Zum Inhalt springen
Cover: Agentic AI Praxislehrbuch
Kindle & Taschenbuch

Agentic AI Praxislehrbuch

KI-Agenten im Unternehmen einführen - von null auf produktive, sichere und messbare agentische Workflows

Die meisten KI-Programme scheitern nicht an der Technologie, sondern an der Einführung.

Bei Amazon kaufen Kostenloses Begleitpaket (PDF): Die Governance-by-Design-Checkliste
  • AutorThorsten Behder
  • FormatKindle eBook & Taschenbuch
  • SpracheDeutsch
  • KategorieKI-Strategie & Führung

Für wen ist dieses Buch?

Geeignet für

  • Management, das Reifegradmodell und Steuerungslogik für die unternehmensweite KI-Agenten-Einführung braucht
  • AI-Enabler und Multiplikatoren, die Rollenmodell, Curricula und das Pilothandwerk für den 90-Tage-Piloten suchen
  • Entwickler und Builder, die Referenzarchitektur, Retrieval, Identity und AgentOps entlang des Agentic SDLC aufbauen
  • Compliance-, Datenschutz- und Security-Verantwortliche, die Governance, Autonomiestufen und Sicherheitskontrollen einbauen müssen

Nicht geeignet für

  • Leser, die zunächst persönlich mit einer einzelnen agentischen Konsole starten wollen, statt gleich ein Betriebsmodell einzuführen (dafür: Durchstarten mit KI-Agenten)
  • Wer einen kurzen 90-Tage-Einstieg ohne Reifegrad-Selbsttest und Agentic SDLC sucht (dafür: KI, die arbeitet)
  • Wer bereits eine produktive, gemessene AgentOps-Plattform betreibt und keine Einführung mehr braucht

Was Sie danach können

  1. Einen Reifegrad-Selbsttest und ein Prozessscreening für die eigene Organisation durchführen
  2. Mit dem Process Opportunity Canvas und einem Pilot Charter einen 90-Tage-Piloten starten
  3. Eine werkzeugneutrale Referenzarchitektur mit Retrieval, Identity und AgentOps entlang des Agentic SDLC aufbauen
  4. Governance by Design mit EU AI Act, DSGVO, NIST AI RMF, OWASP LLM Top 10 und einem Autonomiestufen-Modell verankern
  5. Mit KPI-Baum und Department-Playbooks für acht Bereiche eine Rollout-Logik umsetzen

Blick ins Buch

Inhaltsverzeichnis anzeigen – 23 Kapitel in 8 Teilen
  1. Vorwort

Teil I: Orientierung

  1. Was agentische KI wirklich ist und was nicht
  2. Was sich 2026 grundlegend geändert hat
  3. Reifegrad-Selbsttest und Unternehmensdiagnose

Teil II: Technologie verstehen

  1. LLMs, RAG, Memory und Tool-Use verständlich gemacht
  2. Agentenarchitekturen und Agententypen
  3. Context Engineering statt Prompt Engineering

Teil III: Das agentische Betriebssystem

  1. Die agentische Unternehmensplattform: Referenzarchitektur
  2. Retrieval, Tool-Use, Memory und Identity bauen
  3. Logging, Evaluation und AgentOps
  4. Der Agentic SDLC: von Discover bis Retire

Teil IV: Governance und Sicherheit

  1. Governance by Design: AI Act, DSGVO, NIST, DSK
  2. Sicherheit: OWASP LLM Top 10 und Agent-Controls
  3. Autonomiestufen-Modell und Risiko-Scoring

Teil V: Arbeit in Rollen

  1. Rollenmodell und rollenbasierte Curricula
  2. Das KI-Enabler-Multiplikatorensystem
  3. Der Agentic Workbench Bootcamp

Teil VI: Pilotieren

  1. Prozessscreening und Process Opportunity Canvas
  2. Der 90-Tage-Pilot: Blaupause und Gates

Teil VII: Skalieren

  1. KPI-Baum, Messplan und Steuerungsformel
  2. Department-Playbooks für acht Bereiche
  3. Von Pilot zu Produkt: Skalierung und Rollout

Teil VIII: Arbeitsbuch

  1. Arbeitsbuch: Prompts, Templates und Praxisübungen

Anhang

  1. Prompt-Bibliothek für agentische Workflows
  2. Vorlagen, Canvas und Checklisten
  3. Glossar
  4. Quellen und weiterführende Literatur

Welches Buch passt besser?

Sie wollen zuerst persönlich eine agentische Konsole bedienen lernen, statt gleich ein unternehmensweites Betriebsmodell einzuführen? → Durchstarten mit KI-Agenten Sie suchen einen 90-Tage-Einstieg statt der vollen Governance-Tiefe mit Reifegradmodell und Agentic SDLC? → KI, die arbeitet Ihr Schwerpunkt liegt nicht auf der Einführung, sondern auf dem dauerhaften Betrieb von MLOps, LLMOps und Data Engineering? → Betrieb statt Demo

Ihr Lesepfad: KI-Agenten & produktive KI-Systeme

  1. 1 Einstieg Durchstarten mit KI-Agenten
  2. 2 Toolanwendung KI, die arbeitet
  3. 3 Spezialisierung Agentic AI Praxislehrbuch (dieses Buch)
  4. 4 Spezialisierung Vibe Coding, KI-Engineering & Agenten-Orchestrierung
  5. 5 Vertiefung Betrieb statt Demo
  6. 6 Vertiefung Wenn KI handelt

Häufige Fragen

Brauche ich Programmier- oder KI-Vorwissen?

Nein, das Buch richtet sich an vier Rollen gemeinsam - Management, AI-Enabler, Entwickler und Compliance - und erklärt LLMs, RAG, Memory, Tool-Use und Agentenarchitekturen verständlich.

Ist das Buch an ein bestimmtes KI-Tool gebunden?

Nein, die Referenzarchitektur ist werkzeugneutral; die Prompts und Templates sind mit Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot und Gemini CLI nutzbar.

Wie aktuell ist das Buch?

Die Governance-Kapitel bauen auf EU AI Act, DSGVO, NIST AI RMF und OWASP LLM Top 10 auf und sind in ein Autonomiestufen-Modell mit Risiko-Scoring eingebettet.

Für wen ist es geschrieben?

Für vier Rollen: Management, AI-Enabler und Multiplikatoren, Entwickler und Builder sowie Compliance-, Datenschutz- und Security-Verantwortliche, branchen- und stackneutral.

In welchen Formaten gibt es das Buch?

Als Kindle eBook und Taschenbuch bei Amazon.