Multi-Agent LLM Workflows
Komplexe Aufgaben lassen sich oft besser durch spezialisierte Agenten-Teams lösen als durch einen einzigen generalistischen Agenten. Sie lernen, wie Multi-Agenten-Architekturen mit LangGraph konzipiert und implementiert werden — vom Supervisor-Muster über parallele Subagenten bis hin zu hierarchischen Agenten-Netzwerken.
Ziele
Sie können nach diesem Kurs Multi-Agenten-Workflows mit LangGraph implementieren, die Koordination zwischen Agenten sauber lösen und wissen, wann welches Muster (Supervisor, Peer-to-Peer, Hierarchie) sinnvoll ist. Sie können Agenten-Teams evaluieren, debuggen und in Produktionssysteme integrieren.
Behandelte Themen
Die Module im Überblick
Modul 1: Multi-Agenten-Architektur — Grundprinzipien
- Wann Multi-Agenten: Komplexität, Spezialisierung und Parallelisierung
- Agenten-Muster: Supervisor, Peer-to-Peer und Hierarchie
- Kommunikation zwischen Agenten: gemeinsamer State vs. Nachrichten
- Tradeoffs: Koordinationskosten, Latenz und Token-Verbrauch
Modul 2: Supervisor-Muster mit LangGraph
- Supervisor-Knoten: Aufgaben delegieren und Ergebnisse aggregieren
- Subagenten definieren: spezialisierte Agenten mit eigenen Tools
- Routing-Logik: wie der Supervisor entscheidet, wer antwortet
- Iterative Verfeinerung: Supervisor schickt Subagenten zurück zum Nachbessern
Modul 3: Parallele Agenten und Map-Reduce-Patterns
- Parallele Tool-Ausführung: mehrere Agenten gleichzeitig starten
- Map-Reduce mit LangGraph: Ergebnisse aggregieren und zusammenfassen
- Fan-out und Fan-in: wie Aufgaben verteilt und gesammelt werden
- Fehlerbehandlung in parallelen Workflows: was passiert bei Teil-Fehlern
Modul 4: Komplexe Workflows — Planung und Ausführung trennen
- Plan-and-Execute: ein Planer-Agent generiert den Ausführungsplan
- Dynamische Graphen: Agenten, die zur Laufzeit neue Subagenten starten
- Reflexion und Selbstkorrektur: Agenten evaluieren ihre eigenen Ergebnisse
- Abbruch-Bedingungen und Budget-Limits einbauen
Modul 5: Debugging, Evaluation und Deployment
- LangSmith: Multi-Agenten-Traces visualisieren und analysieren
- Evaluation-Strategien für Agenten-Teams
- Deployment als API: FastAPI-Wrapper für LangGraph-Workflows
- Monitoring und Alerting im Produktionsbetrieb
Kodschul-Trainer & Team
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Selina Schmid
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So läuft das Training ab
Unsere Schulungen sind 100% hands-on, mit einem praktischen Anteil von 70% und 30% Theorie. Sie finden vor Ort, bei uns oder online (auf allen gängigen Plattformen) statt. Zusätzlich erhalten die Teilnehmenden kostenfrei Hands-outs und Unterlagen, die sie zur Vertiefung und weiteren Anwendung nutzen können.
Grundlagen
Zu Beginn sorgen wir dafür, dass alle Teilnehmenden auf denselben Wissensstand gebracht werden, unabhängig von ihrem Ausgangsniveau. So wird jeder optimal auf die weiteren Themen vorbereitet, und niemand bleibt zurück.
Durchführung
Wir starten mit einer Einführung in das Thema, gefolgt von Demos und praxisnahen Beispielen. Anschließend üben die Teilnehmenden eigenständig, während der Trainer individuelles Feedback gibt und bei Bedarf Korrekturen vornimmt.
Anwendungsfälle
Das Gelernte wird auf konkrete Anwendungsfälle der Teilnehmenden angewendet. In einer praxisorientierten Session erarbeiten wir gemeinsam Lösungen, die den Teilnehmern helfen, das Wissen direkt in ihren Arbeitsalltag zu integrieren.
Am häufigsten gestellte Fragen
Für wen ist dieser Kurs konzipiert?
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+Brauche ich Vorkenntnisse zum Thema des Kurses?
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Selina Schmid
Leiterin Kodschul