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 Dauer 14 Stunden

Schulungsübersicht

Grundlagen autonomer Agenten

  • Kernkonzepte hinter agentischer KI
  • Typen von Frameworks für autonome Agenten
  • Aufkommende Forschungsrichtungen

BabyAGI im Inneren

  • Logik der Aufgabengenerierung und -priorisierung
  • Ausführungsschleifen und Speicherstrukturen
  • Stärken und Einschränkungen des BabyAGI-Designs

Vergleich von BabyAGI mit anderen Agenten

  • LLM-basierte Aufgabenagenten und Planer
  • Multi-Agenten-Orchestrierungsframeworks
  • Reaktive vs. deliberative Agentenmodelle

Bewertung von Autonomie und Kontrolle

  • Autonomiegrade in KI-Systemen
  • Human-in-the-Loop- und Überwachungsmodelle
  • Ausfallmuster und Risikofaktoren

Reale Anwendungen und Use Cases

  • Forschungsautomatisierung
  • Unternehmens-Knowledge-Workflows
  • Autonome Erkundungs- und Reasoning-Aufgaben

Benchmarks und Leistungsbewertung

  • Kriterien zur Bewertung autonomer Agenten
  • Stresstests und Verhaltensanalyse
  • Vergleichende Bewertungsverfahren

Gestaltung und Implementierung agentischer Systeme

  • Architektonische Überlegungen
  • Integration in organisationsweite Tooling
  • Skalierbarkeit und operatives Management

Zukunftsperspektiven der KI-Autonomie

  • Entwicklung agentischer Frameworks
  • Potenzielle Durchbrüche und Einschränkungen
  • Strategische Implikationen für Forschung und Industrie

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis fortgeschrittener KI-Konzepte
  • Erfahrung mit Machine-Learning-Arbeitsabläufen
  • Vertrautheit mit Architekturen autonomer Agenten

Zielgruppe

  • KI-Forscher
  • Führungskräfte für Innovation
  • KI-Strategen

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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