ÖFFENTLICHE LERNÜBERSICHT

AI Automation Engineer – Lernübersicht

Eine reine Metadatenansicht von Reihenfolge, Meilensteinen und Vorschaugrenze.

VERFÜGBARER LEHRPLAN: 62 Einheiten
Kostenlose Vorschau: 3 kostenlose Vorschau-Einheiten

Automatisierungsgrundlagen und Intelligent Lead Intake

Automatisierungsgrundlagen

Verwandle einen manuellen Geschäftsprozess in ein kontrolliertes Automatisierungssystem und baue dabei die erste Fähigkeit des AI Business Autopilot auf: Prozessmodellierung, Python-Datenfluss, deterministische Qualifizierung, Validierung, JSON/JSONL-Eingaben, Packaging, Typisierung, Tests, ausgehendes HTTP, eingehende Webhooks, Integrationsgrenzen, Konfiguration, sichere Seiteneffekte und einen strukturierten AI-Qualifizierungskandidaten.

AI Business AutopilotIntelligent Lead IntakeAutomatisierungsgrundlagen + Webhooks

12 Einheiten

01
Umgebung, Terminal, Git und die Automatisierungs-Projekthülle
A01 · Einstiegspfad
02
Den manuellen Lead-Prozess abbilden und Automatisierungsgrenzen wählen
A02 · Einstiegspfad
Meilenstein
03
Python-Datenfluss und Darstellung von Lead-Events
A03 · Einstiegspfad
04
Deterministische Lead-Qualifizierung und Automatisierungsrouting
A04
Meilenstein
05
Typisierte Validierung und kontrollierte Domänenfehler
A05
06
JSON/JSONL-Ingestion und sichere Batch-Ausgaben
A06
07
Paketstruktur, Type Hints, Ruff und mypy
A07
08
Pytest und Regressionsschutz
A08
Meilenstein
09
HTTP-Clients und eine simulierte CRM-API
A09
10
FastAPI-Webhook-Empfänger und Delivery-Vertrag
A10
Meilenstein
11
Connector-Grenzen, Konfiguration und kontrollierte Seiteneffekte
A11
12
Strukturierte AI-Qualifikation und Intelligent Lead Intake Capstone
A12
Meilenstein

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Vernetzte SaaS-Operations, OAuth und Multi-System-Integrationen

Vernetzte Operations

Entwickle Intelligent Lead Intake zu Connected Revenue Operations weiter: normalisiere externe API-Verträge, behandle Paginierung und Rate Limits, verstehe OAuth 2.0 Authorization Code mit PKCE, authentifiziere signierte Webhooks, integriere CRM, Slack und Google Calendar hinter austauschbaren Connectors, minimiere Daten, die Systemgrenzen überschreiten, bewahre Evidenz zu Teilfehlern und demonstriere einen kontrollierten Multi-System-Revenue-Workflow.

AI Business AutopilotConnected Revenue OperationsAPIs + OAuth + SaaS-Integrationen

10 Einheiten

01
Externe API-Verträge und kanonische Integrationsmodelle
B13
Meilenstein
02
Paginierung, Rate Limits und begrenzte HTTP-Collection-Clients
B14
03
OAuth 2.0 Authorization Code, PKCE und Token-Lebenszyklus
B15
Meilenstein
04
Signierte Webhooks, Raw-Body-Verifizierung und Replay-Fenster
B16
05
CRM-Synchronisierung: sicher suchen, mappen, erstellen und aktualisieren
B17
Meilenstein
06
Slack-Benachrichtigungen mit begrenztem Nachrichteninhalt und Fehlern auf API-Ebene
B18
07
Calendar-Verfügbarkeit, Zeitzonen und OAuth mit minimalen Rechten
B19
Meilenstein
08
Systemübergreifende Datenminimierung und Integrations-Policy
B20
09
Multi-System-Ausführung und ehrliche Teilfehler-Semantik
B21
10
Capstone für Connected Revenue Operations
B22
Meilenstein

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Dauerhafte Workflow-Orchestrierung, Idempotenz und Wiederherstellung

