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GitHub Agentic AI Developer (GH-600) Kurs

Item: GitHub Agentic AI Developer (GH-600) Kurs
Rating: 10
Author: Stephen Ridgway

Dieser Kurs dient dem Erwerb praktischer Fähigkeiten bei der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung agentenbasierter KI-Systeme im Rahmen von GitHub-basierten Softwareentwicklungs-Workflows. Der Kurs befasst sich mit der Integration von KI-Agenten in den Softwareentwicklungszyklus (SDLC), einschließlich der Konzeption von Agentenarchitekturen, der Konfiguration von Tools und Umgebungen sowie der Verwaltung von Speicher, Zustand und Ausführung der Agenten.

Kurs: GitHub Agentic AI Developer (GH-600)

Dauer: 1 Tag

Format: Virtuell oder Klassenzimmer

Bereitet auf Prüfung vor: Developing in Agentic AI Systems GH-600

Bereitet auf die Zertifizierung vor: GitHub Certified: Agentic AI Developer

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Overview

Die Teilnehmer lernen, wie sie die Leistung von Agenten bewerten und optimieren, Governance-Maßnahmen und Sicherheitsvorkehrungen umsetzen sowie Multi-Agenten-Systeme koordinieren können, um sichere, zuverlässige und effiziente Ergebnisse zu gewährleisten. Durch praxisorientiertes Lernen erwerben die Teilnehmer die erforderlichen Fähigkeiten, um KI-Agenten in Produktionsumgebungen unter Verwendung von GitHub als Steuerungsebene zu betreiben, zu überwachen und zu steuern.

Dieser Kurs ist inklusive

Schulung unter Anleitung eines Trainers
Persönlicher Lernweg
Support per E-Mail, Chat und Telefon

Führende Unternehmen vertrauen Readynez

Für wen ist dieser Kurs geeignet?

An wen richtet sich der Kurs?

Die Teilnehmer sollten über Fachkenntnisse im Betrieb, in der Integration, Überwachung und Steuerung von KI-Agenten innerhalb produktionsreifer SDLC-Workflows und Entwicklungsumgebungen verfügen und dabei Zuverlässigkeit, Sicherheit und Geschwindigkeit gewährleisten, wobei GitHub als System of Record und Control Plane dient. Die Teilnehmer arbeiten eng mit Architekten, Plattform-Ingenieuren, DevOps-Ingenieuren, Anwendungsentwicklern, Produktmanagern und Sicherheitsingenieuren zusammen, um Agenten zu entwickeln, bereitzustellen, zu betreiben und zu verwalten, die innerhalb der GitHub-Plattform arbeiten. Die Teilnehmer sollten über Erfahrung mit dem Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC), Workflows und Steuerungsmechanismen in GitHub sowie mit Praktiken zur Codequalität, Sicherheit und Codeüberprüfung verfügen. Außerdem sollten Sie Erfahrung mit der Programmierung von Agenten haben, darunter GitHub Copilot, MCP-Server und die Anpassung von Agenten, wie z. B. benutzerdefinierte Anweisungen, benutzerdefinierte Agenten, Tools und die Einrichtung von Copilot. Zu den Aufgaben dieser Rolle gehören: den Betrieb von Agenten-Workflows innerhalb des SDLC, die Überwachung des autonomen Verhaltens mithilfe von GitHub-Kontrollen, die Bewertung und Optimierung von Agenten-Ergebnissen anhand von Scans und Artefakten, die Konfiguration benutzerdefinierter Agenten sowie die sichere Koordination der Ausführung mehrerer Agenten.

Curriculum

Was Sie in unserem Kurs lernen werden.

