Multi-Agenten-Systeme mit KI: komplexe Workflows orchestrieren

Multi-Agenten-Systeme mit KI: komplexe Workflows orchestrieren — Kosten im Griff behalten.

MODUL 01: ARCHITEKTUR VON MULTI-AGENTEN-SYSTEMEN

• Supervisor, Schwarm und hierarchische Muster im Vergleich
• Aufgabenzerlegung: Wann mehrere Agenten besser sind als einer
• Kommunikationsprotokolle zwischen Agenten (A2A, Handoffs)
• Wo verteilte Intelligenz gewinnt – und wo sie überkomplex wird
• Ihre Zielarchitektur im Kopf skizzieren

MODUL 02: ORCHESTRIERUNG IN DER PRAXIS

• Workflows modellieren: deterministisch versus agentisch
• Zustandsverwaltung und Fehlerbehandlung über Agentengrenzen
• Übung: Sie bauen eine Dokumenten-Verarbeitungsstrecke mit drei Agenten
• Der Aha-Moment: die Agenten übergeben Ergebnisse sauber weiter
• Fehler abfangen, bevor sie sich fortpflanzen

MODUL 03: QUALITÄT IM VERBUND

• Reviewer-Agenten und Selbstkorrektur-Schleifen
• Kosten- und Latenz-Optimierung: Modellwahl je Agent
• Evaluation von Multi-Agenten-Trajektorien
• Übung: Sie bauen einen Reviewer-Agenten ein
• Qualität systematisch statt zufällig

MODUL 04: PRODUKTIONSREIFE

• Deployment-Muster: Queues, Serverless, Container
• Monitoring und Debugging verteilter Agentenläufe
• Fallstudie: automatisierte Angebotserstellung als Multi-Agenten-System
• Kosten im Griff behalten
• Ihr Fahrplan zum produktiven Multi-Agenten-System