Dauerhafte Workflows

Entwickle Connected Revenue Operations zu einer dauerhaften Automatisierungs-Runtime weiter. Speichere Workflow- und Schrittzustand in PostgreSQL, mache verändernde Operationen idempotent, committe Zustand und ausgehende Arbeit atomar mit einer Outbox, klassifiziere retryable Fehler, berechne begrenzten Backoff mit Jitter, claime Jobs sicher über mehrere Worker hinweg, mache Arbeit nach Ablauf von Leases wieder claimbar, setze die Ausführung des Zustandsautomaten nach Abstürzen fort, trenne Deadlines von Retries, bewahre Evidenz für manuelle Wiederherstellung und beweise, dass das System doppelte Zustellungen und Worker-Ausfälle übersteht, ohne abgeschlossene Seiteneffekte blind zu wiederholen.

AI Business AutopilotCrash-Proof Revenue WorkflowDauerhafter Zustand + Idempotenz + Wiederherstellung

10 Einheiten

01
Workflow-Zustand persistent speichern und Übergänge explizit machen
C23
Meilenstein
02
Deduplizierung von Zustellungen, Workflow-Eindeutigkeit und Schritt-Idempotenz
C24
Meilenstein
03
Transaktionen und die Transactional Outbox
C25
Meilenstein
04
Retry-Klassifikation, begrenzter Backoff und Retry-Budgets
C26
05
PostgreSQL-Worker-Claiming, Leases und Wiederherstellung nach Absturz
C27
Meilenstein
06
Fortsetzbare Workflow-Zustandsautomaten
C28
07
Timeouts, Deadlines, Abbruch und ungewisse Ergebnisse
C29
Meilenstein
08
Manuelle Wiederherstellung, Abgleich und Kompensationsgrenzen
C30
09
Nebenläufigkeitsinvarianten und destruktive Zuverlässigkeitstests
C31
10
Crash-Proof Revenue Workflow Capstone
C32
Meilenstein

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AI-Entscheidungen, Tool Calling und Freigabegrenzen

AI-Entscheidungen & Tools

Ergänze den dauerhaften AI Business Autopilot um eine Policy-gesteuerte AI-Entscheidungsschicht. Definiere strikte Tool-Verträge, rufe Funktionen über die Responses API auf, trenne Modellvorschläge von der Autorisierung durch die Anwendung, speichere menschliche Freigaben für sensible Schreibvorgänge dauerhaft, schütze die Tool-Ausführung vor Prompt Injection, fordere Evidenz und bewusste Nichtentscheidung, validiere Tool-Ergebnisse und Nachbedingungen, evaluiere Tool-Auswahl und Argumente, kontrolliere Modellkosten und Latenz und beweise, dass AI begrenzte Business-Aktionen anstoßen kann, ohne zu einem autonomen Agenten zu werden.

AI Business AutopilotPolicy-Governed AI Operations DispatcherAI-Entscheidungen + Tool Calling + Freigaben

10 Einheiten

01
Schema-first Tool-Verträge und die vertrauenswürdige Registry
D33
Meilenstein
02
Begrenztes Function Calling mit der Responses API
D34
Meilenstein
03
Modellvorschlag versus deterministische Autorisierung
D35
Meilenstein
04
Dauerhafte menschliche Freigabe für sensible Tool-Schreibvorgänge
D36
Meilenstein
05
Prompt-Injection-Resistenz an der Tool-Grenze
D37
06
Evidenzbewusste Entscheidungen, bewusste Nichtentscheidung und sicherer Kontext
D38
07
Typisierte Tool-Ergebnisse, Nachbedingungen und dauerhafte Ausführung
D39
08
Evals für Tool-Auswahl, Argumente, bewusste Nichtentscheidung und unsicheres Verhalten
D40
Meilenstein
09
Modell-Budgets, Latenz-Policy und Shadow Mode
D41
10
Policy-Governed AI Operations Dispatcher Capstone
D42
Meilenstein

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Begrenzte Agenten, MCP und Browser-Automatisierung

