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Das große Trainingsevent bestehend aus Problem LAB, Workshop, Bootcamp. Für alle, die jetzt schon die Weichen stellen wollen um AI in ihre Softwareentwicklung zu integrieren.
AI wird die Softwareentwicklung nachhaltig verändern. Wer morgen erfolgreich sein will, muss schon heute die Weichen stellen.
Genau zu diesem Zweck wurde der 𝗔𝗜 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗦𝘂𝗺𝗺𝗶𝘁 geschaffen, den ihr vom 16. bis 20.11. in Berlin erleben könnt. Nicht um über Hypes zu diskutieren, sondern als Trainingsevent für alle, die AI produktiv in Entwicklungsteams bringen wollen.
Open knowledge unterstüzt das brandeue Event inhaltlich. Als Program Chair ist es Lars Röwekamp dabei besonders wichtig, dass praktisches Wissen hands-on vermittelt wird.
Vortrag von Gabriel Winkler - kommt bald
Wer Agentic Engineering einführt, ohne die Plattform mitzudenken, wird scheitern.
Wo leben Agent-Definitionen? Wie bekommen Entwickler und Agenten kontrollierten Zugriff auf Modelle? Welche Sandbox isoliert agentische Workflows sicher vom Rest des Systems? Wie integrieren sich Agents in CI/CD-Pipelines? Wer hostet die autonomen Agenten, die tagsüber Tickets verfeinern und nachts implementieren.
In diesem Halbtagsworkshop untersuchen wir, wie Internal Developer Platformen zur Grundlage von agenten-basierter Software-Entwicklung gebaut werden müssen. Auf Basis realer Erfahrungen aus Enterprise-Projekten, betrachten wir typische agenten-basierte Workflows und untersuchen, wie die zentralen Komponenten einer AI-native Plattform dabei unterstützen:
- Agent Configuration Repository
- Model Access Management inkl. Cost & Usage Governance- Sandboxing for Agentic Engineering
- Pipeline-Integrationen inkl. Secret Management
- Hosting autonomer Agenten
- Human-in-the-loop Mechanismen
- Observability & Tracing
Anhand einer Demo Plattform diskutieren die Teilnehmer die Mehrwerte einzelner Plattform Komponenten und identifizieren Lücken in ihrer Plattform, sodass sie mit einem klaren Verständnis aus dem Workshop gehen: 'Was macht eine AI-native Plattform aus und warum ist sie ein absolutes Must-have.'
Vortrag von Arne Limburg - kommt bald
Vortrag von Lars Röewkamp - kommt bald
Generative KI, Agenten, RAG, MCP, Tool Calling, AI Coding Assistants – die technologische Entwicklung rund um AI überschlägt sich. Gleichzeitig stehen Software-Teams vor der Herausforderung, aus der Vielzahl neuer Konzepte, Frameworks und Technologien tragfähige Entscheidungen für ihre Produkt- und Systemlandschaften abzuleiten.
Dieser Workshop vermittelt das große Ganze des AI Engineerings. Er zeigt, wie sich AI-gestützte Systeme von klassischer Software unterscheiden, welche neuen Architektur- und Engineering-Prinzipien entstehen und wie die verschiedenen Bausteine moderner AI-Anwendungen zusammenwirken – von Modellen und Kontextquellen über Workflows und Agenten bis hin zu Betrieb, Governance und organisatorischer Verankerung.
Anhand einer durchgängigen Referenzarchitektur und eines praxisnahen Reifegradmodells entwickeln die Teilnehmer eine mentale Landkarte des AI Engineerings. Sie lernen, welche zentralen Architekturentscheidungen bei der Entwicklung mit und von produktiven AI-Systemen zu treffen sind, welche Herausforderungen sich bei Qualitätssicherung und Betrieb ergeben und wie Unternehmen den Weg von ersten Experimenten zu skalierbaren, produktiven AI-Lösungen gestalten können.
Der Workshop schafft damit die gemeinsame Orientierung für die folgenden Themen des Summits und liefert Software Engineers, Architekten und technischen Entscheidern einen strukturierten Einstieg in die Welt des AI Engineerings.
Vortrag von Tim Wüllner - kommt bald
Hands-on von GenAI über Simple RAG bis Agentic RAG für Software Engineers
Generative KI verändert die tägliche Arbeit von Software Engineers grundlegend. Architekturentscheidungen analysieren, Legacy-Code verstehen, Dokumentation erstellen, Testfälle generieren oder komplexe Codebasen navigieren – viele dieser Aufgaben lassen sich durch AI-gestützte Werkzeuge erheblich beschleunigen und verbessern.
In diesem zweitägigen Hands-on Bootcamp entwickeln die Workshop-Teilnehmernden Schritt für Schritt ihren eigenen AI Engineering Copilot, der die hauseigenen Quellen, wie Wikis, DBs, Repos und weitere mit einbezieht . Ausgehend von einer einfachen GenAI-Anwendung erweitern sie diese schrittweise zu einer RAG-Lösung und schließlich zu einem Agentic-RAG-System, das Code, Dokumentation, Architekturartefakte und Entwicklungswerkzeuge intelligent miteinander verbindet.
Auf dieser Reise lernen die Teilnehmer die wesentlichen Bausteine moderner AI-Anwendungen kennen – von Prompt- und Context-Engineering über Retrieval, Tool Calling und Agent-Orchestrierung bis hin zu Guardrails, Evaluation, Zugriffsrechten, Observability und Qualitätssicherung mit Hilfe von AI-spezifischer Metriken. Dabei steht nicht die Entwicklung fachlicher AI-Anwendungen im Mittelpunkt, sondern die praktische Frage, wie Software Engineers GenAI produktiv in ihren eigenen Entwicklungsalltag integrieren können.
Der Fokus liegt konsequent auf Hands-on-Übungen und Engineering-Praxis. Ziel ist es, ein tiefes Verständnis dafür zu entwickeln, wie AI-gestützte Werkzeuge für Architekturarbeit und Softwareentwicklung entworfen, implementiert und produktiv eingesetzt werden können – vom ersten Prompt bis zum produktionsreifen AI Engineering Assistant.
