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Alle KI Schulungen

Schulung Code-first Agentic Engineering mit OpenAI Agents SDK und LangGraph

Agenten, Handoffs, Guardrails, StateGraph, Persistenz, Human-in-the-Loop, Tracing und Production-Patterns

2 Tage / S7102
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Schulungsformen

Offene Schulung


  • Dritter Mitarbeitende kostenfrei
  • Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden.
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  • Termin nach Wunsch
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU
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  • Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
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Individualschulung

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  • Termin nach Wunsch
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU
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  • Lernumgebung in der Cloud
  • 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Präsenz Online Hybrid

Beschreibung

Code-first Agent-Frameworks haben sich 2026 als ernsthafte Alternative zu No-Code-Agent-Plattformen etabliert - überall dort, wo Versionierung, Test-Disziplin, komplexe State-Logik oder enge Integration in bestehende Code-Basen gefordert sind. Im Code-Lager dominieren zwei Frameworks: OpenAI Agents SDK als pragmatischer, OpenAI-naher Einstieg mit eingebauten Handoffs, Guardrails, Sessions und Tracing, und LangGraph als ausdrucksstarkes Graph-Framework für komplexe Multi-Agent-Workflows mit Persistenz, Human-in-the-Loop und feinkörniger State-Kontrolle. Beide Frameworks haben unterschiedliche Stärken, und in produktiven Setups werden sie zunehmend kombiniert: LangGraph als Orchestrator, SDK-Agenten als spezialisierte Sub-Komponenten - oder umgekehrt.
Was 2026 zählt, ist die begründete Framework-Auswahl, sauberer Engineering-Code und Production-Stabilität. Dieses Zwei-Tage-Seminar vermittelt beide Frameworks Hands-on, ihre Kombination und die Engineering-Disziplin für den produktiven Betrieb.


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Schulungsziel

Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einem strukturierten Verständnis der Code-first Agent-Engineering-Realität 2026 und einer persönlichen 90-Tage-Engineering-Roadmap mit messbaren Output-Zielen - einsetzbar im eigenen Engineering-Alltag ab dem ersten Arbeitstag nach dem Seminar.

