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Agentic AI mit LangGraph: Schulung zu KI-Agenten und Chatbots

KI-Agenten und Chatbots entwickeln: Ihr Einstieg in Agentic AI mit LangGraph

Dauer: ab 1 Tag (8 UE) | Preis: ab 900 EUR (netto) | Live online oder vor Ort | Termin nach Vereinbarung

Mit LangGraph entstehen Agenten und Chatbots als nachvollziehbarer Graph – vom ReAct-Agenten über einen Produkt-Q&A-Chatbot mit Retrieval bis zu Reflexion und Multi-Agenten-Systemen, abgesichert durch Checkpoints, menschliche Freigaben und Tests in LangSmith.

Gesamtpreis für bis zu 3 Teilnehmende · Unverbindliche Anfrage · Keine Vorkasse

Wann braucht ein Chatbot einen Graphen statt einer einzigen Schleife?

LangGraph beschreibt den Ablauf eines Chatbots als Graph: Knoten erledigen je einen Schritt, Kanten entscheiden, wie es weitergeht, und ein gemeinsamer Zustand hält fest, was der Chatbot bereits weiß. Genau darauf beruht Agentic AI mit LangGraph – statt einer Blackbox bleibt nachvollziehbar, warum ein Agent ein Werkzeug aufruft, eine Antwort überarbeitet oder an einen Spezialisten übergibt. LangGraph ist die Laufzeit dafür; LangChain liefert Modellanbindung, Werkzeuge und den fertigen Agentenbaustein create_agent, der selbst auf LangGraph aufsetzt. Sie programmieren durchgehend in Python.

Der Aufbau folgt den bewährten Stationen des Kurses. Zuerst entsteht ein einfacher ReAct-Agent mit Funktionswerkzeugen, danach ein Frage-Antwort-Chatbot für Produktanfragen, der per Retriever in Produktdokumenten nachschlägt und Live-Daten über Werkzeuge abfragt. Anschließend modellieren Sie mit StateGraph eigene Zustände und Knoten für einen Bestell-Agenten, bauen einen Reflexions-Agenten aus Generator und Kritiker und verbinden schließlich mehrere Agenten über einen Routing-Agenten zu einem Multi-Agenten-System. Jede Station endet mit einer Übung, in der Sie den Graphen selbst erweitern und gegen Testdialoge prüfen.

Was ein Prototyp im Notebook nicht zeigt, kommt im zweiten Teil: Checkpoints, damit ein Gespräch nach Stunden oder nach einem Absturz fortgesetzt werden kann, Unterbrechungen mit interrupt(), an denen ein Mensch eine Bestellung freigibt, Gedächtnis über einzelne Gespräche hinaus sowie Tests und Beobachtung mit LangSmith – vom Trace eines einzelnen Laufs bis zur Evaluierung über einen Datensatz typischer Kundenfragen.

Breiten Raum nimmt die Absicherung ein: Welche Werkzeuge darf welcher Agent aufrufen, wie verhindern Sie Endlosschleifen zwischen Knoten, und was passiert, wenn ein abgerufener Produkttext versteckte Anweisungen enthält? Wer Agenten lieber mit dem OpenAI Agents SDK baut, findet das im Seminar Agentic AI mit OpenAI; CrewAI und LangChain.js ordnen wir hier nur zum Vergleich ein. Im Praxisprojekt entsteht ein Kundenservice-Agent für einen Heizungs- und Sanitärbetrieb.

Viele Agentenprojekte scheitern nicht am Modell, sondern daran, dass niemand mehr sagen kann, in welchem Zustand sich das Gespräch gerade befindet. Ein Agent, der in einer einzigen Schleife Werkzeuge aufruft, wirkt in der Demo beeindruckend und wird im Betrieb unberechenbar. Sobald ich den Ablauf als Graph aufzeichne, werden die eigentlichen Fragen sichtbar: Wo darf das Modell frei entscheiden, wo gilt eine feste Regel, und an welcher Stelle muss ein Mensch zustimmen? LangGraph zwingt zu diesen Entscheidungen – und genau das macht die Agenten später testbar und wartbar.

Was Sie danach können

  • Sie erklären die Bausteine eines agentenbasierten Chatbots – Zustand, Gedächtnis, Werkzeuge, Entscheidungslogik – und setzen sie in LangGraph um
  • Sie erstellen mit LangChain einen ReAct-Agenten und erweitern ihn per Retrieval (RAG) zu einem Q&A-Chatbot mit Quellenangaben
  • Sie modellieren eigene Graphen mit StateGraph, Zuständen, Reducern und bedingten Kanten
  • Sie bauen Reflexion, Planung und Werkzeugnutzung in Ihren Chatbot ein und begrenzen die Zahl der Runden
  • Sie orchestrieren mehrere Agenten hinter einem Chatbot über Routing, Supervisor und Übergaben mit Command
  • Sie machen Gespräche mit Checkpoints fortsetzbar und holen vor kritischen Aktionen eine Freigabe per interrupt() ein
  • Sie prüfen Agenten mit Tests, Traces und Evaluierungen in LangSmith und wenden Best Practices für eigene Projekte an

