In diesem Kapitel lernst du die zentralen Konzepte und das Setup kennen, die du benötigst, um agentische Workflows mit LlamaIndex zu entwickeln. Du arbeitest praktisch mit Tools wie Tavily und OpenAI-Modellen, definierst deine erste Tool-Funktion und erstellst einen intelligenten Agenten, der mit dem Web interagieren kann. Am Ende hast du einen voll funktionsfähigen KI-Agenten mit LlamaIndex aufgebaut, der bereit ist, reale Aufgaben zu übernehmen.

Willkommen!

Erste Schritte mit LlamaIndex

Was sind Agents?

Einen Agenten erstellen

Merken sich Agents etwas?

Zustand über Agent-Durchläufe hinweg beibehalten

Streaming-Ausgabe und -Events

Einen Agenten aufbauen

Warum bei einem Agenten aufhören, wenn du ein ganzes Team aufbauen kannst? In diesem Kapitel erschließt du die Power von Multi-Agenten-Systemen, in denen spezialisierte Agenten wie ein Rechercheteam zusammenarbeiten – jeder mit einer eigenen Rolle. Du baust deinen eigenen kollaborativen Agenten-Workflow, der recherchiert, schreibt und prüft, und zeigst so, wie Teamwork deine KI smarter und skalierbarer macht.

Was sind Multi-Agent-Systeme?

Multi-Agent-System mit AgentWorkflow

Agentische Workflows von Grund auf erstellen

Mehrstufige Workflows mit benutzerdefinierten Events entwerfen

Nebenläufigkeit und Ereignissammlung

Ein Multi-Agent-System zusammenbauen

Selbstreflexion zum Workflow hinzufügen

Zusammenfassung

Einen Deep-Research-Workflow erstellen

Bereit, dein eigenes Team aus KI-Agenten aufzubauen? In diesem Kurs startest du mit einem einzelnen smarten Assistenten und steigerst dich zu vollständigen agentischen Workflows, die planen, suchen, sich erinnern und zusammenarbeiten. Mit LlamaIndex erstellst du leistungsstarke Systeme, die komplexe Aufgaben wie tiefgehende Recherche und Reporting bewältigen. Dabei lernst du, wie du Tools, Speicher und die Zusammenarbeit mehrerer Agenten orchestrierst, um deine KI-Workflows zum Leben zu erwecken.

<h2>Erstelle von Grund auf intelligente, leistungsfähige KI-Agenten</h2>

Lerne, wie du mit LlamaIndex, einem starken Framework für die Koordination von KI-Verhalten, intelligente agentenbasierte Workflows von Grund auf aufbaust. Du fängst mit einem Einzelsystem an und arbeitest dich dann zur Zusammenarbeit mehrerer Systeme vor. So baust du ein System auf, das recherchieren, Berichte erstellen und seine eigenen Ergebnisse reflektieren kann.
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<h2>Agentische Workflows erstellen und organisieren</h2>

Du fängst damit an, einen einfachen KI-Agenten mit der AgentWorkflow-Klasse einzurichten und ihn mit Funktionen wie der Websuche zu verbinden. Du lernst, wie du deinen Agenten mithilfe von Kontext „Gedächtnis“ geben und ihre Antworten durch Streaming-Ausgaben dynamischer gestalten kannst. Im Laufe des Kurses lernst du fortgeschrittene Funktionen wie Ereignisbehandlung, parallele Ausführung und das Erstellen benutzerdefinierter Workflows mithilfe schrittbasierter Logik kennen. Du wirst auch Selbstreflexionsschleifen einbauen, damit die Agenten ihre eigenen Ergebnisse verbessern können.
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<h2>Entwickle Multi-Agenten-Systeme mit LlamaIndex</h2>

Im letzten Schritt gehst du über Einzelsysteme hinaus, indem du Teams von KI-Agenten entwirfst, die zusammenarbeiten. Du wirst Arbeitsabläufe aufbauen, bei denen jeder Mitarbeiter eine bestimmte Aufgabe übernimmt – wie zum Beispiel recherchieren, schreiben und überprüfen – und Infos über einen gemeinsamen Kontext austauscht. Du probierst sequenzielle, sich wiederholende und verzweigte Arbeitsabläufe aus und lernst dabei, wie man komplexe Aufgaben mit mehreren Agenten bewältigt.

Intermediate Python

Erstellen Sie KI-Workflows mit LlamaIndex, die planen, suchen, erinnern und zusammenarbeiten können.

Agentische Workflows mit LlamaIndex entwickeln

Entwickle mit LlamaIndex KI-Agenten-Workflows, die planen, suchen, sich merken und zusammenarbeiten können.

Zustand über Agent-Durchläufe hinweg beibehalten

Übungsanweisungen

Interaktive praktische Übung