Details

Inhalt

  • Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
    • Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
  • Tag 1: OpenAI Agents SDK
  • 1. Code-first Agentic Engineering 2026
    • Code-first versus No-Code-Plattformen: wann welcher Ansatz, Trade-offs in Versionierung, Test-Disziplin, Komplexitäts-Beherrschung.
    • Landschaft der Code-Frameworks: OpenAI Agents SDK, LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI, Pydantic AI, Smolagents, Mastra (TypeScript).
    • Fokus dieser Schulung: OpenAI Agents SDK und LangGraph als die beiden dominanten und ausgereiften Frameworks.
    • Output-Disziplin: Framework-Auswahl-Qualität, Code-Wiederverwendbarkeit, Production-Stabilität, Time-to-Production als persönliche KPIs.
    • Anti-Patterns: Framework-Beliebigkeit, Mischung ohne Architektur-Begründung, Production ohne Tracing und Tests.
    • Praxis-Übung: Eigene Code-Agent-Bestandsaufnahme - aktuelle Agent-Code-Realität in der eigenen Organisation benennen, drei kritische Engineering-Lücken identifizieren, Output-Ziele skizzieren.
  • 2. OpenAI Agents SDK: Agenten, Tools, Handoffs
    • SDK-Philosophie: leichtgewichtig, OpenAI-nah, Python und TypeScript, Production-ready.
    • Agent-Klasse: model, instructions, tools, output_type, handoffs.
    • Runner: run, run_sync, run_streamed, RunResult, Streaming-Events.
    • Tools: Function-Tools mit @function_tool, Pydantic-Schemas, Tool-Choice-Steuerung.
    • Strukturierte Outputs mit output_type und Pydantic-Modellen.
    • Handoffs als spezialisierte Tools: Agent.as_tool() und Agent(handoffs=[...]), Triage-Pattern.
    • Modell-Routing: Auswahl zwischen GPT-Modellen pro Agent, Modell-Adapter für Nicht-OpenAI-Modelle.
    • KI-Use-Cases: Agent-Definition-Code-Generierung mit Claude, Tool-Schema-Entwürfe.
    • Praxis-Übung: SDK-Übung mit KI in geschütztem Lab - einen Triage-Agent mit drei spezialisierten Sub-Agenten und je zwei Tools mit KI-Unterstützung implementieren.
  • 3. OpenAI Agents SDK: Guardrails, Sessions, eingebaute Tools
    • Guardrails: @input_guardrail und @output_guardrail, GuardrailFunctionOutput, Tripwire-Pattern.
    • Typische Guardrails: Prompt-Injection-Erkennung, PII-Filter, Toxicity-Filter, Off-Topic-Erkennung.
    • Sessions und Memory: SQLiteSession, RedisSession, eigene Session-Backends.
    • Eingebaute Tools des SDK: WebSearchTool, FileSearchTool, ComputerTool, CodeInterpreterTool, ImageGenerationTool.
    • Responses-API-Integration: Vorteile gegenüber Chat-Completions.
    • Realtime Agents: Voice-Agenten über WebRTC und WebSocket im Überblick.
    • KI-Use-Cases: Guardrail-Entwurf für konkrete Use Cases mit Claude, Session-Architektur-Diskussionen.
    • Praxis-Übung: Guardrails- und Session-Übung mit KI - für einen Customer-Service-Agent einen Input-Guardrail, einen Output-Guardrail und eine persistente Session mit KI-Unterstützung implementieren.
  • 4. OpenAI Agents SDK: Tracing, Evaluation, Production
    • Tracing: eingebautes Tracing über das OpenAI-Dashboard, Trace-Struktur, Spans.
    • Custom Tracing Processors: Integration in Langfuse, Logfire, Helicone, OpenTelemetry.
    • Evaluation-Patterns: Test-Datensätze, Assertions auf strukturierten Outputs, LLM-as-Judge.
    • Cost- und Latency-Monitoring: Token-Tracking, Modell-Routing zur Kosten-Optimierung.
    • Deployment-Optionen: SDK in FastAPI, Async-Worker, Container-Deployment.
    • Versionierung: Agent-Code in Git, Prompt-Versionierung, Konfigurations-Trennung.
    • KI-Use-Cases: Test-Case-Generierung mit Claude, Evaluation-Skript-Entwürfe.
    • Praxis-Übung: Tracing- und Evaluation-Übung mit KI - für den Customer-Service-Agent aus Kapitel 3 fünf Test-Cases und eine einfache Evaluation-Pipeline mit KI-Unterstützung skizzieren und ausführen.
  • Tag 2: LangGraph und Hybrid-Patterns
  • 5. LangGraph: StateGraph und Multi-Agent-Patterns
    • LangGraph-Philosophie: explizite Graphen, expliziter State, ausdrucksstarke Multi-Agent-Workflows.
    • StateGraph: State als TypedDict, Nodes als Funktionen, Edges als statisch oder konditional.
    • Reducer und State-Updates: add_messages, eigene Reducer-Funktionen.
    • Conditional Edges und Command für dynamisches Routing.
    • Pre-built-Helpers: create_react_agent, create_supervisor.
    • Multi-Agent-Patterns: Supervisor, Swarm, Handoff-Pattern in LangGraph, hierarchische Teams.
    • Subgraphs: Wiederverwendbare Sub-Workflows, eigene State-Schemas.
    • KI-Use-Cases: Graph-Designs mit Claude, StateGraph-Code-Generierung aus Architektur-Beschreibung.
    • Praxis-Übung: StateGraph-Übung mit KI in geschütztem Lab - einen Multi-Agent-Workflow mit Supervisor und zwei Worker-Agenten als LangGraph-StateGraph mit KI-Unterstützung implementieren.
  • 6. LangGraph: Persistenz, Human-in-the-Loop, Streaming
    • Checkpointer: MemorySaver für Entwicklung, SqliteSaver und PostgresSaver für Production.
    • Thread-IDs und Konversations-Persistenz: State-Wiederherstellung, Time-Travel.
    • Interrupt und Human-in-the-Loop: interrupt-before, interrupt-after, Approval-Workflows, Edit-State-Patterns.
    • Streaming-Modi: values, updates, messages, custom, debug.
    • Send-API für parallele Verarbeitung und Map-Reduce-Patterns.
    • LangSmith-Integration: Tracing, Datensätze, Evaluations, Prompt-Versionierung.
    • LangGraph Studio als lokale Entwicklungs-UI für Graph-Visualisierung und Debugging.
    • KI-Use-Cases: Human-in-the-Loop-Design für konkrete Workflows mit Claude.
    • Praxis-Übung: Persistenz- und HITL-Übung mit KI - für einen Approval-Workflow ein interrupt-before-Pattern mit Postgres-Checkpointer und Streaming mit KI-Unterstützung implementieren.
  • 7. Hybrid-Patterns: SDK und LangGraph kombinieren
    • Stärken-Profile: OpenAI Agents SDK für OpenAI-nahe, schnelle Agent-Implementierung; LangGraph für komplexe State-Logik, beliebige Modelle, Human-in-the-Loop.
    • Kombinations-Pattern 1: LangGraph als Orchestrator, SDK-Agent in einem Node.
    • Kombinations-Pattern 2: SDK-Agent als Top-Level-Triage, LangGraph-Subgraph als komplexes Tool.
    • Modell-Provider-übergreifend: LangGraph mit Anthropic, Azure, lokalen Modellen; SDK mit OpenAI-Schwerpunkt und Adaptern.
    • Tracing kombinieren: OpenAI-Tracing und LangSmith parallel, OpenTelemetry als gemeinsamer Nenner.
    • Migrations-Pfade: SDK-Prototyp zu LangGraph-Production und umgekehrt.
    • Entscheidungs-Kriterien: Komplexität des State, Anzahl Modell-Provider, Human-in-the-Loop-Bedarf, Team-Skill-Profile.
    • KI-Use-Cases: Framework-Entscheidung für konkrete Use Cases mit Claude diskutieren, Hybrid-Architektur-Entwürfe.
    • Praxis-Übung: Hybrid-Übung mit KI - für einen Use Case mit Triage, komplexem Approval-Workflow und externem Tool-Aufruf eine Hybrid-Architektur mit SDK und LangGraph mit KI-Unterstützung entwerfen und in Code skizzieren.
  • 8. Deployment, Production und persönliche Roadmap
    • Deployment-Optionen für SDK: FastAPI-Wrapper, Container, Serverless, Async-Worker mit Queues.
    • Deployment-Optionen für LangGraph: LangGraph Platform (Cloud und Self-Hosted), eigene FastAPI-Wrapper, Container.
    • API-Gateway vor Agenten: Rate-Limiting, Authentication, Cost-Limits pro Tenant.
    • LLM-Gateway-Tools: LiteLLM, Portkey, Helicone als Universal-Proxy.
    • Multi-Tenant-Architekturen: getrennte Sessions, getrennte Checkpointer-Stores.
    • Cost-Optimization: Model-Routing (kleinere Modelle für einfache Schritte), Prompt-Caching, Semantic-Caching.
    • CI/CD für Agent-Code: GitHub Actions mit Test-Suiten, Eval-Gates vor Deployment.
    • Sicherheit: Secret-Management, Tool-Permission-Limits, Audit-Logging.
    • Praxis-Übung: Persönliche 90-Tage-Engineering-Roadmap - aktuelle Position, Zielposition in zwölf Monaten, drei Lern-Schwerpunkte, drei Werkzeuge im Stack, ein messbares Output-Ziel pro Monat (Framework-Auswahl-Qualität, Production-Stabilität, Time-to-Production), Sparring-Buddy aus dem Seminar.

