Über die Modul 2: N8N Memory, Multi-Agent-Systeme und MCP Schulung
Persistent Memory für intelligentere AI-Agenten
Im Modul 2 hebst du deine KI-Agenten auf das nächste Level: Du lernst, wie du Agents mit persistentem Memory ausstattest, damit sie Kontext über mehrere Interaktionen hinweg behalten. Wir zeigen dir verschiedene Memory-Strategien - von einfachen Key-Value-Stores über Conversation-Memory bis hin zu Vector-Datenbanken für semantische Suche. Du verstehst, wie Memory die Agent-Performance dramatisch verbessert und Halluzinationen reduziert.
Besonders praxisrelevant: Du implementierst Memory-Systeme, die user-spezifische Präferenzen speichern, Konversations-Historie verwalten und relevante Informationen für zukünftige Interaktionen bereitstellen. Wir arbeiten mit verschiedenen Memory-Backends und zeigen dir, wie du Memory-Retrieval effizient in N8N-Workflows integrierst. Am Ende dieses Blocks hast du Agents gebaut, die sich an vergangene Interaktionen erinnern und darauf basierend intelligente Entscheidungen treffen.
Multi-Agent-Systeme für komplexe Problemlösung
Multi-Agent-Systeme sind der Schlüssel für die Lösung komplexer Aufgaben. In diesem Modul lernst du, wie du spezialisierte Agents orchestrierst, die zusammenarbeiten, um komplexe Workflows zu bewältigen. Du verstehst verschiedene Multi-Agent-Patterns: Coordinator-Worker-Patterns, wo ein Master-Agent Tasks an spezialisierte Agents delegiert, Pipeline-Patterns für sequenzielle Verarbeitung und Peer-to-Peer-Patterns für parallele Problemlösung.
MCP-Server: Custom Tools für deine AI-Agents
Das Model Context Protocol (MCP) ist der neue Standard für Tool-Integration in AI-Systemen. In diesem fortgeschrittenen Block lernst du, wie du eigene MCP-Server entwickelst, die custom Tools und Datenquellen für deine Agents bereitstellen. Du verstehst die MCP-Architektur, implementierst Server-Endpoints und integrierst sie nahtlos in deine N8N-Agent-Workflows. Wir bauen gemeinsam MCP-Server für verschiedene Use Cases.
Agenda
Die folgenden Inhalte bilden den Kern unserer Modul 2: N8N Memory, Multi-Agent-Systeme und MCP Intensiv-Schulung.
Darüber hinaus verfügen wir über umfangreiches Kursmaterial zu weiteren Themen, das wir bei Bedarf flexibel integrieren – passend zu euren Anforderungen und Vorkenntnissen.
Advanced Memory-Architekturen für AI-Agents
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Einführung in Persistent Memory für AI-Agents
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Memory-Strategien: Short-term vs. Long-term Memory
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Implementierung von Conversation Memory in N8N
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Vector-Datenbanken für semantisches Memory (Pinecone, Weaviate, Qdrant)
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Memory-Retrieval-Strategien und Performance-Optimierung
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Praktische Übung: Agent mit User-Context-Memory und Präferenz-Management
Multi-Agent-Systeme und Orchestrierung
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Design-Patterns für Multi-Agent-Architekturen
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Agent2Agent-Kommunikation
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State-Management für verteilte Agent-Systeme
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Error-Recovery und Resilience in Multi-Agent-Workflows
MCP-Server Development und Integration
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Einführung in das Model Context Protocol (MCP)
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MCP-Server-Architektur und Best Practices
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Entwicklung eigener MCP-Server mit TypeScript/Python
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Authentication, Authorization und Security für MCP-Endpoints
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Integration von MCP-Servern in N8N-Agent-Workflows
Was ihr wissen solltet
Voraussetzungen
Für diesen Advanced Workshop solltest du bereits Erfahrung mit N8N und grundlegenden KI-Agent-Workflows mitbringen - idealerweise durch Teilnahme an Modul 1 oder äquivalente Praxiserfahrung. Du solltest mit API-Integration, Webhooks und grundlegenden Programmierkonzepten vertraut sein. Für die MCP-Server-Entwicklung sind Kenntnisse in TypeScript oder Python von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich - wir führen dich durch die wichtigsten Konzepte. Erfahrung mit Datenbanken (SQL und NoSQL) ist hilfreich für die Memory-Integration.
Zielgruppe
Dieser Modul 2: N8N Memory, Multi-Agent-Systeme und MCP Kurs richtet sich an Fortgeschrittene.
Was enthalten ist
Teilnahmezertifikat
Teilbar auf
Lebenslanger Zugriff
aktuellste Lernmaterialien
Virtual Classroom
Zugriff auf alle Aufgaben, Unterlagen und Materialien
