Python für autonome Agenten: Tooling, SDKs & Orchestrierung Schulung

Einführung in Python-Umgebungen für die agentische Entwicklung

• Einführung von Python, virtuellen Umgebungen und der Abhängigkeitsverwaltung
• Verwendung von Git und Docker für Versionsverwaltung und Isolation
• Best Practices für reproduzierbare Umgebungen

Überblick über Agent-SDKs und Frameworks

• LangChain, AutoGen und andere aufkommende SDKs
• Agentenstruktur und -lebenszyklus: Wahrnehmung, Reasoning und Aktion
• Vergleich der SDK-Fähigkeiten und Architektur-Stile

Erstellen funktionsfähiger Agenten in Python

• Erstellen eines einfachen Agenten mit LangChain
• Verbinden von Agenten mit externen Tools und APIs
• Bearbeitung von Eingabe/Ausgabe, Gedächtnis und Persistenz

Tool- und API-Integration

• Definieren und Registrieren von Tools für den Agentengebrauch
• Sichere API-Integration und Schlüsselverwaltung
• Nutzung externer Datenquellen und benutzerdefinierter Funktionsaufrufe

Agenten-Orchestrierung und Kommunikationsmuster

• Multi-Agenten-Zusammenarbeit mit AutoGen
• Delegation von Aufgaben und Planungslogik
• Ereignisgesteuerte und asynchrone Orchestrierung

Testen, Debugging und Beobachtbarkeit (Observability)

• Testen von Agenten mit Mock-Eingaben und kontrollierten Umgebungen
• Debugging von Nachrichtenfluss und Tool-Aufrufen
• Implementierung strukturierter Protokollierung und Leistungsmetriken

Deployment und Produktionsrelevante Überlegungen

• Paketierung und Containerisierung von Python-Agenten-Diensten
• Integration in CI/CD-Pipelines
• Skalierung, Überwachung und Wartung von Langzeit-Agenten

Zusammenfassung und nächste Schritte