  • Python-Software-Entwickler und ML-Engineers: Die agentische Anwendungen in Code statt in No-Code-Plattformen bauen wollen.
  • KI-Architekten und Solution Architects: Die Architektur-Entscheidungen zwischen SDK- und Graph-orientierten Frameworks treffen.
  • Platform-Engineers mit AI-Mandat: Die Agent-Frameworks produktiv betreiben und in bestehende Plattformen integrieren.
  • Senior Citizen Developer mit Python-Hintergrund: Die ihre Agent-Praxis auf Framework-Niveau bringen.
Voraussetzungen: Solide Python-Kenntnisse einschließlich async/await. Erfahrung mit REST-APIs und JSON. Erste Berührung mit LLM-APIs (OpenAI, Anthropic). Grundkenntnisse von Git und Virtual Environments. Idealerweise erste Berührung mit LangChain oder einem anderen Agent-Framework.
Abgrenzung: Vermittelt code-first Agent-Engineering mit zwei spezifischen Frameworks - nicht No-Code-Plattformen (dafür: Multi-Tool Agentic Engineering 2026), nicht Fachabteilungs-Schulung (dafür: Agentic Operations 2026), nicht Microsoft-Stack (dafür: Microsoft Copilot Studio Praxis 2026), nicht reine LLM-API-Schulung. Fokussiert auf OpenAI Agents SDK und LangGraph als die beiden dominanten Code-Frameworks, ihre Kombination und Production-Patterns.


