Agentic AI im Banking: Meine Reise durch den Complete Agent & MCP Course

Nach intensiven 17 Stunden Kurszeit und sechs Wochen praktischer Arbeit habe ich gerade den Udemy-Kurs “AI Engineer Agentic Track: The Complete Agent & MCP Course” von Ed Donner erfolgreich abgeschlossen. Da ich mich auch beruflich gerade intensiv mit AI-Agenten-Systemen und agentischen Plattformen auseinandersetze, war dieser Kurs eine wahre Goldgrube – und ich möchte meine Erfahrungen gerne teilen.

Warum gerade jetzt Agentic AI?

Ed Donner bringt es im Kurs auf den Punkt: “2025 is the year that Agents enter the workforce.” Und er hat recht. Wir stehen vor einem Wendepunkt in der künstlichen Intelligenz. Während LLMs bereits beeindruckende Ergebnisse liefern, eröffnen autonome AI-Agenten völlig neue Dimensionen – sie können eigenständig Aufgaben orchestrieren, Tools nutzen, zusammenarbeiten und komplexe Probleme lösen.

Der Kursaufbau: Systematisch vom Fundament zum Experten

Was mich sofort überzeugt hat, ist die durchdachte Struktur des Kurses. Ed hat ein 6-Wochen-Programm entwickelt, das einen wirklich vom Grundverständnis bis zur praktischen Implementierung führt:

Woche 1: Foundations

Der Einstieg beginnt mit den fundamentalen Konzepten: Agentic Workflows, Design Patterns, LLM-Orchestrierung und der Umgang mit Autonomie und Tools. Hier wird das Fundament gelegt – und zwar richtig. Statt oberflächlicher Theorie gibt es direkt praktische Anwendungen, einschließlich Projekt 1: Der Career Digital Twin, bei dem man einen KI-Agenten baut, der einen selbst gegenüber potentiellen Arbeitgebern repräsentiert. Über dieses Projekt habe ich ja bereits einen eigenen Blogbeitrag geschrieben .

Woche 2: OpenAI Agents SDK

Mit dem OpenAI Agents SDK ging es dann in die Praxis. Die Unterschiede zwischen Tools und Agents werden klar, und man lernt Guardrails kennen – essentiell für den Enterprise-Einsatz. Projekt 2 (SDR Agent) zeigt direkte Business-Anwendung: Ein Agent, der professionelle Sales-E-Mails erstellt und versendet. Projekt 3 (Deep Research) ist besonders beeindruckend: Ein Team von Agenten führt umfassende Recherchen zu beliebigen Themen durch – ein Use Case, der in vielen Branchen sofort Mehrwert bringt.

Woche 3: CrewAI

CrewAI öffnet die Tür zur Multi-Agenten-Orchestrierung. Projekt 4: Stock Picker automatisiert die Suche nach Investment-Perlen – eine direkte Anwendung für Finanzdienstleister. Projekt 5: Engineering Team war für mich besonders spannend: Ein 4-Agenten-Team, das Software-Applikationen managt, baut und testet, inklusive Coder-Agents in Docker-Containern.

Woche 4: LangGraph

LangGraph bringt State Management und komplexe Workflows. Tools, Memory und Web-Suchen werden kombiniert. Projekt 6: Sidekick ist brilliant – ein Agent, der mit dir im Browser arbeitet, quasi eine eigene Version von OpenAIs Operator.

Woche 5: AutoGen

Mit AutoGen wird es meta: Projekt 7: Agent Creator – ein Agent, der neue Agents erstellt und launcht. Die Möglichkeiten werden schwindelerregend.

Woche 6: MCP (Model Context Protocol)

Das Finale mit MCP öffnet völlig neue Dimensionen. Der Aufbau eigener MCP Server und Clients, die Arbeit mit lokalen und remote MCP Servern – und dann das Abschlussprojekt 8: Trading Floor. Vier autonome Trading-Agents, orchestriert über 6 MCP Server mit 44 Tools. Ein beeindruckender Abschluss.

Was wirklich zählt: Die 10 Prinzipien

Ed hat im Kurs zehn fundamentale Prinzipien herausgearbeitet, die den Unterschied zwischen experimentellen Spielereien und produktiven AI-Agenten-Systemen ausmachen:

1. Start with the problem, not the solution – Technologie-getriebene Ansätze scheitern meist. Der Geschäftswert muss im Fokus stehen.
2. Have a metric to evaluate success – Ohne klare Messgrößen ist keine Optimierung möglich.
3. Favor workflow over autonomy initially – Strukturierte Workflows sind oft besser als vollautonome Systeme. Kontrolle ist wichtig.
4. Work bottom up, not top down – Praktische Implementierung schlägt theoretische Planung.
5. Start simple, then add – Komplexität iterativ aufbauen, nicht von Anfang an.
6. Start with large frontier models, then reduce – Erst mit den besten Modellen arbeiten, dann optimieren.
7. Think context rather than memory – Context-Fenster intelligent nutzen ist oft besser als komplexe Memory-Systeme.
8. Most problems are solved with prompts – Die Kunst des Promptings ist unterschätzt. Die meisten Probleme lassen sich durch bessere Prompts lösen.
9. Look at the traces – Debugging und Optimierung erfordern genaues Monitoring.
10. Be a scientist; no shortcut to R&D – Systematisches Experimentieren ist unverzichtbar.

