Agentic Engineering Training
Agentic Engineering in wenigen Tagen starten.
Euer ganzes Team baut echte Agenten und Quality Gates auf dem eigenen Stack und am eigenen Code. Alle gehen mit einer gemeinsamen Praxis und mit Artefakten heraus, die ab Montag laufen.
Zwei Tage | echter Code | Deutsch oder Englisch
Ein Delivery-System
Wir trainieren ganze Teams. Keine Rollen
Im Agentic Engineering schreiben Produktleute Spezifikationen, die Agenten lesen, Entwicklerinnen und Entwickler prägen Produktentscheidungen, und Designer prototypen mit AI. Das Team trainiert zusammen, weil das Team zusammen liefert.
Context Engineering als Fundament
Mehrschichtige Context-Architektur, Projektregeln, MCPs, Skills und herstellerunabhängige Setups.
Agenten über den SDLC
Agenten unterstützen Refinement, Planung, Umsetzung, Review, Tests, Dokumentation und Legacy-Migration.
Team-Praktiken
Pairing mit Agenten, Review-Protokolle, geteiltes Wissen und gemeinsame Standards lösen einzelne Experimente ab.
Architektur und Qualität
Domänengrenzen, API-Verträge, Teststrategie und Quality Gates halten, wenn Agenten Code schreiben.
Der Wechsel
Von einzelnen Werkzeugen zu abgestimmten Praktiken
Einzelne Werkzeuge
Euer Team hat AI-Werkzeuge. Die Nutzung bleibt zersplittert.
- Erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler halten AI nicht für echtes Engineering.
- Alle nutzen dieselben Werkzeuge unterschiedlich.
- Early Adopters erzeugen Code, den sonst niemand pflegt.
- Die Geschwindigkeit im Team steigt nicht verlässlich.
- Die Sorge um Qualität und die Angst vor dem Verlust des Handwerks bleiben.
Ihr verliert Zusammenhalt, Vertrauen und den Wert der Investition in die Werkzeuge.
Abgestimmte Praktiken
Das Team baut an echter Arbeit eine gemeinsame Fähigkeit auf.
- Skeptikerinnen und Skeptiker lernen aus Belegen und von Kolleginnen und Kollegen.
- Agenten folgen gemeinsamem Kontext und gemeinsamen Standards.
- AI wird Teil von Refinement, Planung und Review.
- Konfigurationen und Praktiken liegen im Repository.
- Das Team entwickelt sich ohne Trainer weiter.
Die Fähigkeit wandert von Einzelnen in das Delivery-System.
Der Ablauf
Aus dem Lernen wird sofort Delivery
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01
Assessment vor dem Training
Die aktuelle AI-Nutzung, die Schmerzpunkte, die Ziele, die technischen Grenzen und die Codebasis prägen die Session.
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02
Zwei Tage Hands-on
Vier Module führen von den Grundlagen in euer Repository und in euren echten Entwicklungszyklus.
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03
Sofort einsetzen
Projektregeln, Agenten, Skills, Quality Gates und das Starter-Kit bleiben beim Team.
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04
Nachbereitung und Pilot
Q&A-Support und Community-Zugang für Entwicklerinnen und Entwickler halten die Praxis am Leben, während der stärkste Wertstrom zum Kandidaten für den Piloten wird.
Erst sehen
Eine Live-Demo, bevor ihr euch festlegt
Kein Foliensatz. Seht Context Engineering, Agenten und Quality Gates an einer Referenz-Codebasis oder an eurer eigenen laufen.
Kostenlose Live-Demo, 60 Minuten
Eine Praktikerin oder ein Praktiker fährt das echte Setup in einer laufenden Entwicklungsumgebung und beantwortet die Fragen, die euer Team haben wird.
Live-Demo anfragenDie Menschen im Raum
Workshops entstehen rund um ein echtes Team
Das Format bringt Menschen mit unterschiedlichen Verantwortungen in einer gemeinsamen Engineering-Praxis zusammen.
Björn, Tereza, Fabian, Denis, Tim, Bene und Stefan nach einem Engineering-Workshop.
Zur Gruppe rund um eine Session können Moderierende, Praktikerinnen und Praktiker sowie Menschen aus dem weiteren Netzwerk gehören. Das Training selbst wird von erfahrenen Engineering-Praktikern geführt.
Teams berichten, was sich nach dem Training verändert hat
CTO & Co-Founder aedifion
Der Workshop war inspirierend und hat mich dazu gebracht, größer zu denken. Das Beispiel mit der End-to-End-Migrationspipeline ist mir besonders im Gedächtnis geblieben. Wir setzen Claude Code jetzt deutlich intensiver ein.
Training
Managing Director Tegtmeier Internet Solutions
Seit dem Workshop entwickeln hier alle agentisch. Manche arbeiten noch mit agentischer Unterstützung, andere haben seitdem keine einzige Zeile Code mehr selbst geschrieben. Ich würde jedem Developer einen Workshop mit euch empfehlen.
Pilot
Head of Product Development adesso insurance solutions
Wir arbeiten heute viel bewusster mit AI. 'Agent first' ist zu unserem Reflex geworden: Müssen wir das selbst machen oder kann ein AI-Agent das übernehmen? Die Zusammenarbeit hat unseren Developern die Angst genommen.
Rollout
Pilot
Wir sind von 2 Engineers, die mit Agentic Coding gespielt haben, auf 20 gestiegen, die es täglich nutzen. Wir haben 17 Skills und 9 Agenten entwickelt, die allen Engineers zur Verfügung stehen. Selbst die Skeptiker sind inzwischen dabei. Es gibt sogar einen Slack-Channel, in dem Erkenntnisse und Beschwerden geteilt werden, wenn Claude ausfällt. Bis zum Sommer wollen wir tägliche Sprints über den gesamten Produktentwicklungszyklus hinweg erreichen.