Zielgruppe und Voraussetzungen

  • Python-Entwickler:innen und KI-Ingenieur:innen, die eigene Agenten-Workflows und Chatbots mit erweiterten Fähigkeiten bauen
  • Data Scientists und Machine-Learning-Fachleute, die Agentic AI in bestehende Projekte integrieren
  • Produktmanager:innen und Technologieberater:innen, die agentenbasierte Self-Service-Lösungen bewerten wollen
  • Entwickler:innen mit ersten LangChain-Erfahrungen, die tiefer in LangGraph einsteigen möchten
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

KI-Agenten und Chatbots entwickeln: Ihr Einstieg in Agentic AI mit LangGraph

Einführung in Agentic AI und LangGraph
  • Konversationsbasierte Chatbots heute: regelbasierte Dialoge, reine LLM-Chats und ihre Grenzen
  • Von reaktiven zu autonomen Chatbots: Ziel, Werkzeuge, Schleife und Abbruchbedingung
  • Fester Workflow oder Agent: vorgegebene Kanten gegenüber freier Werkzeugwahl des Modells
  • Agentische Chatbots verstehen: Zustand, Gedächtnis und Entscheidungsfindung
  • Warum LangGraph: Kontrolle über Ablauf, Zustand und Wiederaufnahme eines Agenten
  • Rollenverteilung: LangChain für Modelle und Werkzeuge, LangGraph als Laufzeit der Agenten
  • Projekt mit uv einrichten, Modellanbieter und LangSmith-Schlüssel über Umgebungsvariablen
  • CrewAI, LangChain.js und das OpenAI Agents SDK zum Vergleich – Einordnung ohne Vertiefung
Erstellung eines Basis-ReAct-Agenten
  • Das ReAct-Muster: Überlegen, Werkzeug aufrufen, Ergebnis beobachten – im Wechsel
  • Einfachen ReAct-Agenten mit create_agent aus LangChain entwerfen
  • Bestandscode mit create_react_agent aus langgraph.prebuilt auf create_agent umstellen
  • Funktionswerkzeuge mit @tool: Docstring, Typannotationen und verständliche Fehlermeldungen
  • Schritt für Schritt: Agent ausführen, Nachrichtenverlauf lesen, Werkzeugaufrufe nachvollziehen
  • Zwischenschritte und Tokens streamen: stream mit den Modi updates, messages und values
  • Fehlerbehebung: falsche Werkzeugargumente, Rekursionslimit, Modell ohne Werkzeugunterstützung
Aufbau eines Produkt-Q&A-Chatbots
  • Frage-Antwort-Chatbot für Produktanfragen entwerfen: Datenquellen, Fragetypen, Antwortformat
  • Produktdokumente laden, in Abschnitte teilen und mit Embeddings in einem Vector Store ablegen
  • Retriever als Werkzeug: Der Agent entscheidet selbst, wann er in den Dokumenten nachschlägt
  • Funktionswerkzeuge für dynamische Daten: Preis, Lagerbestand und Lieferzeit abfragen
  • Antworten mit Quellenangabe, klare Rückmeldung bei fehlenden Treffern statt erfundener Fakten
  • Einrichtung und Test des Chatbots mit einer Liste typischer Kundenfragen
  • Praxisteil: Ihren eigenen Q&A-Chatbot mit eigenen Dokumenten zum Laufen bringen
Individuelle Agenten und Chatbots mit LangGraph
  • LangGraph im Detail: StateGraph, Knoten, Kanten, START und END, Kompilieren des Graphen
  • Zustand als TypedDict oder Pydantic-Modell, Reducer wie add_messages für den Verlauf
  • Bedingte Kanten mit Routing-Funktionen, Anwendungsfälle für eigene Graphen
  • Graph API und Functional API mit @entrypoint und @task im Vergleich
  • Design eines Bestell-Agenten: Zustände für Warenkorb, Lieferadresse und Bestätigung
  • Werkzeuge einrichten: ToolNode und tools_condition, Datenabruf aus einer Bestell-API
  • Schritt für Schritt: individuellen LangGraph-Agenten entwickeln und als Mermaid-Diagramm prüfen
  • Test und Optimierung: Knoten einzeln aufrufen, Prompts und Werkzeugbeschreibungen schärfen
Reflexionsbasierte LangGraph-Agenten
  • Warum Reflexion: Selbstüberprüfung für präzisere Antworten – und wann sie nur Kosten erzeugt
  • Reflexions-Agent zum Zusammenfassen und Überprüfen: Generator- und Kritiker-Knoten
  • Prompts für Generator und Kritiker gestalten: Prüfkriterien, Bewertungsskala, Beispiele
  • Kritik als strukturierte Ausgabe mit with_structured_output und einem Pydantic-Schema
  • „Summarize-and-Review“-Agent mit Schleife und Abbruchbedingung in LangGraph einrichten
  • Ausführen und optimieren: Zahl der Runden, Tokenkosten und Antwortqualität abwägen
Multi-Agenten-Systeme mit LangGraph
  • Komplexe Konversationen: wann mehrere Agenten helfen und wann einer mit mehr Werkzeugen reicht
  • Routing-Agent entwerfen, der Anfragen nach Absicht an Spezialisten verteilt
  • Agenten als Knoten und Subgraphen in einen übergeordneten Graphen einbinden
  • Übergaben mit Command: Zielknoten und Zustandsänderung in einem Rückgabewert
  • Architekturen im Vergleich: Supervisor, Netzwerk und hierarchische Teams
  • Multi-Agenten-System aufbauen: Routing-Agent und Chatbot verknüpfen, Kontext gezielt weitergeben
  • Parallele Teilaufgaben mit Send verteilen und die Ergebnisse im Zustand zusammenführen
  • Praktische Übung: Multi-Agenten-Chatbot entwickeln und mit Testdialogen prüfen
Persistenz, Gedächtnis und Human in the Loop
  • Checkpointer: InMemorySaver für Tests, SQLite oder PostgreSQL für den Betrieb
  • Gespräche über thread_id fortsetzen, Zustand abfragen und frühere Checkpoints wiederherstellen
  • Langzeitgedächtnis über Gespräche hinweg mit einem Store: Vorlieben und Fakten je Kunde
  • Lange Verläufe kürzen oder zusammenfassen, damit das Kontextfenster nicht überläuft
  • Human in the Loop: Lauf mit interrupt() anhalten, mit Command(resume=…) fortsetzen
  • Fehlertoleranz: nach Absturz oder Zeitüberschreitung am letzten Checkpoint weitermachen
Testen, Beobachten und Bereitstellen
  • Tracing mit LangSmith: Läufe, Knoten, Werkzeugaufrufe, Tokenverbrauch und Latenz
  • LangSmith Studio und langgraph dev: Graph interaktiv ausführen und Zustände untersuchen
  • Unit-Tests für Knoten und Routing-Funktionen mit pytest und festgelegten Modellantworten
  • Datasets und Evaluierungen in LangSmith: Antwortqualität vor jedem Prompt- oder Modellwechsel
  • Trajektorien prüfen: Ruft der Agent die erwarteten Werkzeuge in sinnvoller Reihenfolge auf?
  • Bereitstellung als Dienst: langgraph.json, eigener API-Server oder LangSmith Deployment
LangGraph-Agenten absichern: Werkzeuge, Schleifen, Freigaben
  • Bestellen, Stornieren, Termin eintragen: schreibende Werkzeuge nur hinter einem interrupt()
  • Endlosschleifen zwischen Knoten begrenzen: recursion_limit und Rundenzähler im Zustand
  • Prompt Injection über abgerufene Dokumente: Retriever-Treffer als Daten behandeln, nie als Anweisung
  • Werkzeugliste je Agent im Multi-Agenten-Graph minimal halten, Zugangsdaten nie im Graph-Zustand
  • Checkpoints enthalten Gesprächsinhalte: Aufbewahrung, Löschung je thread_id, Verschlüsselung
  • Graph-Code mit einem Coding-Agenten erweitern: Knotentests und Diagramm-Vergleich als Abnahme
Praxisprojekt: Kundenservice-Agent für einen Heizungs- und Sanitärbetrieb
  • Fragen zu Heizgeräten aus Wartungsanleitungen per Retrieval beantworten, mit Quellenangabe
  • Supervisor verteilt an Agenten für Störungsdiagnose, Wartungstermine und Angebotsanfragen
  • Wartungstermin erst nach Freigabe durch das Büro eintragen, Gespräch per Checkpoint fortsetzen
  • Reflexionsschleife prüft Angebotstexte; Abnahme per LangSmith-Evaluierung über 30 Testdialoge

