In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie KI-Agenten entwickeln, die sich mithilfe der fortschrittlichen Speicher- und Abruffunktionen von OpenAI Dinge merken, abrufen und Schlussfolgerungen ziehen können. Sie lernen, wie moderne intelligente Systeme Kontext speichern, Wissen einbetten, Gespräche zusammenfassen und über Retrieval-Augmented Generation (RAG) auf relevante Informationen zugreifen. Diese Fähigkeiten bilden den CORE leistungsstarker KI-Agenten auf Unternehmensniveau, die zu langfristiger Kohärenz, personalisierten Antworten und tiefem Kontextverständnis fähig sind.

Anhand von praktischen Übungen und angeleiteten Demos erforschen Sie, wie Sie Pipelines für Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis entwerfen, eine auf Einbettungen basierende Vektorsuche implementieren, die Dokumentenabfrage integrieren und Multi-Agenten-Workflows mithilfe des Model Context Protocol (MCP) miteinander verbinden. Sie lernen, wie Sie Gedächtnis, Wissensabruf und Schlussfolgerungen kombinieren, um Agenten zu entwickeln, die skalierbar, präzise und auf reale Anwendungsfälle abgestimmt sind. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - zu erklären, wie Gedächtnissysteme, Embeddings und RAG die Intelligenz von Agenten sowie das langfristige kontextbezogene Schlussfolgern verbessern; - Kurz- und Langzeit-Speicherpipelines zu implementieren, einschließlich Sitzungsspeicher, Zusammenfassung und Vektorspeicherung. - Embeddings zu generieren und zu nutzen, um semantische Suche, Dokumentenabruf und hybride Wissens-Workflows zu unterstützen. - Agenten zu entwickeln, die Abruf und Schlussfolgerung kombinieren und RAG in den CORE der Entscheidungsfindung integrieren. - MCP-Kontextfelder zu nutzen, um mehrere Agenten miteinander zu verbinden und so gemeinsames Gedächtnis sowie die kollaborative Aufgabenausführung zu ermöglichen. - Bewerten Sie die Speicherqualität, die Relevanz der Informationsgewinnung und das Risiko von Halluzinationen anhand von Best-Practice-Metriken. Dieser Kurs ist ideal für KI-Entwickler, Dateningenieure, Software-Experten und technische Entscheidungsträger, die kontextbewusste, abrufgesteuerte und speicherbasierte KI-Agenten für den produktiven Einsatz entwickeln möchten. Grundkenntnisse in Python, APIs und grundlegenden Konzepten der KI-Prompting werden empfohlen. Seien Sie dabei und meistern Sie die wesentlichen Bausteine intelligenter Agenten – und entwickeln Sie Systeme, die wirklich verstehen, sich erinnern und logisch schließen können.