Agentic Software Engineering Training – Softwareentwicklung mit KI Agenten strukturieren und skalieren
Auf Anfrage
1 - 2 Tag
Online, München oder Inhouse
Auf Anfrage
Deutsch oder Englisch
Digitales Teilnehmerzertifikat
Von der Produktidee bis zum Betrieb: Agentic AI für belastbare Architektur, effiziente Entwicklung und sichere Softwareprozesse. Softwareentwicklung wird zunehmend durch KI Agenten unterstützt. Diese analysieren Anforderungen, entwickeln Lösungsvorschläge, erzeugen Code, führen Tests aus und können Aufgaben in Entwicklungs und Betriebsprozessen selbstständig bearbeiten. Damit daraus jedoch produktionsfähige Software entsteht, braucht es mehr als einzelne KI Prompts: Entscheidend sind klare Kontexte, nachvollziehbare Arbeitsweisen, technische Kontrolle und sichere Governance.
Unser Agentic Software Engineering Training vermittelt, wie Unternehmen und Teams KI Agenten entlang des gesamten Softwarelebenszyklus einsetzen können – von Produktentwicklung und Architektur über Implementierung und Testing bis hin zu CI/CD und Operations. Sie lernen, agentische Entwicklungsprozesse sinnvoll zu strukturieren, Multi Agent Workflows aufzubauen und experimentelles Vibe Coding von professionellem Software Engineering abzugrenzen.
Inhalte und Ablauf des Agentic Software Engineering Trainings
Die Weiterbildung verbindet Grundlagen zu Agentic AI mit konkreten Methoden für Produktentwicklung, Software Engineering, Qualitätssicherung und sicheren Produktivbetrieb. Alle Module sind frei kombinierbar.
- Einführung in Foundation Models und Large Language Models (LLM)
- Zentrale Konzepte wie Tokens, Kontext, Memory, Prompts, Tools und Model Context Protocol
- Unterschiede zwischen KI‑Assistenten und KI‑Agenten:
- Beobachten
- Entscheiden
- Handeln
- Systemzustände verändern
- Überblick über Agent‑Toolchains, Agent Harnesses und relevante Tools
- KI‑Unterstützung bei Glossaren, Proto‑Personas, User Journeys, Epics und User Stories
- Strukturierung und Pflege konsistenter Backlogs aus Produkt‑ und Projektdokumentation
- Agentenunterstützte Prototypen zur schnellen Validierung von Produktideen
Ergebnis
Fundiertes Verständnis agentischer Softwareentwicklung sowie strukturierte Produkt‑ und Anforderungsgrundlagen.
- Qualitätsanforderungen und Qualitätsszenarien aus Anforderungen und Stakeholder‑Bedürfnissen ableiten
- Architekturentwürfe, Systemkontexte und Bausteinsichten mit KI unterstützen
- Widersprüche, Inkonsistenzen und Abweichungen von einer gemeinsamen Fachsprache erkennen
- Technische Schulden identifizieren, bewerten und dokumentieren
- Architektur‑ und Projektdokumentation mit KI‑Agenten pflegen
- Agentengenerierte Architekturvorschläge kritisch validieren
Ergebnis
Nachvollziehbare Architekturentscheidungen und belastbare technische Dokumentation.
- Context Engineering als Grundlage für zuverlässige Entwicklungsaufgaben
- Memory, Regeln, Commands, Skills und Subagents einrichten
- Spec Driven Development, Planning Mode, Task Breakdown und reviewbare Umsetzungseinheiten nutzen
- KI bei Codegenerierung, Code Completion, API‑Integration und Bibliotheksnutzung einsetzen
- Agenten für Features, Refactoring, Debugging, Legacy‑Modernisierung und Git‑Workflows nutzen
- Nachvollziehbare Commits, Pull Requests und Review‑Vorlagen erstellen
- Entwicklungsaufgaben durch getrennte Agenten und Arbeitskontexte parallelisieren
Ergebnis
Strukturierte und produktionsorientierte Implementierung mit KI‑Agenten und Multi‑Agent‑Workflows.