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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1. Bedarf klären: Im kostenlosen Vorgespräch besprechen wir Ziele, Vorkenntnisse und Praxisaufgaben.

2. Angebot abstimmen: Inhalte, Format (live online oder vor Ort), Dauer und Preis legen wir gemeinsam fest.

3. Schulung durchführen: Sie arbeiten an Übungen aus Ihrem Alltag oder an einem neutralen Beispiel und nehmen konkrete nächste Schritte mit.

Häufige Fragen zur Schulung

Gilt der Ab-Preis pro Person oder für die Veranstaltung?

Die 900 EUR netto sind der niedrigste Gesamtpreis für eine firmeninterne Veranstaltung mit bis zu drei Teilnehmenden. Größere Gruppen und einen anderen Umfang bieten wir individuell an. Der verbindliche Preis steht in Ihrem Angebot.

Können wir eigene Aufgaben einbringen?

Ja. Welche Aufgaben sich eignen, welche Zugänge nötig sind und wie wir die Vertraulichkeit sichern, klären wir im Vorgespräch. Alternativ arbeiten wir an einem neutralen Beispiel.

Ist die Anfrage schon eine Buchung?

Nein. Sie erhalten zuerst ein abgestimmtes Angebot und entscheiden dann über die Beauftragung. Eine Vorkasse gibt es nicht.

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