VP Engineering Moonfare
Training-Optionen
Wählt den passenden Einstieg
Das Team-Training hat einen transparenten Preis. Catalyst und erweiterte Programme werden nach ihrem Zweck geschnitten.
Catalyst
Nach Scope
Ein halber Tag
Aufmerksamkeit und Rückhalt für skeptische Teams oder Führungskräfte, die das System laufen sehen wollen, bevor sie sich festlegen.
- Live-Demo an Legacy-Code
- Belege vor Versprechen
- Rückhalt in der Führung
- Weg ins Training oder ins Assessment
Standard
Team-Training
1.500 EUR
pro Person | gedeckelt bei 15.000 EUR netto
Das übliche Engagement über zwei Tage und vier Module an eurer Codebasis. Ab zehn Personen zahlt ihr den Deckel.
- Zwei Tage Hands-on
- Euer Stack und euer Code
- Projektregeln, Agenten, Skills und Quality Gates
- Starter-Kit und Nachbereitung
Erweiterte Programme
Auf Anfrage
Spezialisiert oder über mehrere Gruppen
Lange Module, Produktmanagement-Tracks und Rollout-Formate für Konzerne, je Engagement geschnitten.
- Spezialisiertes Curriculum
- Abstimmung über mehrere Teams
- Produkt- und Engineering-Tracks
- Übergabe in den Factory Pilot
Alle Preise netto zzgl. USt. Reise und Übernachtung nach Aufwand.
Förderung
Deutsche Unternehmen können für Training förderfähig sein
Ob und wie weit das Qualifizierungschancengesetz greift, hängt vom Unternehmen und von den Teilnehmenden ab. Wir sehen uns den Weg gern mit euch an. Ein Förderergebnis versprechen wir nicht.
Förderfähigkeit früh prüfen
Bringt Unternehmensgröße, Rollen der Teilnehmenden, Beschäftigungskontext und den geplanten Umfang des Trainings ins erste Gespräch mit.
Förderfähigkeit besprechen
Formate, Organisation und nächste Schritte
Wie unterscheidet sich Catalyst vom Team-Training?
Catalyst schafft Aufmerksamkeit und Rückhalt über eine Live-Demo. Es baut nicht die volle Fähigkeit im Team auf. Das zweitägige Team-Training ist das Hands-on-Engagement, aus dem gemeinsame Praktiken und Artefakte im Repository entstehen.
Ist das nur für Entwicklerinnen und Entwickler?
Nein. Product Manager, Product Owner, Designer, Engineering-Führungskräfte und Entwicklerinnen und Entwickler trainieren zusammen. Das Curriculum passt sich den anwesenden Rollen an und hält trotzdem ein gemeinsames Delivery-System zusammen.
Ist das Training veraltet, sobald sich die Werkzeuge ändern?
Der Kern ist Context Engineering, die Arbeit mit Agenten, Team-Praktiken, Architektur und Qualität. Werkzeuge ändern sich. Diese Prinzipien und die Infrastruktur in eurem Repository bleiben nützlich.
Arbeitet ihr auch mit verteilten Teams?
Ja. Für die Hands-on-Tage sind wir lieber vor Ort. Remote funktioniert mit Kamera an, gemeinsamen Übungen und direktem Zugriff auf das Repository, an dem gearbeitet wird.
Wie stellt ihr euch auf unseren Stack ein?
Die Umsetzung folgt euren Sprachen, Frameworks, eurer Architektur, eurem Entwicklungszyklus und euren Sicherheitsanforderungen. Das Team arbeitet am eigenen Code statt an einem allgemeinen Tutorial-Projekt.
Welche Gruppengröße passt?
Wir empfehlen 8-12 Personen. Kleinere Teams bekommen ein intensives Format. Größere Gruppen ändern den Ablauf, ab 20 Personen schneiden wir das ausdrücklich zu.
Können wir mit einem Team anfangen?
Ja. Ein echtes Team ist der übliche Anfang. Aus dem Training entstehen ein Kandidatenteam für den Piloten und Belege für die Entscheidung, wie ihr ausweitet.
Was passiert nach dem Training?
Die Artefakte bleiben beim Team. Nachbereitung und Community-Zugang für die teilnehmenden Entwicklerinnen und Entwickler halten die Praxis in Bewegung. Der nächste kommerzielle Schritt ist meist ein Factory Pilot in einem echten Wertstrom.
Wir nutzen schon GitHub Copilot. Warum trainieren?
Autovervollständigung ist nur ein Teil des Lebenszyklus. Das Training baut die Context-Infrastruktur und die Team-Praktiken, mit denen Copilot, Claude, Cursor und kommende Werkzeuge über Anforderungen, Planung, Review, Tests, Dokumentation und Auslieferung hinweg verlässlich arbeiten.
Nächste Schritte
Die Praktiken in die Arbeit bringen
Den ersten Engpass im Assessment bestimmen
Schafft eine Baseline und entscheidet, wo Training, Pilot oder direkter Rollout beginnen sollten.
Readiness Assessment ansehenDie Praktiken in einem Factory Pilot anwenden
Prüft das technische System und die Team-Praktiken in einem echten Wertstrom vor dem breiteren Rollout.
Factory Pilot ansehenErst die Fähigkeit aufbauen, dann im Piloten beweisen
Erzählt uns, wo eure Delivery feststeckt. Wir klären zusammen, ob Training, das Readiness Assessment oder ein anderer Einstieg zu eurer Lage passt.