Agentic Coding · KI-Agenten · Automation · Training

KI, die nicht nur redet – sondern Arbeit erledigt.

Agentic Coding, Automation und KI-Training für Teams, die KI praktisch einsetzen wollen – mit klaren Aufgaben, prüfbaren Ergebnissen und Menschen an den richtigen Stellen.

KI-Potenzial besprechen Training ansehen
Wie KI Arbeit erledigt – in fünf Kapiteln
Für Unternehmen im DACH-Raum Entwicklerteams IT & Fachbereiche Berlin · Remote / On-site
Kapitel IMethode

Mensch → Agent → Ergebnis. Fünf Stationen eines Workflows, der wirklich arbeitet.

Scrolle durch den Signal Workflow. Jede Station zeigt, wo der Agent handelt – und wo der Mensch entscheidet.

01 · Input

Mensch

Ziel, Kontext, Entscheidung. Jeder Workflow beginnt mit jemandem, der weiß, was ein gutes Ergebnis bedeutet.

02 · Agent

Aufgabe planen

Routing, Tools, Grenzen. Der Agent zerlegt das Ziel in Schritte und weiß, was er darf – und was nicht.

03 · Tool Access

APIs · Daten · Systeme

Tickets, Dokumente, Workflows. Erst der Zugriff auf echte Werkzeuge macht aus einem Chat eine erledigte Aufgabe.

04 · Guardrail

Prüfen & eskalieren

Bei Unsicherheit übergibt der Agent an einen Menschen. Human Handover ist kein Fehler, sondern ein Designprinzip.

05 · Output

Workflow erledigt

Messbares Ergebnis statt Demo. Der Evaluation Loop misst Qualität, Abbrüche, Eskalationen, Nutzung und Feedback – und speist sie zurück.

Kapitel IIManifest

Der Unterschied ist nicht das Modell. Der Unterschied ist der Workflow.

Wert entsteht, wenn KI Zugriff auf Werkzeuge bekommt, Prozesse versteht, Ergebnisse prüfbar macht und Menschen an den richtigen Stellen einbindet.

  1. 01KI-Agenten brauchen klare Aufgaben, Werkzeuge und Grenzen.
  2. 02Automation beginnt mit einem konkreten Prozess, nicht mit einem Modell.
  3. 03Training macht Teams handlungsfähig.
  4. 04Evaluation entscheidet, ob ein Prototyp wirklich besser ist.
  5. 05RAG, Fine-Tuning und lokale Modelle sind Architekturentscheidungen – keine Selbstzwecke.
Kapitel IIILeistungen

Training trifft Engineering.

Vier Felder für Teams, die KI nicht nur ausprobieren, sondern in echte Arbeit übersetzen wollen.

01

KI-Training & Agentic Coding

Training anfragen →

Trainings und Workshops für Entwicklerteams, IT und Fachbereiche. Von Agentic-Coding-Standards bis zu produktiven AI-Workflows.

  • Agentic Coding
  • KI-Agenten für Entwickler
  • AI Coding Standards
  • Inhouse-Workshops
  • Azure OpenAI Kurs
02

AI-Automation & Workflows

Automation besprechen →

Automatisierung für wiederkehrende Arbeit: Tickets, E-Mails, Dokumente, interne Prozesse, APIs, n8n und Systemintegration. Conversational AI unterstützt Support, HR, IT und interne Services als Self-Service-Schicht – wenn Scope, Integration, Monitoring, Feedback und Handover sauber gestaltet sind.

  • n8n
  • APIs
  • Dokumente
  • Tickets
  • Self-Service
03

KI-Agenten & Orchestrierung

Agenten-Prototyp planen →

Agenten, die Tools nutzen, Aufgaben ausführen, Ergebnisse prüfen und bei Unsicherheit Menschen einbinden.

  • Tool-using Agents
  • Routing
  • Guardrails
  • Human-in-the-Loop
  • Evaluation
04

Advanced AI Lab

Zum AI Lab →

Evaluierte Prototypen für fortgeschrittene AI-Engineering-Use-Cases: RAG, lokale Modelle, Fine-Tuning, VLMs, Computer Vision und Modellbewertung.

  • RAG
  • Fine-Tuning Readiness
  • DGX Spark
  • Computer Vision
  • Evaluation
Kapitel IVAdvanced AI Lab

Nicht jeder Use Case braucht Fine-Tuning.