- Unit‑, Integrations‑ und End‑to‑End‑Tests entwickeln und verbessern
- Testsuiten für bestehende Anwendungen nachträglich aufbauen
- Synthetische Testdaten generieren und Edge Cases identifizieren
- UI‑Interpretation und Browser‑Automatisierung für realitätsnahe Testszenarien nutzen
- Test‑Driven Agentic Development und iterative Qualitätssicherung einsetzen
- Agentenunterstützte Code‑, Merge‑Request‑ und Architektur‑Reviews durchführen
- Codequalität, Sicherheit, Anforderungen und Compliance prüfen
- Agentengenerierte Änderungen bewerten und Review‑Findings systematisch bearbeiten
Ergebnis
Höhere Codequalität, bessere Testabdeckung und nachvollziehbare Kontrollmechanismen.
- CI/CD‑Pipelines mit KI‑Agenten entwickeln und optimieren
- Build, Tests, Reporting, Containerisierung und Releases automatisieren
- Release Notes, Changelogs und wiederholbare Pipeline‑Schritte erstellen
- Agenten für Logging, Metriken, Dashboards, Alerts und Observability‑Abfragen einsetzen
- Root‑Cause‑Analysen, Bugfix‑Vorschläge und Ticketmanagement unterstützen
- Grundlagen selbstheilender Pipelines und automatisierter Fehlerbehebung
- Guardrails, Freigaben, Berechtigungen, Rollback und Human Oversight sicherstellen
Ergebnis
KI‑gestützte Automatisierung und ein sicherer Betrieb mit klaren Kontroll‑ und Freigabepunkten.
Was Sie nach dem Agentic Software Engineering Training direkt anwenden können
Nach dem Training können Sie KI‑Agenten gezielt in Softwareentwicklung und Betrieb einsetzen.
- Agentic AI Architekturen und geeignete Toolchains einordnen
- Anforderungen, Backlogs und Produktideen mit KI strukturieren
- KI Agenten für Coding, Refactoring, Debugging und Legacy Modernisierung nutzen
- Multi Agent Workflows für komplexe Entwicklungsaufgaben entwickeln
- Tests, Code Reviews und Qualitätssicherung mit Agenten unterstützen
- Logs, Traces und Fehlermeldungen effizienter analysieren
- Agentengenerierte Ergebnisse kritisch prüfen und sicher freigeben
- Kontrollpunkte, Berechtigungen und Human Oversight im Entwicklungsprozess etablieren
Für wen eignet sich das Agentic Software Engineering Training?
Dieses Training richtet sich an:
- Softwareentwickler und Engineering‑Teams
- Softwarearchitekten und Technical Leads
- DevOps‑, Plattform‑ und SRE‑Teams
- Product Owner und technische Projektleiter
- Verantwortliche für Software‑ und Produktentwicklung
- Unternehmen, die KI‑Agenten in Engineering‑Prozesse integrieren möchten
Technisches Grundverständnis und Erfahrung mit Softwareentwicklungsprozessen sind hilfreich.
Teilnahmevoraussetzungen für das Agentic Software Engineering Training
Grundkenntnisse in Softwareentwicklung, Architektur oder DevOps sind empfehlenswert. Erfahrungen mit KI‑Tools sind hilfreich, aber keine Voraussetzung.
Individuelle Agentic Software Engineering Trainings
- Maßgeschneiderte Schulungen für Entwicklungs und Engineering Teams
- Integration eigener Programmiersprachen, IDEs, Repositories und Toolchains
- Arbeit mit realen Architektur , Code und Deployment Szenarien
- Entwicklung eigener Agenten Workflows und Engineering Standards
- Durchführung als Seminar, Workshop oder Inhouse Training
Über uns als Schulungsanbieter
Wir sind eine erfahrene Unternehmensberatung mit über 20 Jahre Expertise in digitaler Transformation, Softwareentwicklung und neuen Technologien, wie künstlicher Intelligenz. Unsere Trainings verbinden moderne Agentic‑AI‑Konzepte mit konkreten Anforderungen aus Produktentwicklung, Engineering und Operations.
Wir unterstützen Unternehmen dabei, KI‑Agenten sicher in bestehende Entwicklungsprozesse zu integrieren, neue Automatisierungspotenziale zu erschließen und produktionsfähige Softwarelösungen zu entwickeln. Dabei betrachten wir den gesamten Lebenszyklus – von der Idee über Architektur und Code bis hin zu Testing, Deployment und Betrieb.
