Praxis-Tutorial zum Aufbau von AI-Agenten und zur Umsetzung von Workflows



📚Videokurs
🕒Zuletzt aktualisiert: 05.11.2026
👥Unternehmer / Content-Ersteller / E-Commerce-Verkäufer im Auslandshandel / Nebenjobber

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📚 Kurstyp:
Praxiskurs zum Aufbau von AI-Agenten und zur Umsetzung von Workflows
👥 Zielgruppe:
AI-Enthusiasten, die einen eigenen AI-Assistenten und automatisierte Workflows aufbauen möchten; Selbstmedienschaffende und Gründer, die halb-unbemannte Livestreams und AI-Tools einsetzen; Anfänger, die Knotenkonfiguration, fortgeschrittene Prompts und Low-Code-Agentenentwicklung lernen möchten; Praktiker, die Agenten auf WeChat-Offizielle-Accounts, Mini-Programmen und Websites deployen und wiederverwenden möchten; Teilnehmer ohne Vorkenntnisse, die keinen Code schreiben, aber AI-Workflows verstehen und umsetzen möchten

Kursvorstellung

Dieser Kurs zum Aufbau von KI-Agenten richtet sich an Lernende, die KI-Automatisierung umsetzen und einen eigenen KI-Assistenten erstellen möchten. Beginnend bei Denkgewohnheiten führt er Sie Schritt für Schritt zum Aufbau von Agenten und Workflows.

Der Kurs hilft Ihnen zunächst, ein korrektes Denken im Umgang mit großen Modellen zu entwickeln, klärt die drei Kernschritte zum Erreichen von Ergebnissen und zeigt Ihnen, wie Sie Ihren eigenen KI-Agenten als "Berater" erstellen. Anhand eines historischen Fallbeispiels wird der gesamte Workflow-Aufbau vollständig demonstriert.

Die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Agenten werden erklärt, mit Unterstützung für Deployment über Mini-Programme, offizielle Accounts, Websites und Apps. Die Kernpunkte der Konfiguration von Start-Nodes und Großmodell-Nodes werden eingehend analysiert, dazu Tipps zum Umschreiben von System-Prompts und zur KI-Skript-Optimierung geteilt.

Gleichzeitig wird die anfängerfreundliche Grundlage des Workflow-Aufbaus erklärt, ergänzt durch ein praktisches Webentwicklungs-Beispiel mit Cursor sowie die Vorstellung der Entwicklungslogik einer halbautonomen Live-Streaming-Software für die "KI-Chefin". Theorie trifft Praxis: Sie lernen nicht nur Prompts, sondern bauen selbst lauffähige Agenten auf.

Der Kurs verbindet Denkaufbau, Fallnachbau und Multi-Endpoint-Deployment zu einem vollständigen Umsetzungspfad. Beim Lernen wird empfohlen, zuerst gemäß den Lektionen einen originalgetreuen Nachbau durchzuführen und diesen dann durch eigene Geschäftsszenarien zu ersetzen und zu testen. Nach jeder Lektion können Screenshots der Knotenkonfiguration, Prompt-Versionen und Laufzeitergebnisse dokumentiert werden, um schrittweise eine eigene Agenten-Vorlagenbibliothek aufzubauen. Für Teilnehmer ohne Programmiergrundlagen ist es hilfreich, zuerst die Input-Output-Beziehungen zwischen den Knoten zu verstehen und dann mit Tools wie Cursor kleine Validierungen durchzuführen, um Fehlversuche zu reduzieren und den Agenten tatsächlich einsatzfähig zu machen.

Zielgruppe

  • KI-Begeisterte, die einen eigenen KI-Assistenten und automatisierte Workflows erstellen möchten
  • Selbstmedien und Gründer, die halbautonomes Live-Streaming und KI-Tool-Anwendungen umsetzen möchten
  • Einsteiger, die Node-Konfiguration, fortgeschrittene Prompts und Low-Code-Agentenentwicklung lernen möchten
  • Praktiker, die KI-Agenten auf offiziellen Accounts, Mini-Programmen und Websites deployen und wiederverwenden möchten
  • Lernende ohne Vorkenntnisse, die ohne Programmierkenntnisse KI-Workflows verstehen und umsetzen möchten

Lernergebnisse

  • ✅ Ein korrektes Denken im Umgang mit großen Modellen entwickeln und die Kernschritte zum Erreichen von KI-Ergebnissen beherrschen
  • ✅ Einen eigenen KI-Agenten (Berater) erstellen und den KI-Assistenten wiederverwenden
  • ✅ Den Fall-Workflow vollständig nachbauen und die Logik des Agentenaufbaus verstehen
  • ✅ Multi-Endpoint-Deployment von Agenten beherrschen: Mini-Programme, Offizielle Accounts, Websites, Apps
  • ✅ Die Kernpunkte der Konfiguration von Start-Nodes und Großmodell-Nodes vollständig durchdringen
  • ✅ Fortgeschrittene Techniken zum Umschreiben von Prompts und zur KI-Skript-Optimierung beherrschen
  • ✅ Grundlagen des Workflow-Aufbaus lernen, Webentwicklung mit Cursor verstehen, Designlogik halbautonomer Live-Streaming-KI-Software kennenlernen

Kursverzeichnis

[AI-Denken und Agenten-Grundlagen]
  • 1.Um AI zu lernen, sollte man zuerst die Gewohnheit entwickeln, große Modelle zu nutzen
  • 2.Wer durch AI-Lernen Ergebnisse erzielen möchte, muss zuerst diese drei Schritte unterscheiden
  • 3.Bilde zuerst unbedingt deinen eigenen Grauen Eminenz-Hund aus.
[Praxisbeispiele für Workflows]
  • 4.Der Aufbauprozess eines Lebenswerk-Workflows für historische Persönlichkeiten
[Multi-Device-Deployment und Node-Konfiguration]
  • 5.Anwendungsmöglichkeiten von Agenten (Mini-Programme, offizielle Accounts, Webanwendungen, Apps)
  • 6.Wissenspunkte zur Konfiguration des Start-Knotens
  • 7.Wissenspunkte zur Konfiguration des Large-Model-Knotens
[Prompt-Rewriting und Skript-Optimierung]
  • 8.KI zum Überarbeiten von Skripten und Techniken zum Umschreiben von System-Prompts
[Low-Code-Entwicklung und Live-Tools in der Praxis]
  • 9.Grundlagen des Workflow-Aufbaus, ein Muss für Einsteiger
  • 10.Webdesign mit Cursor zum Thema halbautomatische Live-Streaming-Software (KI-Chefin)

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