Nicht jedes Problem braucht ein größeres Modell. Wir prüfen Architektur, Datenlage, Datenschutz, Evaluation und Deployment-Pfad – und bauen einen Prototyp, der messbar zeigt, was funktioniert: Baseline, Evaluationsset, Vergleich vorher/nachher und eine realistische Empfehlung für den Produktivpfad.

Wann Prompting?

Wenn Aufgabe und Kontext klar sind und kein zusätzlicher Wissenszugriff nötig ist.

AufgabeKontextAntwort

Der schnellste Start – und die Baseline, an der sich jeder weitere Ansatz messen muss.

Wann RAG?

Wenn aktuelle Handbücher, Richtlinien, Produktdaten oder Wissensbestände abgefragt werden.

FrageRetrievalKontextAntwort mit Quelle

Wissen bleibt aktuell und austauschbar, Antworten werden über Quellen prüfbar.

Wann Fine-Tuning?

Wenn Verhalten, Ausgabeformat, Klassifikation, Extraktion, Domänensprache oder Tool-Verhalten stabiler werden soll.

BaselineEvaluationssetLoRA / QLoRAVorher / Nachher

Erst der Readiness Check, dann Training. Ohne Evaluationsset kein Fine-Tuning.

Wann DGX Spark?

Als lokale Prototyping- und Evaluationsumgebung vor Cloud-GPU-Kosten, MLOps-Setup oder Produktionsentscheidung.

Lokal prototypenEvaluierenDeployment-Pfad

Für datenschutzsensible Experimente, bevor Infrastrukturentscheidungen fallen.

Wann Vision?

Für Dokument- und Bild-Workflows, Brand & Product Image Workflows und Computer Vision / Schadenerkennung.

Bild / DokumentErkennungPrüfungProzess

Visuelle Eingaben werden zu strukturierten Daten – mit Prüfschritt vor der Weiterverarbeitung.

Lab-Angebote Fine-Tuning Readiness CheckRAG vs. Fine-TuningLoRA/QLoRA PoCLocal AI PrototypeDeployment Recommendation
Kapitel VUse-Case-Map

Zehn Startpunkte, an denen KI zuerst echten Nutzen bringt.

  1. 01Dev

    Entwicklerproduktivität & Agentic Coding

  2. 02Wissen

    Interne Wissensassistenten mit RAG

  3. 03Service

    Support- und Service-Automation

  4. 04Dokumente

    Dokumentenextraktion

  5. 05Inbox

    E-Mail- und Ticket-Klassifikation

  6. 06APIs

    Prozessautomatisierung mit APIs

  7. 07Dialog

    Conversational AI für Support, HR und IT

  8. 08Vision

    Computer Vision & Schadenerkennung

  9. 09Local AI

    Lokale AI-Prototypen mit DGX Spark

  10. 10Visuals

    Brand & Product Image Workflows

EpilogAus dem Lab

Verstehen, was KI-Agenten wirklich tun.

Guides, Lab Notes, Experimente und Use Cases zu KI-Agenten, Automation und AI Engineering – verständlich, visuell, praktisch. Ausgewählte Artikel gibt es zusätzlich als Erklärvideo.

Pfad A · Enablement

Ich will mein Team befähigen.

Trainings, Workshops, Agentic-Coding-Standards, AI Enablement und moderne Entwicklerproduktivität.

Training anfragen
Pfad B · Prototyp

Ich will einen Prototyp bauen.

Automation, KI-Agenten, RAG, Fine-Tuning Readiness, DGX Spark, Computer Vision und Workflow-Integration.

Prototyp besprechen

Proof ohne Fake-Metriken

Didaktische Klarheit trifft technische Umsetzung.

AboutLabs verbindet Kurse, Workshops, Prototypen und verständliche AI-Engineering-Kommunikation.

  • ppedv-Kursreferenzen
  • Hands-on AI Engineering und praktische Prototypen
  • Deutschsprachige Education im DACH-Kontext
  • Privacy-aware Local-AI-Experimente

Nächstes Kapitel: deins

Der beste Einstieg ist ein konkreter Prozess.

Ein kurzes Gespräch reicht, um erste Use Cases zu sortieren: Training, Automation, Agenten, RAG oder AI-Lab-Prototyp. Wir müssen nicht mit einer großen Strategie starten – ein Prozess, ein Team oder ein Prototyp genügt.

E-Mail
simon.aumayer@aboutlabs.de
Telefon
+49 30 84 43 02 19
Standort
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