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Agentic AI mit OpenAI: Agents SDK Schulung für Entwickler

Autonome KI-Agenten mit OpenAI: Praxisorientierte Entwicklung mit dem Agents SDK

Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig

Agentic AI in der Praxis: Sie entwickeln mit dem OpenAI Agents SDK und der Responses API Agenten, die Werkzeuge aufrufen, Aufgaben per Handoff weitergeben, durch Guardrails begrenzt sind und sich per Tracing und Evals überprüfen lassen.

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Wie plant ein Sprachmodell Aufgaben, nutzt Werkzeuge – und bleibt dabei kontrollierbar?

Mit OpenAI-Modellen lassen sich Anwendungen bauen, die nicht nur eine Frage beantworten, sondern in einer Schleife auf ein Ziel hinarbeiten: Sie rufen Funktionen auf, lesen Dokumente, reichen Teilaufgaben an Spezialisten weiter und hören auf, wenn das Ergebnis feststeht. Genau das meint Agentic AI mit OpenAI: Aus dem Modell wird ein Agent mit Ziel, Werkzeugen und Grenzen. Das OpenAI Agents SDK bringt dafür wenige, gut kombinierbare Bausteine mit: Agent, Runner, Handoffs, Guardrails, Sessions und Tracing. Darunter liegt die Responses API, die eingebaute Werkzeuge wie Websuche und Dateisuche bereitstellt. Sie arbeiten mit Python; die TypeScript-Variante des SDK wird an den Stellen gezeigt, an denen sie sich unterscheidet.

Der Kurs folgt dem Lebenszyklus eines Agenten. Sie beginnen mit einem einzelnen Agenten und strukturierter Ausgabe, ergänzen eigene Funktionstools und Wissen aus Vector Stores, binden MCP-Server an und bauen daraus ein Multi-Agenten-System mit Triage und Handoffs. Sprachagenten und Realtime-Sitzungen kommen als eigener Block dazu. Jeder Abschnitt wird im Trace nachvollzogen: Welcher Agent hat welches Werkzeug mit welchen Argumenten aufgerufen, wo ist eine Übergabe falsch gelaufen, was hat der Lauf gekostet? Die Übungen laufen in GitHub Codespaces oder in Ihrer lokalen Umgebung.

Autonomie verlangt Grenzen. Deshalb nehmen Absicherung und Betrieb breiten Raum ein: Input- und Output-Guardrails, Freigaben durch Menschen vor schreibenden Aktionen, Schutz vor Prompt Injection über Dokumente und Werkzeugantworten, Begrenzung von Durchläufen und Kosten sowie Evals, mit denen Sie einen Modell- oder Promptwechsel bewerten, bevor er produktiv geht. Frameworks wie LangGraph oder CrewAI ordnen wir zum Vergleich ein.

Es geht um Agenten, die Sie in eigene Anwendungen einbauen – nicht um Coding-Assistenten im Editor. Wer mit einem Agenten Software schreiben lassen möchte, findet das in den Seminaren zu Vibe Coding und GitHub Copilot. Im Praxisprojekt entsteht ein Agentensystem, das Buchungsanfragen eines Campingplatzes beantwortet und Reservierungen erst nach Bestätigung anlegt.

Ein Agent ist nur so verlässlich wie die Werkzeuge, die man ihm gibt. Wenn ein Agent im Test eine falsche Entscheidung trifft, liegt das erstaunlich selten am Modell, sondern meist an einer ungenauen Werkzeugbeschreibung, einem zu breiten Handoff oder einer Funktion, die mehr darf als nötig. Deshalb schaue ich mir bei jedem Agentenprojekt zuerst die Traces an und erst danach die Prompts. Wer Werkzeuge schmal schneidet, schreibende Aktionen freigeben lässt und jede Änderung gegen einen festen Satz von Testanfragen prüft, bekommt Agenten, denen man im Betrieb wirklich Aufgaben überlassen kann.
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Autonome KI-Agenten mit OpenAI: Praxisorientierte Entwicklung mit dem Agents SDK

