Multi-Step-Workflows und Tool-Usage prägen die Arbeit mit agentenbasierten Systemen wie AutoGPT. Im Experimentierumfeld entstehen daraus zahlreiche Anwendungsfälle. Ein strukturierter Ansatz ist Grundlage für nachvollziehbare Ergebnisse.
!Kursinhalt
!1. Grundlagen agentenbasierter Abläufe
*Funktionsprinzip von Multi-Step-Workflows
*Rolle einzelner Schritte
*Einordnung im Experimentierumfeld
!2. Tool-Usage in AutoGPT
*Anbindung externer Werkzeuge
*Steuerung über Beschreibungen und Parameter
*Umgang mit Fehlern
!3. Gestaltung wirksamer Experimente
*Abgrenzung und Zielsetzung
*Dokumentation der Annahmen
*Bewertung der Ergebnisse
!4. Übergang in produktive Nutzung
*Kriterien für Einsatzreife
*Abstimmung mit IT und Fachseite
*Dokumentation und Betrieb
!Berufliche Relevanz
*Strukturierter Umgang mit Agenten-Systemen
*Fundierte Grundlage für Experimente
*Erste Schritte in Richtung produktiver Anwendungen