KI in Web Apps: Handelnde Agenten integrieren

KI-Features gehören inzwischen zum Standard in modernen Web-Apps. Wer sie professionell einsetzen will, kommt an Tool Calling nicht vorbei — dem Mechanismus, der ein Sprachmodell von einem einfachen Chatbot zu einem echten Teil deiner Anwendung macht. Das Ziel dieses Kurses ist konkret: deine Web-App soll auf natürliche Sprache reagieren.

Nicht nur antworten — sondern Dinge tun. Einträge erstellen, aktualisieren, löschen. Aktionen ausführen.

Genau das, was Nutzer meinen — ohne Formulare, ohne Klicks. Der Weg dahin führt über Tool Calling. Du lernst, wie man Tool Schemas sauber definiert, wie der Tool-Calling-Loop funktioniert, und warum er so aufgebaut ist wie er ist.

Du verstehst, wie das Modell entscheidet, welches Tool es wann aufruft — und wie man das verlässlich steuert. Dazu kommen Themen wie Guardrails, Confirmation Patterns und Chat History: wie man sicherstellt, dass der Assistent nur das tut, was er soll, und sich an den Kontext der Konversation erinnert. Das alles bauen wir anhand eines echten Projekts — von Null bis zur fertigen Anwendung.

Nicht als Überblick, sondern hands-on: du schreibst den Code, siehst was passiert, und verstehst warum. Brauche ich das wirklich, wenn ich eh KI-gestützt code? Ja — gerade dann.

Wer Claude Code, Cursor oder ähnliche Tools einsetzt, merkt schnell: KI-generierter Code zur LLM-Integration ist schwer zu beurteilen, wenn man die Konzepte dahinter nicht kennt. Parallel Tool Calls, falsches History-Format, ein System Prompt der das Modell unkontrolliert macht — das sind echte Bugs, die nicht offensichtlich sind. Wer die Konzepte versteht, kann die KI gezielt anleiten, generierten Code reviewen und eingreifen, wenn etwas falsch läuft.

Für wen ist dieser Kurs? Für Webentwickler mit JavaScript- oder TypeScript-Grundkenntnissen, die ihre App mit KI steuern wollen — strukturiert, praxisnah, mit echtem Verständnis dahinter.