Begrenzte Agenten

Entwickle den Policy-gesteuerten AI-Dispatcher zu einem begrenzten, mehrstufigen Operator weiter. Baue explizite Budgets und Stoppbedingungen für Agent Loops, nutze das OpenAI Agents SDK, ohne die Autorität der Anwendung abzugeben, binde gefilterte MCP-Capabilities an, wende Freigabe- und Vertrauens-Policy auf MCP-Tools an, automatisiere ein kontrolliertes Browser-Ziel mit Playwright und ComputerTool, bewahre die Dauerhaftigkeit aus Phase C rund um Seiteneffekte, koordiniere eine kleine Zahl von Spezialisten über explizite Handoffs, zeichne jeden Run per Tracing auf, evaluiere agentische Ausführungspfade und weise nützliche mehrstufige Autonomie ohne offene Berechtigungen nach.

AI Business AutopilotBounded Autonomous Revenue OperatorAgents + MCP + Browser-Automatisierung

10 Einheiten

01
Agent Loops, Turn-Budgets und Stoppbedingungen
E43
Meilenstein
02
Orchestrierung mit dem Agents SDK, Guardrails und Tracing
E44
03
MCP Discovery, Normalisierung und Capability-Filterung
E45
Meilenstein
04
MCP-Vertrauen, Freigabe- und Autorisierungsgrenzen
E46
05
Deterministische Browser-Automatisierung mit Playwright
E47
Meilenstein
06
Modellgesteuerte Computer-Aktionen und Browser-Sicherheits-Checkpoints
E48
07
Begrenzte mehrstufige Autonomie und dauerhafte Checkpoints
E49
Meilenstein
08
Spezialisten-Agenten und explizite Handoff-Grenzen
E50
09
Agentische Evals, Qualität des Ausführungspfads und adversariales Testen
E51
Meilenstein
10
Capstone: Bounded Autonomous Revenue Operator
E52
Meilenstein

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Produktionsplattform für Automatisierung, Observability und Control Center

Produktionsplattform

Überführe den vollständigen AI Business Autopilot in einen produktionsreifen Betrieb. Definiere Umgebungs- und Servicegrenzen, baue reproduzierbare Container, verwalte PostgreSQL-Schemaänderungen sicher, erzwinge CI- und Release-Gates, deploye mit Healthchecks und Rollback-Evidenz, korreliere Workflows, Agents, Tools, Browser-Aktionen und Integrationen über OpenTelemetry, definiere handlungsrelevante SLIs und Incident-Runbooks, härte Secrets und Audit-Trails, stelle ein Automation Control Center nach dem Prinzip der minimalen Rechte bereit und schließe einen Release-Drill zur Produktionsreife ab, ohne Inhalte zu Recruiting oder Jobsuche hinzuzufügen.

AI Business AutopilotProduction Automation Control CenterProduction + Observability + Betrieb

10 Einheiten

01
Produktionsarchitektur und Umgebungsverträge
F53
Meilenstein
02
Reproduzierbare Container und produktionsnahe lokale Runtime
F54
Meilenstein
03
Release-sichere PostgreSQL-Migrationen
F55
04
Continuous Integration und unveränderliche Release-Artefakte
F56
Meilenstein
05
Health, Readiness, Graceful Shutdown, Deployment und Rollback
F57
06
OpenTelemetry-Traces, Metriken, Logs und Korrelation
F58
Meilenstein
07
SLIs, SLOs, Alerts, Kapazität und Incident-Runbooks
F59
08
Secrets, Audit-Integrität und Security Hardening in Production
F60
09
Automation Control Center und sichere Operator-Aktionen
F61
Meilenstein
10
Capstone: Production Automation Control Center
F62
Meilenstein

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Vernetzte SaaS-Operations, OAuth und Multi-System-Integrationen

Dauerhafte Workflow-Orchestrierung, Idempotenz und Wiederherstellung

AI-Entscheidungen, Tool Calling und Freigabegrenzen

Begrenzte Agenten, MCP und Browser-Automatisierung

Produktionsplattform für Automatisierung, Observability und Control Center