Lokale Sprachmodelle mit Ollama in Prozessen einsetzen
Modelle auswählen und betreiben, Hardware, Schnittstellen, Prompts für Prozessaufgaben, Datenschutz.
K29 · KI-Agenten und KI in Prozessen
KI-Agenten mit BPMN orchestrieren – Operaton und LangGraph
Operaton steuert Agenten über External Task Worker in Python. Werkzeuge über MCP, Freigaben, Protokollierung, Tests.
- 2 Tage
- Vertiefung
- online oder in Präsenz
- bis 12 Personen
Ziele
- Sie steuern KI-Agenten mit einem BPMN-Prozess in Operaton
- Sie entwickeln Agenten mit LangGraph als External Task Worker
- Sie stellen Agenten Werkzeuge über MCP bereit
- Sie sichern Agenten mit Freigaben, Protokollierung und Tests ab
Agenda
Tag 1
- Warum Agenten eine Orchestrierung brauchen
- Operaton und External Tasks im Überblick
- Agenten mit LangGraph: Zustand, Knoten, Werkzeuge
- Einen Agenten als External Task Worker anbinden
- Übung: einen Prozess mit einem Agenten für die Vorprüfung bauen
Tag 2
- Werkzeuge über MCP bereitstellen
- Freigaben durch Menschen als User Task
- Fehler, Zeitüberschreitungen und Eskalation
- Protokollierung und Tests
- Übung: einen Prozess mit mehreren Agenten und Freigabeschritt umsetzen
Voraussetzungen
Kenntnisse in Python und BPMN. Erfahrung mit Operaton oder Camunda 7 ist hilfreich.
Zielgruppe
- Entwickler (Java, Python)
- Softwarearchitekten
- Teams mit Process Engine, die KI-Agenten einbinden
- KI-Engineers
Werkzeuge und Standards
Bezug zu KI
Kernthema des Kurses.
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