Seminar OpenAI Agents SDK – Agenten, Tools, Handoffs und Tracing

Das Seminar vermittelt die strukturierte Entwicklung agentischer Anwendungen mit dem aktuellen OpenAI Agents SDK und der Responses API als Standardpfad. Agenten, Tools, Handoffs, Guardrails, Sessions, wiederaufnehmbare Zustände, Human-in-the-Loop und Tracing werden als zusammenhängende Laufzeitbausteine eingesetzt. Die Teilnehmenden erstellen übersichtliche Agentensysteme mit expliziten Verträgen, kontrollieren Übergaben und Tool-Aufrufe und nutzen Traces sowie Evaluationen zur systematischen Verbesserung.

Einordnung und Nutzen

Agentische Systeme verbinden probabilistische Modellentscheidungen mit deterministischen Softwarekomponenten. Deshalb behandelt das Seminar Architektur, Implementierung, Sicherheitsgrenzen und überprüfbare Qualität gemeinsam. Technische Entscheidungen werden an realistischen Fehlerszenarien und nicht nur am erfolgreichen Idealablauf bewertet.

Zielgruppe

Python-Entwickler, AI Engineers, Solution Architects und technische Teams mit OpenAI-basierenden Anwendungen.

Voraussetzungen

Gute Python-Kenntnisse, API-Erfahrung und Grundlagen von Prompting sowie strukturierten Ausgaben.

Seminarinhalte

• Agents, Runner, Responses API und Ausführungslebenszyklus verstehen
• Funktionswerkzeuge, Schemas und Fehlerpfade implementieren
• Programmatic Tool Calling gezielt und kontrolliert einsetzen
• Handoffs und Agents-as-Tools gezielt unterscheiden
• Sessions, RunState, Checkpoints und Wiederaufnahme steuern
• Input-, Output- und Tool-Guardrails einsetzen
• Streaming, WebSocket- und Hintergrundausführungen einordnen
• Human-in-the-Loop für sensible Aktionen integrieren
• MCP-Server als Werkzeugquellen anbinden
• Sandbox Agents, Skills, isolierte Arbeitsbereiche und Beta-Status einordnen
• Tracing, span-basierte Diagnose und Evaluation
• Produktionsstruktur, Konfiguration und sichere Bereitstellung

Praxisprojekt

Ein durchgängiges Projekt kombiniert einen koordinierenden Agenten, zwei Spezialisten und mehrere Werkzeuge. Guardrails, Freigabeunterbrechung, Sitzungszustand und Tracing werden mit automatisierten Szenarien geprüft.

Lernziele

Die Teilnehmenden erstellen übersichtliche Agentensysteme mit expliziten Verträgen, kontrollieren Übergaben und Tool-Aufrufe und nutzen Traces sowie Evaluationen zur systematischen Verbesserung. Außerdem können die Teilnehmenden Architekturentscheidungen begründen, typische Fehlerbilder diagnostizieren und geeignete Tests sowie Kontrollpunkte für den eigenen Einsatzkontext festlegen.

Arbeitsweise

Kurze Theorieblöcke wechseln mit Demonstrationen, Entwurfsaufgaben und Übungen am System. Zwischenergebnisse werden gemeinsam überprüft; Alternativen, Grenzen und betriebliche Auswirkungen werden transparent diskutiert. Das Praxisprojekt verbindet die Einzelthemen zu einer konsistenten Lösung.