Diese Prinzipien sind Gold wert – sie spiegeln echte Praxiserfahrung wider und haben mir geholfen, den Fokus richtig zu setzen.

Warum der Kurs wirklich überzeugt

Didaktische Exzellenz

Ed Donner hat eine bemerkenswerte Gabe, komplexe Konzepte verständlich zu erklären. Jedes Modul ist sorgfältig strukturiert – Theorie, Demonstration, praktische Übung. Man merkt in jeder Lektion, dass hier jemand nicht nur technisch versiert ist, sondern auch ein ausgezeichneter Lehrer. Und jemand, der Spaß daran hat, Wissen weiterzugeben.

Hands-On Learning

Der Kurs folgt konsequent dem Prinzip “Learning by Doing”. Die acht Projekte sind keine künstlichen Lehrbeispiele, sondern echte, relevante Anwendungsfälle. Jedes Projekt baut auf dem vorherigen auf, und bei jedem merkt man den Lernfortschritt.

Praxisorientierung

Besonders wertvoll: Ed teilt nicht nur, wie etwas funktioniert, sondern auch, warum man es so macht und welche Fallstricke es gibt. Seine Erfahrung als AI-Startup-Gründer und CTO merkt man in jeder Lektion.

Umfangreiches Material

Die GitHub-Repository mit allen Kursunterlagen ist exzellent aufbereitet. Sämtlicher Code ist verfügbar, gut dokumentiert und lädt zum Experimentieren ein. In Cursor lässt sich alles hervorragend nachvollziehen und erweitern.

Frameworks im Überblick

Der Kurs deckt alle relevanten Frameworks ab:

• OpenAI Agents SDK: Der aktuelle Standard für einzelne Agenten
• CrewAI: Perfekt für Multi-Agenten-Systeme mit definierten Rollen
• LangGraph: Wenn State Management und komplexe Workflows gebraucht werden
• AutoGen: Für verteilte Agenten-Systeme und meta-agentic Patterns
• MCP: Das neue Protokoll, das Agenten und Tools standardisiert verbindet

Diese Vielfalt ist entscheidend. Man lernt nicht nur ein Framework, sondern versteht, wann welches Framework die richtige Wahl ist.

Praxistransfer

Die Konzepte lassen sich direkt auf Enterprise-Anforderungen übertragen:

• Compliance und Guardrails: Wie man Agenten sichere Grenzen setzt
• Orchestrierung: Wie man komplexe Prozesse mit Multi-Agenten-Teams abbildet
• Integration: Wie MCP Server Enterprise-Systeme anbinden
• Monitoring: Wie man Agenten-Verhalten transparent macht

Dank an Ed Donner

Ein großer Dank geht an Ed Donner für diesen herausragenden Kurs. Die Mühe, die in Konzeption, Aufbereitung und Präsentation geflossen ist, ist in jeder Minute spürbar. Es ist selten, dass ein technischer Kurs nicht nur inhaltlich exzellent, sondern auch so unterhaltsam und motivierend ist.

Fazit und Empfehlung

Wer sich ernsthaft mit Agentic AI beschäftigen möchte – ob als Entwickler, Architekt, Product Manager oder Tech Lead – für den ist dieser Kurs eine klare Empfehlung. Die Investition von 17 Stunden zahlt sich vielfach aus. Man bekommt nicht nur technisches Know-how, sondern ein tiefes Verständnis dafür, wie man AI-Agenten-Systeme richtig konzipiert und implementiert.

Der Kurs hat meine Perspektive auf AI-Systeme verändert. Statt einzelne LLM-Calls zu orchestrieren, denke ich jetzt in Agenten, Workflows und Tools. Das ist ein fundamentaler Shift – und genau der richtige zur richtigen Zeit.

2026 wird tatsächlich das Jahr, in dem Agenten in die Arbeitswelt eintreten. Mit dem Wissen aus diesem Kurs hat man die Grundlagen, diese Transformation aktiv mitzugestalten.

Lust bekommen? Hier geht’s direkt zum Kurs: https://www.udemy.com/course/ai-agents-course/ .

Die Kursunterlagen sind in diesem GitHub Repository verfügbar.

Dauer: 17 Stunden | 129 Lektionen | 8 Projekte