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Kompetenz in Agentic Software Engineering – Ihr Trainer
Jonas Kuhlmann begleitet Unternehmen bei der Einführung moderner KI‑Technologien und agentischer Entwicklungsprozesse. Er vermittelt komplexe Themen wie Context Engineering, Multi‑Agent‑Workflows, Vibe Coding und Agentic Coding verständlich und mit direktem Bezug zu realen Engineering‑Aufgaben.
Sein Fokus liegt auf der Verbindung von Produktentwicklung, Softwarearchitektur, Implementierung und sicherem Betrieb. Dabei zeigt er, wie KI‑Agenten Entwicklungsteams produktiver machen können, ohne Qualität, Nachvollziehbarkeit und technische Verantwortung aus der Hand zu geben.
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- Agentic AI gezielt für Softwareentwicklung und Engineering einsetzen
- Individuelle Weiterbildung für Entwickler, Architekten und technische Teams
- Erfahrene Expertise in KI Agenten, Entwicklungsprozessen und Systemarchitektur
- Sofort anwendbare Methoden für Coding, Testing, Automatisierung und sicheren Betrieb
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FAQ – Häufige Fragen zum Agentic Software Engineering Training
Klassische KI‑Assistenten unterstützen meist einzelne Aufgaben auf Anfrage, beispielsweise Codegenerierung oder Codeerklärung. KI‑Agenten können dagegen mehrstufige Aufgaben planen, Tools nutzen, Informationen verarbeiten und Folgeaktionen ausführen. Im Training lernen Sie, wie solche agentischen Prozesse aufgebaut und kontrolliert eingesetzt werden.
Ja, ein technisches Grundverständnis ist empfehlenswert, da sich viele Inhalte auf Code, Architektur, Testing und CI/CD beziehen. Sie müssen jedoch kein Spezialist für KI‑Entwicklung sein. Das Training vermittelt die agentischen Konzepte und zeigt, wie bestehende Engineering‑Kompetenzen durch KI erweitert werden können.
Agenten können unter anderem Anforderungen strukturieren, Code erzeugen, Tests entwickeln, Fehler analysieren, Dokumentation erstellen und Pull Requests vorbereiten. Auch Architekturentscheidungen, Refactoring, Legacy‑Modernisierung und Pipeline‑Aufgaben lassen sich unterstützen. Der konkrete Automatisierungsgrad hängt von System, Kontext und definierten Kontrollpunkten ab.
Vibe Coding beschreibt häufig die schnelle Entwicklung von Prototypen über natürlichsprachliche Anweisungen. Agentic Software Engineering geht weiter und umfasst strukturierte Prozesse für Architektur, Implementierung, Testing, Qualitätssicherung und Betrieb. Im Training lernen Sie, wann ein schneller Prototyp genügt und wann belastbare Engineering‑Standards erforderlich sind.
Ja. Sie lernen, wie mehrere spezialisierte Agenten Aufgaben parallel oder arbeitsteilig bearbeiten können. Beispiele sind getrennte Agenten für Planung, Recherche, Implementierung, Testing oder Review. Dabei werden auch Zuständigkeiten, Übergaben, gemeinsame Kontexte und Kontrollmechanismen betrachtet.
Agentengenerierter Code muss getestet, reviewed und fachlich bewertet werden. Das Training behandelt unter anderem Unit‑, Integrations‑ und End‑to‑End‑Tests, Code Reviews, Sicherheitsprüfungen und menschliche Freigaben. Ziel ist ein kontrollierter Prozess, der Geschwindigkeit mit Qualität und technischer Verantwortung verbindet.
Ja. Bei Inhouse‑Trainings können bestehende IDEs, Repositories, CI/CD‑Pipelines und Toolchains berücksichtigt werden. Auch eigene Architektur‑, Code‑ oder Deployment‑Beispiele können in Übungen einfließen. Vertrauliche Informationen sollten dabei nur in freigegebenen Umgebungen verwendet werden.
Sicherheit und Governance sind zentrale Bestandteile des Trainings. Behandelt werden unter anderem Berechtigungen, Guardrails, Freigaben, Rollbacks, Datenschutz und Human Oversight. So lernen Teams, agentische Systeme nicht nur leistungsfähig, sondern auch kontrollierbar und sicher zu betreiben.