output-Formate: JSON-Schemas, Validierung
  • RAG-Grundlagen: Quellen, Chunking, Zitate
  • Guardrails gegen Halluzinationen
• Orchestrierungsmuster für Praxisfälle
  • Human-in-the-Loop Freigaben
  • Mehrstufige Pipelines und Routing
  • Tool-Auswahl und Fallback-Strategien
  • Batch vs. Echtzeit: Latenz und Kosten
• Qualität, Tests und Observability
  • Eval-Strategien: Golden Sets, Regression
  • Tracing: Prompts, Tools, Tokens, Kosten
  • Monitoring: Drift, Ausfälle, SLA
  • Incident-Playbooks für KI-Workflows
• Governance, Sicherheit, Compliance
  • Datenklassifizierung und Zugriffskontrollen
  • PII-Handling, Logging-Strategie
  • Policy-by-Design: erlaubte Tools und Daten
  • Risiken: Prompt Injection, Data Exfiltration