Grundlagen: Agenten mit OpenAI
  • Was KI-Agenten von Chatbots unterscheidet: Ziel, Werkzeuge, Schleife, Abbruchbedingung
  • Fester Workflow oder autonomer Agent: Kriterien für die Wahl im eigenen Anwendungsfall
  • Aufbau und Philosophie des OpenAI Agents SDK: wenige Primitive, Python und TypeScript
  • Zentrale Konzepte: Agent, Runner, Handoffs, Guardrails und Sessions
  • Responses API als Grundlage: eingebaute Tools, Gesprächszustand, Abgrenzung zu Chat Completions
  • Bestandscode der zum 26.08.2026 abgeschalteten Assistants API auf Responses und Conversations API umstellen
  • LangGraph und CrewAI zum Vergleich: wo sie sich vom Agents SDK unterscheiden
Einrichtung, Authentifizierung und Sicherheit
  • Projektschlüssel und Umgebungsvariablen: OPENAI_API_KEY nie im Code oder im Client
  • Projekte, Rollen und Ausgabenlimits auf der OpenAI-Plattform einrichten
  • Entwicklungsumgebung in GitHub Codespaces oder lokal mit uv und dem Paket openai-agents
  • Datenschutz: Datenaufbewahrung, Auftragsverarbeitung, keine Personendaten in Traces
Der erste Agenten-Workflow
  • Struktur eines einfachen Workflows: Anweisungen, Modell, Eingabe, Ergebnis
  • Agent Schritt für Schritt erstellen: instructions, Modelleinstellungen, output_type
  • Ausführen mit Runner.run, Runner.run_sync und Streaming über Runner.run_streamed
  • Strukturierte Ergebnisse mit Pydantic-Modellen, in TypeScript mit Zod-Schemas
  • Beispiele aus dem SDK-Repository analysieren und gezielt abwandeln
  • Kontextobjekt für Abhängigkeiten: Datenbankverbindung, angemeldete Person, Einstellungen
  • Gesprächsverlauf über Sessions speichern, etwa in SQLite
Werkzeuge und Function Calling
  • Übersicht verfügbarer Tools: Websuche, Dateisuche, Code Interpreter, Computer Use
  • Eigene Funktionstools mit @function_tool: Docstring, Typen, Fehlerrückgabe
  • Gute Werkzeugbeschreibungen: Namen, Parameter und Beispiele, die das Modell richtig nutzt
  • Wissen per Dateisuche: Vector Store anlegen, Dokumente hochladen, Fundstellen zitieren
  • Agenten als Werkzeuge mit as_tool gegenüber Handoffs abwägen
  • Durchläufe begrenzen mit max_turns, Zeitlimits und Wiederholung nach Werkzeugfehlern
Multi-Agenten-Systeme und Handoffs
  • Multi-Agenten-Projekt umsetzen: Triage-Agent verteilt an Spezialagenten
  • Konditionale Handoffs: Beschreibung, Eingabefilter und Übergabe von Kontext
  • Orchestrierung durch das Modell oder durch eigenen Code: Vor- und Nachteile
  • Lifecycle-Hooks für Protokollierung, Metriken und Nebenwirkungen
MCP-Server anbinden
  • Model Context Protocol: Server, Tools, Ressourcen und Transportarten
  • Lokale MCP-Server über stdio, entfernte über Streamable HTTP anbinden
  • Gehostete MCP-Tools der Responses API und Filter für erlaubte Werkzeuge
Guardrails und Moderation
  • Input-Guardrails: themenfremde oder missbräuchliche Anfragen früh abfangen
  • Output-Guardrails und Tripwires: Antworten vor der Auslieferung prüfen
  • Moderation-Endpunkt als günstigen Guardrail vor dem eigentlichen Agenten einsetzen
Sprache und Echtzeit
  • Sprachagenten als Pipeline: Spracherkennung, Agentenlauf, Sprachausgabe
  • Realtime-Agenten für Gespräche mit geringer Latenz, Unterbrechungen behandeln
  • Wann Sprache sich lohnt: Telefon-Hotline, Außendienst, barrierearme Bedienung
Tracing, Tests und Evaluierung
  • Tracing nutzen: Spans für Modellaufrufe, Werkzeuge und Handoffs im Traces-Dashboard
  • Agentenkommunikation im Trace analysieren: falsche Übergaben, Schleifen, Tokenverbrauch
  • Agenten-Workflow testen: Werkzeuge mocken, Szenarien mit erwarteten Handoffs
  • Evals mit Testdatensätzen und bewerteten Traces vor jedem Modell- oder Promptwechsel
  • Traces an eigene Observability-Werkzeuge weiterleiten oder für sensible Läufe abschalten
Betrieb und Kosten
  • Tokenkosten je Lauf messen, kleinere Modelle für einfache Teilaufgaben wählen
  • Rate Limits, Wiederholung mit Backoff, Hintergrundverarbeitung langer Aufgaben
  • Agent als Dienst bereitstellen: API-Endpunkt, Warteschlange, Speicher für Sessions
OpenAI Agents SDK absichern: Rechte, Freigaben, Prompt Injection
  • Schreibende Funktionstools nur nach Freigabe durch einen Menschen ausführen (Human in the Loop)
  • Prompt Injection über Dateisuche, Webinhalte und MCP-Antworten erkennen und eindämmen
  • MCP-Server nur aus einer Allowlist, Werkzeuge je Agent auf das Nötige filtern
  • Missbrauchsfälle in die Evals aufnehmen: Rabatt erschleichen, fremde Daten abfragen
  • Notbremse im Betrieb: Kostenalarm, Abbruch nach max_turns, Protokoll jeder Aktion
Praxisprojekt: Buchungsanfragen für einen Campingplatz
  • Triage-Agent leitet an Agenten für Verfügbarkeit, Preise und Stornierungen weiter
  • Platzbelegung als Funktionstool, Platzordnung und Hausregeln per Dateisuche
  • Guardrail gegen Fragen außerhalb des Campingbetriebs, Reservierung erst nach Bestätigung
  • Abnahme über Traces und einen Eval-Satz mit 25 typischen Gästeanfragen
Lernziele
  • Sie erklären den Aufbau des OpenAI Agents SDK und setzen es in Python produktiv ein; die TypeScript-Variante können Sie einordnen
  • Sie steuern den Lebenszyklus eines Agentenlaufs – Agent, Runner, Handoff, Guardrail und Moderation
  • Sie erweitern Agenten um eigene Funktionstools, Dateisuche und strukturierte Ausgaben
  • Sie integrieren lokale und entfernte MCP-Server in Ihre Agentenarchitektur
  • Sie analysieren Läufe per Tracing und bewerten Änderungen mit Evals
  • Sie sichern schreibende Aktionen durch Freigaben ab und begrenzen Durchläufe und Kosten
Zielgruppe
  • Softwareentwickler:innen mit Python-Kenntnissen, die KI-Agenten in eigene Anwendungen einbauen (TypeScript-Unterschiede werden gezeigt)
  • KI-Interessierte mit soliden Python-Kenntnissen
  • Technische Projektverantwortliche, die Agentenvorhaben planen und bewerten
  • Architekt:innen für KI-Systeme

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

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