Grundlagen der agentenbasierten KI in GitHub

Definition der agentenbasierten KI im SDLC
Erläuterung des AgentenLebenszyklus – Planen, Handeln, Auswerten
Beschreibung von GitHub als System of Record und Control Plane
Verantwortlichkeiten, Risiken, AntiMuster und Anforderungen an die Rückverfolgbarkeit identifizieren
Das Mitwirkermodell auf von Agenten generierte Arbeit anwenden

Entwurf der Agentenarchitektur und Integration in den SDLC

Agentenverantwortlichkeiten dem SDLC zuordnen
Eingaben, Ausgaben und Erfolgskriterien definieren
Planung, Schlussfolgerung und Ausführung voneinander trennen
Beispiele für die Umsetzung von PRGovernance mit Vorlagen, Prüfungen, CODEOWNERS, Regeln und Umgebungsprüfungen
Aufbau zuverlässiger Workflows – Ergebnisse, Kontexte, Auslöser und aufgabenübergreifende Übergaben
Steuerung und Betrieb von Agenten – Beobachtbarkeit, Tools, MCP, Geheimnisse, Hooks und Zuverlässigkeit

Tools, MCP und Ausführungsumgebungen für Agenten

Wie Agenten mit GitHubAPIs und Workflows interagieren
Model Context Protocol (MCP)Server, Registries und Zulassungslisten
Ausführungskontext und grenzen
Ausführungsbeschränkungen und Schutzmaßnahmen für Agenten

Multi-Agenten-Systeme und Orchestrierung

Definieren von MultiAgentVerantwortlichkeiten im SDLC
Orchestrieren von Agenten mithilfe von GitHubWorkflows
Isolieren der Ausführung – Zweige, Workflows, Berechtigungen und Parallelität
Erkennen und Beheben von Konflikten mithilfe der GitHubeigenen Schlichtung
Das System beobachtbar machen – Zuordnung, Nachweise und Übergaben
Zuverlässiger Betrieb in großem Maßstab – Fehler diagnostizieren und sicher wiederherstellen

Speicher, Zustand und Bewertung

Speicherstrategien für Agenten implementieren
Den Zustand von Agenten persistent speichern und Kontextabweichungen verwalten
Kontinuität des Agentenspeichers und zustands über Tools und Umgebungen hinweg sicherstellen
Bewertungssignale definieren und Qualitätskontrollen durchsetzen
Agentausfälle analysieren und das Verhalten verbessern

Governance, Sicherheitsvorkehrungen und Betrieb

Definition risikobasierter Autonomie und Handlungsgrenzen
Durchsetzung der Governance mithilfe von GitHubKontrollen
Entwurf von „HumanintheLoop“Workflows
Steuerung der Agentenfähigkeiten nach dem Prinzip der geringsten Berechtigungen
Maßnahmen beobachtbar, nachvollziehbar und überprüfbar machen
Aufrechterhaltung der Governance und der betrieblichen Zuverlässigkeit

Preparation

Bei Readynez bieten wir Ihnen zahlreiche Ressourcen und erfahrene Experten. Daher konnten wir bereits viele zufriedene Kunden gewinnen. Sie können Ihren Kurs also bedenkenlos bei uns belegen. Obwohl für den Kurs keine formalen Voraussetzungen erforderlich sind, kann Ihnen Vorwissen helfen, noch mehr aus der Schulung herauszuholen. Empfohlene Vorkenntnisse finden Sie unten.

Ein GitHub-Konto
Grundlegendes Verständnis der Grundlagen der KI
Grundlegendes Verständnis von Repositories, Branches und Pull-Requests
Allgemeine Kenntnisse der CI- und CD-Konzepte

Treffen Sie unsere Ausbilder

Lernen Sie einige der Readynez Instruktoren kennen, die Sie in Ihrem Kurs treffen können. Sie sind Experten, leidenschaftlich bei dem, was sie tun, und engagieren sich für ihre Branche, ihren Bereich und diejenigen, die lernen, erforschen und in ihrer Karriere vorankommen wollen.

Julian Sharp

Julian Sharp bietet qualitativ hochwertige LIVE-Schulungen in Microsoft Dynamics 365 und Power Platform für Fachleute, die sich für die Praxis qualifizieren und auf die Zertifizierung vorbereiten möchten. Mit jahrzehntelanger Branchenerfahrung und fundiertem technischem Fachwissen hilft er Lernenden, komplexe Lösungen effizient zu meistern.

