Agentic AI – Prompt Engineering für produktionsreife KI-Anwendungen

Ziele der Schulung

In dieser 1-tägigen Schulung "Agentic AI – Prompt Engineering für produktionsreife KI-Anwendungen" lernen Sie, wie Sie das Verhalten von Large Language Models in Ihren Anwendungen gezielt steuern, stabilisieren und reproduzierbar machen. Sie betrachten Prompts nicht als Eingaben, sondern als Engineering-Artefakt, das wie Code entworfen, getestet, versioniert und kontinuierlich optimiert wird.

Der Fokus liegt konsequent auf dem Anwendungskontext: Sie entwickeln System-Prompts für robuste Features, nutzen Structured Output zur zuverlässigen Weiterverarbeitung, wenden bewährte Prompt-Patterns für typische Use Cases an und optimieren RAG-basierte Szenarien für konsistente Ergebnisse. Ergänzend lernen Sie, wie Sie Modellverhalten evaluieren, messen und im produktiven Betrieb absichern.

Am Ende der Schulung verfügen Sie über ein praxiserprobtes Methoden-Set, mit dem Sie KI-Features systematisch verbessern, Fehlerquellen reduzieren und die Qualität Ihrer LLM-basierten Anwendungen nachhaltig steigern.

Zielgruppe Seminar

• Backend- und Fullstack-Entwickler, die LLM-Aufrufe in eigene Anwendungen integrieren und das Modellverhalten gezielt steuern wollen
• Engineers, die für den Prompt-Layer in einem KI-gestützten Produkt verantwortlich sind
• Technische Teamleads und Architekt:innen, die Standards für Prompt-Design und -Wartung in ihren Teams etablieren möchten
• Entwickler, die bereits mit LLM-APIs arbeiten und von "es funktioniert meistens" zu reproduzierbarer, messbarer Qualität kommen wollen

Voraussetzungen

Erforderlich:

• Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache
• Grundlegende Erfahrung mit LLM-APIs (z. B. OpenAI, Anthropic) oder der Besuch des Kurses „LLM APIs in der Praxis" als Vorbereitung

Hilfreich:

• Eigene Anwendung oder Feature mit LLM-Integration, an dem im Kurs gearbeitet werden kann
• Kein Data-Science- oder ML-Hintergrund erforderlich

Seminarinhalt

Der Prompt als Engineering-Artefakt

• Warum Prompts wie Code behandelt werden müssen: Versionierung, Tests, Deployment
• Die drei Prompt-Rollen in einer Anwendungsarchitektur: System, User, Assistant – und wer was steuert
• Typische Fehler beim Einsatz von LLMs in Produktionsanwendungen – und wie gezieltes Prompting sie löst
• Hands-on: Analyse realer, fehlerhafter Prompts aus Produktionsszenarien

System-Prompt-Design für produktionsreife Features

• Persona, Tonalität und Verhaltensgrenzen präzise definieren
• Guardrails: Was das Modell explizit nicht tun soll – und wie man das durchsetzt
• Kontextfenster strategisch nutzen: Was gehört in den System Prompt, was in den User Prompt, was in den Kontext?
• Few-Shot-Beispiele im System Prompt: Wann sie helfen, wann sie schaden
• Hands-on: Einen robusten System Prompt für ein eigenes Feature entwickeln und iterieren

Structured Output zuverlässig erzwingen

• JSON-Ausgaben und Schema-Design, das dem Modell die richtige Struktur nahelegt
• Function Calling und Tool Use: Das Modell als zuverlässige Parsing-Schicht einsetzen
• Fehlerbehandlung bei unerwarteten oder malformed Ausgaben
• Hands-on: Datenextraktion und -transformation mit zuverlässigem Structured Output implementieren

Prompt-Patterns für typische Anwendungsfälle

• Klassifikation und Routing: Das Modell als intelligenter Dispatcher
• Extraktion: Strukturierte Daten aus unstrukturiertem Text zuverlässig gewinnen
• Generierung mit Constraints: Ausgaben auf Format, Länge, Stil oder Inhalt einschränken
• Chain-of-Thought: Komplexes Reasoning durch explizite Denkschritte erzwingen
• Hands-on: Passendes Prompt-Pattern für einen eigenen Anwendungsfall auswählen und implementieren

RAG-Prompting und Kontextsteuerung

• Prompts, die mit abgerufenen Dokumenten zuverlässig funktionieren – auch bei langen oder widersprüchlichen Kontexten
• Grounding: Das Modell auf den bereitgestellten Kontext beschränken
• Citation Prompting: Quellenangaben und Nachvollziehbarkeit erzwingen
• Hands-on: RAG-Prompt für eine eigene Wissensbasis optimieren

Evaluation und iterative Verbesserung

• Prompt-Qualität messen: Einfache Eval-Frameworks für den Produktiveinsatz
• Systematische Iteration: Wie man Prompts datenbasiert statt nach Gefühl verbessert
• Regressionstests nach Prompt-Änderungen – kein Deployment ohne Baseline
• Monitoring in Produktion: Was überwachen, was loggen

Robustheit und Sicherheit im Produktivbetrieb

• Prompt Injection: Angriffsvektoren verstehen und abwehren
• Output-Validierung vor der Weiterverarbeitung
• Graceful Degradation: Was passiert, wenn das Modell nicht das liefert, was erwartet wird?
• Wrap-up: Transferstrategien und nächste Schritte für die eigene Anwendung

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

Übersicht: KI Agenten & Automatisierung Schulungen Portfolio

Mehr zu den Vorteilen von Badges

Seminare kurz vor der Durchführung