In Präsenz

Online
Lernmethode

Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen auf persönlichem Schulungs-PC.

Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent.

Unterlagen

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Arbeitsmaterialien

DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its

Teilnahmezertifikat

Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF.


In Präsenz

Online
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
2 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz

oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden.

Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen.

Räumlichkeiten

Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur

Bequem aus dem Homeoffice von überall

Preisvorteil

Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil.
(Nicht mit anderen Rabatten kombinierbar.)

Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet - auch bei Seminaren inkl. Prüfungsgebühr.

Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen.

All-Inclusive

Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch

Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu.

Barrierefreiheit

Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

-
Rechnungsstellung

Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.

Stornierung

Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars

Vormerken statt buchen

Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen


In Präsenz

Online
  • Eigener Shuttle-Service
  • Reservierte Parkplätze
  • Hotelreservierung
  • Technik-Sofort-Support

Buchungsmöglichkeiten

Online oder in Präsenz teilnehmen

Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.

Weiterbildung Code-first Agentic Engineering mit OpenAI Agents SDK und LangGraph

TerminOrtPreis
22.09.-23.09.2026
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.440,00
Köln / Online 1.440,00 Buchen Vormerken
23.11.-24.11.2026
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.440,00
Köln / Online 1.440,00 Buchen Vormerken
2027
25.01.-26.01.2027
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.440,00
Köln / Online 1.440,00 Buchen Vormerken
25.03.-26.03.2027
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.440,00
Köln / Online 1.440,00 Buchen Vormerken
25.05.-26.05.2027
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.440,00
Köln / Online 1.440,00 Buchen Vormerken
  • Buchen ohne Risiko
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Dritter Mitarbeitende kostenfrei (Nicht mit anderen Rabatten kombinierbar.)
Inhouse-/Firmenschulung
  • Lernumgebung in der Cloud
  • Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Präsenz Online Hybrid
Individualschulung
  • Lernumgebung in der Cloud
  • 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Präsenz Online Hybrid

So haben GFU-Kunden gestimmt

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FAQ für Offene Schulungen
  • Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
  • Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
  • Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
  • Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.

Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.

In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:

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Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.

Vorteile von Virtual Classroom:

  • Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
  • Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
  • Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
  • Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
  • Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
  • Die Schulungsunterlagen bekommen Sie via DHL zugeschickt
  • Sie sparen Reisekosten und Zeit
  • 22. Sep. - 23. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 23. Nov. - 24. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 25. Jan. - 26. Jan. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 25. Mär. - 26. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 25. Mai - 26. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
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Kostenfreies Storno

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