Lernen Sie Ihren Kursleiter kennen: Julian Sharp
MCT | MVP | Solution Architect | Dynamics 365 & Power Platform Expert

Mit mehr als 20 Jahren Erfahrung und über 16 Jahren Spezialisierung auf Dynamics CRM/365 und Power Platform hat Julian Sharp Tausende von Fachleuten geschult und Organisationen geholfen, echte geschäftliche Herausforderungen mit Microsoft-Technologien zu lösen.

Als Microsoft Certified Trainer seit 2007 und Microsoft MVP bringt Julian eine seltene Kombination aus tiefem technischen Wissen und einer praktischen, geschäftsorientierten Denkweise mit.

Er ist nicht nur ein Ausbilder, sondern auch ein Community Leader, Berater und Lösungsarchitekt, dem Unternehmen auf der ganzen Welt vertrauen.

Microsoft MVP - Geschäftsanwendungen
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FAQs

Häufig gestellte Fragen zum Kurs GitHub Agentic AI Developer (GH-600).

Für wen ist der Kurs gedacht?

Dieser Kurs eignet sich ideal für Softwareentwickler, KI-Ingenieure, DevOps-Ingenieure, GitHub-Administratoren, Lösungsarchitekten und Fachleute, die KI-Agenten im Rahmen moderner Softwareentwicklungs-Workflows erstellen, bereitstellen und verwalten möchten.

Gibt es irgendwelche Voraussetzungen?

Die Teilnehmer sollten über Grundkenntnisse in den Bereichen Softwareentwicklung, GitHub-Repositorys, GitHub Actions und Programmierkonzepte verfügen. Kenntnisse im Bereich KI oder GitHub Copilot sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.

Ist die Schulung praxisorientiert?

Auf jeden Fall. Die Teilnehmer bearbeiten praktische Übungen, bei denen GitHub-Repositorys, KI-Agenten, GitHub Copilot, GitHub Actions, Agenten-Workflows und reale Entwicklungsszenarien zum Einsatz kommen.

Welche Themen werden behandelt?

Der Kurs behandelt die Grundlagen der agentenbasierten KI, GitHub Copilot, GitHub Actions, das Model Context Protocol (MCP), Planung und Speicher von Agenten, Tool-Integration, Multi-Agenten-Systeme, Sicherheit, Governance, Bewertung sowie Best Practices für die Bereitstellung.

Ist dieser Kurs für Anfänger geeignet?

Der Kurs richtet sich an Teilnehmer mit Grundkenntnissen in der Softwareentwicklung und im Umgang mit GitHub. Völlige Programmieranfänger sollten vor der Anmeldung möglicherweise zunächst eine Einführung in GitHub und die Grundlagen der Softwareentwicklung absolvieren.

Wie lange dauert der Kurs?

Die Dauer kann je nach Schulungsanbieter variieren. Die Schulung kann als eintägiger Intensiv-Workshop angeboten oder zu einem mehrtägigen praxisorientierten Programm mit zusätzlichen Übungen und Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfung ausgeweitet werden.

Welche Fähigkeiten werde ich nach Abschluss dieses Kurses erworben haben?

Sie werden in der Lage sein, agentenbasierte KI-Systeme zu entwerfen, Entwicklungsworkflows zu automatisieren, KI-gestützte GitHub-Lösungen zu entwickeln, sichere Agentenarchitekturen zu implementieren, MCP und GitHub Actions zu integrieren und sich souverän auf die GH-600-Zertifizierung vorzubereiten.

Reviews

Rückmeldungen unserer Teilnehmer.

Johan Andersson

Die Teilnahme über Teams war ganz einfach, und dank des hervorragenden Kursleiters hat sich die investierte Zeit für mich wirklich gelohnt.

Stephen Ridgway

Readynez ist der beste Schulungsanbieter, mit dem ich seit vielen Jahren zusammenarbeite. Der Kundenservice ist erstklassig, die Preise sind sehr wettbewerbsfähig und die Schulungen hervorragend.

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