Vier Engineering-Module von der State Machine bis zum Runtime-Betrieb – einzeln buchbar oder als Gesamtpaket mit rotem Faden.
Viele Teams experimentieren bereits mit AI-Agenten oder betreiben erste agentische Workflows – und merken schnell: Der Engpass liegt selten nur im Modell, sondern in Zustandslogik, Qualitätssicherung, Kontextverlust und Betriebsfähigkeit. Wenn Sie diese vier Engpässe strukturiert und aufeinander aufbauend angehen möchten, ist die Deep Dive Reihe „Agentic AI im Produktivalltag” genau das Richtige für Sie.
Viele Teams, die mit AI-Agenten arbeiten, kennen das Problem: Der Agent läuft im Piloten stabil, verzweigt sich im echten Betrieb aber unerwartet in falsche Zustände, trifft fachlich fragwürdige Entscheidungen, verliert nach langen Läufen den Kontext oder fällt bei Ausfällen jedes Mal ad hoc aus.
Die vier Deep-Dive-Module adressieren genau diese Engpässe einzeln und unabhängig voneinander buchbar: von der expliziten Agenten-Architektur (Modul 1) über Safety- und Quality-Gates (Modul 2) und Context Engineering (Modul 3) bis zum belastbaren Runtime-Betrieb (Modul 4). Wählen Sie das Modul, das Ihren aktuellen Engpass am direktesten trifft.
Viele Teams betreiben bereits erste agentische Workflows – und merken schnell: Der Engpass liegt selten nur im Modell, sondern in Zustandslogik, Qualitätssicherung, Kontextverlust und Betriebsfähigkeit. Genau hier setzt diese Deep Dive Reihe an. In vier aufeinander aufbauenden Halbtagsmodulen führt sie von der ersten graph-basierten State Machine über Quality- und Safety-Gates und Context Engineering bis zum belastbaren Runtime-Betrieb. Aus AI-Hype wird so konkrete, umsetzbare Engineering-Praxis: interaktiv, hands-on und direkt an Ihren realen Herausforderungen ausgerichtet.
Die vier Module sind unabhängig voneinander buchbar und durchführbar. Als zusammenhängende Reihe entfalten sie zusätzlichen Nutzen, weil Beispiele, Begriffe und Umsetzungsschritte über mehrere Termine hinweg vertieft werden – Sie bauen so Schritt für Schritt einen vollständigen Werkzeugkasten für den produktiven Agenten-Betrieb auf.
Konkretes Ergebnis statt Theorie
Sie verlassen jede Session mit einem direkt nutzbaren Artefakt (Zustandsmodell, Safety-Gate-Map, Context Contract, Incident-Runbook) für Ihren realen Use Case.
Praxisnähe aus echter Erfahrung
Die Praxisbeispiele stammen aus dem operativen Alltag produktiver AI- und Datensysteme, nicht aus Lehrbüchern.
Die richtige Nische
Die Reihe adressiert gezielt die Phase nach dem Prototyp – Architektur, Safety, Context und Betrieb – und schließt damit die Lücke zwischen „Agent bauen" und „Agent zuverlässig betreiben".
Kleine Gruppe, hohe Beteiligung
Max. 12 Teilnehmende ermöglichen improvisationsfähige Moderation entlang Ihrer konkreten Fälle statt Frontalunterricht.
Flexibel buchbar
Einzeln als fokussierter Deep-Dive oder als durchgehende Reihe mit rotem Faden über alle vier Termine.
Die Reihe greift genau die Themen auf, bei denen sich die Diskussion aktuell vom „Was kann ein Modell?" zum „Wie betreibe ich es zuverlässig?" verschiebt: graph-basierte State Machines, produktionsnahe Evals, Context Engineering als eigene Disziplin sowie AI-Ops und Runbooks für den laufenden Betrieb.
Hinweis zur Tool-Dynamik
In der Reihe zeigen wir die derzeit genutzten Tools (Stand Juli 2026). Aufgrund der hohen Dynamik im Feld kann sich die Tool-Landschaft bis zu den Trainingsterminen anders darstellen – wir arbeiten bewusst mit den jeweils innovativsten Werkzeugen. Deshalb liegt unser Fokus auf den zugrunde liegenden Prinzipien: Tools sind für uns Werkzeuge, die morgen ganz andere sein können. Wer die Prinzipien beherrscht, bleibt unabhängig vom konkreten Tool handlungsfähig.
Mit einer über 30-jährigen Historie in der professionellen IT-Weiterbildung und mehr als 600 erfolgreich durchgeführten Trainings im KI- und Compliance-Sektor seit 2022 kennen wir die operativen Anforderungen moderner Engineering-Teams genau.
Der entscheidende Unterschied bei dieser Reihe: Die Inhalte stammen nicht aus zugekauftem oder generischem Kursmaterial, sondern direkt aus der operativen Praxis unseres Head of AI – einem erfahrenen ERP-, BI-, MLOps- und KI-Entwickler, der selbst produktive, unternehmenskritische AI- und Datensysteme baut und betreibt. Als Komplettanbieter entwickeln wir Trainingskonzepte, Inhalte und Lernplattform vollständig im eigenen Haus, ohne Subunternehmer-Netz.
Weil AI/LLM Engineers, Platform-/DevOps-Verantwortliche, Tech Leads und Produktteams mit AI-Feature-Verantwortung jeweils an unterschiedlichen Stellen im produktiven Agenten-Betrieb hängen bleiben, ist die Reihe modular und aufeinander aufbauend konzipiert:
Alle vier Module sind unabhängig voneinander buchbar. Wer alle vier Bausteine angehen möchte, profitiert als zusammenhängende Reihe zusätzlich vom roten Faden eines durchgehenden Beispiels über alle vier Termine hinweg.
Jedes Modul und das Gesamtpaket beinhalten ohne Aufpreis:
Anders als viele andere Maxpert-Trainings wird diese Reihe ausschließlich als Online-LIVE-Format mit kleiner Gruppe (max. 12 Teilnehmende) angeboten – kein Präsenztraining, kein Hybrid, kein E-Learning. Das ist keine Einschränkung, sondern eine bewusste Entscheidung: Die hohe Interaktivität und der direkte Bezug zu den realen Fällen der Teilnehmenden lassen sich in einem reinen Selbstlernformat nicht abbilden, und die 4×4-Stunden-Struktur ist bewusst auf halbtägige Slots ausgelegt, um zwischen den Sessions Verarbeitungszeit für die eigene Umsetzung zu ermöglichen. Ein kompaktes Ein-Tages-Format ist entsprechend ebenfalls nicht vorgesehen.
Die Reihe wird kontinuierlich anhand aktueller Entwicklungen nachgeschärft. Wir sind ausdrücklich offen für Ihre Anregungen: Wenn Sie sich zu einem bestimmten Thema ein vertiefendes Follow-up oder ein Aufbauformat wünschen, sprechen Sie uns gern an – wir entwickeln die Reihe gemeinsam mit den Anforderungen unserer Teilnehmenden weiter.