Hier trainierst du keine Modelle. Du lernst, agentische Unternehmenslösungen kritisch zu prüfen, Risiken daraus abzuleiten und eine Architektur zu entwerfen, die Governance, Controls, Identity, Monitoring, Human Approval und einen Kill Switch von Anfang an mitdenkt.
Ein Finance-Agent soll eine Lieferantenrechnung bezahlen. Der Betrag liegt über dem Limit, also wartet der Flow auf eine menschliche Freigabe. Gib frei, lehne ab oder zieh den Kill Switch und sieh im Audit-Log, was passiert.
Stoppt den Agenten, widerruft Tokens und sichert den Zustand für die Untersuchung. Alle Namen und Daten in dieser Demo sind fiktiv.
Die Risiken agentischer Systeme entstehen dort, wo Agenten Werkzeuge nutzen, Daten bewegen und Entscheidungen auslösen. Genau dort setzt das Programm an.
Jede Woche baut auf der vorherigen auf. Die Ergebnisse jeder Woche fliessen direkt in dein Architecture & Governance Pack.
Du nimmst eine reale oder realistische agentische Lösung, prüfst sie kritisch und dokumentierst eine belastbare Zielarchitektur. Das Pack besteht aus acht Bausteinen.
Für das Management in der Sprache von Verantwortung und Risiko, für die Technik in der Sprache von Rollen, Scopes und Logs.
Klare Verantwortlichkeiten pro Agent: wer ihn besitzt, wer Aktionen freigibt und welche Entscheidungen nie automatisch fallen.
Eigene Identität je Agent, eng geschnittene Token-Scopes, Allowlist für Tools und MCP-Server, Freigabeschwellen als Policy.
Ein Risikoregister mit Bewertung, Restrisiko und einer benannten Person, die die Akzeptanz unterschrieben hat.
Threat Model mit Bedrohungen pro Vertrauensgrenze und eine Control-Matrix, die jede Bedrohung einem Control zuordnet.
Wer den Kill Switch auslösen darf, wie schnell der Agent steht und wer intern und extern informiert wird.
Runbook für Token-Widerruf und Session-Abbruch, gesicherter Zustand, lückenlose Traces für die Forensik.
Du brauchst Erfahrung mit IT-Architektur, Security oder Governance. Erfahrung mit Machine Learning ist nicht nötig.
Du sicherst klassische Systeme ab und willst dieselbe Disziplin auf autonome Agenten übertragen.
Du entwirfst Lösungen mit AI Agents und musst vor Freigabegremien belegen, dass sie kontrollierbar sind.
Du bewertest AI-Vorhaben und willst die Technik so weit verstehen, dass du die richtigen Fragen stellst.
Am Ende stehst du vor Management und Technik und erklärst, wie eure Agenten begrenzt, überwacht und im Notfall gestoppt werden. Mit einem Pack, das der Prüfung standhält.
Lieber begleiten lassen statt selbst lernen? Wir machen die Bestandesaufnahme eurer KI-Agenten oder prüfen eure Architektur als Dienstleistung.