KI & Daten
KI-Agent-Orchestrierung Challenges
KI-Agent-Orchestrierung-Challenges versetzen dich mitten in die Arbeit, KI-Agenten zu bauen, die zuverlässig schlussfolgern, handeln und Werkzeuge nutzen. Du entwickelst Fähigkeiten in Function Calling, Tool Use und dem ReAct-Pattern und bewegst dich von Single-Agent-Workflows zu Systemen mit Agent Memory, die Kontext über Schritte hinweg halten.
Von dort meisterst du die kniffligeren Themen — Multi-Agent-Orchestrierung, multimodale Agenten und das Model Context Protocol — verdrahtest LangGraph- oder CrewAI-Workflows und instrumentierst Agent Observability und Agent Evaluation so, wie es Produktionsteams wirklich tun. Jede gelöste Challenge bringt dir einen verifizierten Nachweis für Recruiter.
Empfohlene Industrieprojekte
· Tool Use Zurücksetzen- CodeMittelstufeNeu
Multi-Agent-Pipeline für Produktionsplanung in einem bayerischen Industriebetrieb
Implementiere das System mit AutoGen oder CrewAI auf einem offenen LLM. Definiere drei Agenten mit jeweils eigenem Werkzeug-Zugang (Material-Datenbank-Query, Maschinenkapazitäts…
- Multi Agent Systems
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AI Agents and LLM-Based Agents - CodeMittelstufeNeu
Recherche-Agent für ein Frankfurter Asset-Management-Fintech bauen
Du baust den Agenten mit LangGraph oder LlamaIndex auf einem offenen LLM (z. B. Llama 3 70B über Hugging Face Inference API oder Mistral Large via API). Definiere mindestens vie…
- Ki Agenten
- Tool Use
- RAG Architekturen
AI Agents and LLM-Based Agents - CodeMittelstufeNeu
Voice-Agent für ein Wiener Tourismus-Tech-Startup prototypisieren
Implementiere den Agenten mit OpenAI Realtime API oder einer Open-Source-Alternative (Whisper für Speech-to-Text, ein LLM, Coqui TTS für Speech-Synthesis). Definiere Werkzeuge: …
- Ki Agenten
- Voice Interfaces
- Tool Use
AI Agents and LLM-Based Agents - CodeMittelstufeNeu
Code-Agent für ein Berliner DevTools-Startup evaluieren
Du baust den Agenten mit dem OpenAI-Compatible-API-Pfad gegen ein offenes LLM (z. B. Llama 3 70B), mit Werkzeugen für Datei-Lesen, Datei-Schreiben, Test-Ausführung und Git-Opera…
- Ki Agenten
- Tool Use
- Code Generation
AI Agents and LLM-Based Agents Practice your coursework on real scenarios.
Every challenge is shaped from real-world context — not generic exercises. The work mirrors what your degree prepares you for.
Why Ewance
- CodeSeniorNeu
Agentic-RAG fuer Innovationsabteilung eines Schweizer Versicherers
Du erhaeltst die Dokumentenbasis plus 30 komplexe Fragen mit Soll-Antworten und erwarteten Quellen. Baue: (1) Query-Decomposition-Schritt (LLM zerlegt Frage in 2-5 Teilfragen), …
- Agentic RAG
- Query Decomposition
- Multi Step Reasoning
Retrieval-Augmented Generation - CodeMittelstufeNeu
ReAct-Agent fuer Logistik-Disposition im Duisburger Binnenhafen
Du baust eine Werkzeug-Suite (4 Werkzeuge: TMS-Lookup, Wetter-API, Frachtraten-DB, Routen-Planer), die ueber Mocks aufgerufen werden kann. Implementiere den ReAct-Loop mit expli…
- React Pattern
- Tool Use
- Agent Design
Prompt Engineering
So funktioniert's
Vom Briefing zum Zertifikat – in sechs Schritten.
Schritt 01
Durchsuche Challenges passend zu Deinem Studium.
Schritt 02
Wähle das Projekt, das zu Deinen Zielen passt.
Schritt 03
Arbeite es mit Hilfe des AI Copiloten durch.
Schritt 04
Reiche es zur strukturierten Bewertung ein.
Schritt 05
Erhalte ein verifiziertes Zertifikat.
Schritt 06
Füge es Deinem LinkedIn-Profil mit einem Klick hinzu.
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Alle Kompetenzen durchsuchenBranchenteams hinter einem Jahrzehnt praxisorientierter Briefings
Aus diesem Pool einstellen?
Sponsere eine Challenge und lerne Kandidaten durch ihre tatsächliche Arbeit kennen.
Industrieteams können Briefings rund um die Fähigkeiten gestalten, die sie suchen, und Studierende anhand von bewertungsmatrix-gestützten Ergebnissen beurteilen – nicht anhand von Lebensläufen.