Agentic AI

Die Teilnehmenden sind in der Lage, die theoretischen Grundlagen, Strukturen und Funktionsweisen agentischer Künstlicher Intelligenz (Agentic AI) in verschiedene Anwendungs- und Forschungskontexte einzuordnen. Sie können Methoden und Konzepte zur Entwicklung, Implementierung und Evaluation agentischer Systeme anwenden und deren Potenziale sowie Grenzen kritisch bewerten. 

1. Grundlagen und theoretische Konzepte agentischer Künstlicher Intelligenz
2. Architekturen und Typologien agentischer Systeme (autonome, reaktive, kognitive und kooperative Agenten)
3. Multi-Agenten-Systeme: Kommunikation, Kooperation, Koordination und Verhandlung
4. Entscheidungsfindung, Planung und Lernen in agentischen Systemen
5. Frameworks, Tools und Plattformen zur Entwicklung agentischer KI (z. B. LangChain, AutoGPT, CrewAI, Google ADK)
6. Integration von Agentic AI in Unternehmens- und Forschungskontexte
7. Evaluations- und Testverfahren für agentische Systeme
8. Ethische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte (AI Governance, Verantwortung, Transparenz)
9. Zukunftsperspektiven und aktuelle Forschungstrends im Bereich Agentic AI