Customer Success with ChatGPT(AI): Innovate Client Relations
Unlock your potential in Customer Success in just self-paced. Led by Andrii Piatakha. Perfect for beginners and intermediate learners looking to advance their Customer Success skills. The course includes practical exercises that reinforce your learning experience. No prior experience required - this course guides you from the basics to advanced Customer Success concepts.
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Was der Kurs behandeltAbschnitt 1, Was agentische KI ausmacht: Chatbot, Copilot, Workflow und Agent; die Agentenschleife; fünf Autonomiestufen; wie man Agent Washing erkenntAbschnitt 2, Wie Agenten denken: Modell, Tools und Anweisungen; ReAct, Planung und Reflexion; fünf Workflow-Muster und wann man keinen Agenten nutztAbschnitt 3, Tools, MCP und Computer Use: Tool-Aufrufe, das Model Context Protocol, Browser- und Computer-Nutzung sowie Agentenmodi in ChatGPT, Claude und GeminiAbschnitt 4, Gedächtnis, Wissen und Kontext: Context Engineering, Abruf (RAG), Skills und wie man einen Agenten in Arbeitsanweisungen des Unternehmens verankertAbschnitt 5, Agenten ohne Code bauen: die No-Code-Landschaft, zuerst eine Agentenspezifikation schreiben und einen Sendungsstatus-Agenten in n8n bauenAbschnitt 6, Agenten in Python bauen: ein SDK ohne Bindung wählen, ein funktionierender Agent in etwa fünfzig Zeilen, die Anbindung an einen MCP-Server und das Lesen von TracesAbschnitt 7, Multi-Agenten-Systeme: wann ein Agent nicht reicht, Orchestratoren und Übergaben, das A2A-Protokoll und ein Zollschalter mit zwei AgentenAbschnitt 8, Vertrauen, Nutzen, Einführung: Evaluation, typische Fehlermuster und Guardrails, menschliche Freigabe, Kosten pro Aufgabe, KPIs und eine Einführungs-Roadmap über 90 TagePraxis-Labs, die auf Ihrem eigenen Computer laufenDie Bau-Labs laufen lokal mit kostenlosen Tools: Python, Ollama für lokale Modelle und n8n in Docker. Sie brauchen keinen kostenpflichtigen API-Schlüssel. Der Starter-Ordner enthält eine Mock-API für die Sendungsverfolgung, einen MCP-Server, zwölf Arbeitsanweisungen von Harborline sowie die Test-E-Mails und Zollfälle aus den Videos. Lab 1: dieselbe Aufgabe in den Agentenmodi von ChatGPT, Claude und Gemini ausführen und ihre Aktionsprotokolle lesenLab 2: die Arbeitsanweisungen von Harborline indexieren und Antworten mit und ohne Abruf vergleichenLab 3: einen No-Code-Status-Agenten in n8n bauen und ihn mit zehn Test-E-Mails ausführenLab 4: diesen Agenten in Python nachbauen, sein Tool hinter einen MCP-Server verlegen und einen eingebauten Fehler im Trace findenLab 5: einen zweiten Agenten mit Übergabe ergänzen und Ergebnisse und Token-Verbrauch mit dem einzelnen Agenten vergleichenEin paar ehrliche Hinweise. Lab 1 nutzt den Agentenmodus eines Chat-Assistenten in Ihrem Browser, und welche Agentenmodi Sie nutzen können, hängt von Ihrem Tarif und Ihrer Region ab. Bietet Ihrer keinen an, können Sie den aufgezeichneten Sitzungen trotzdem folgen. Lokale Modelle sind nicht deterministisch, daher weichen Ihre Antworten und Erfolgsquoten etwas von den Videos ab. Das lokale Modell der Labs braucht etwa 6 GB freien Arbeitsspeicher. Der Python-Abschnitt ist optional, wenn Sie nur die Konzepte und den No-Code-Weg wollen. Übung und LernkontrolleJeder der acht Abschnitte hat ein Quiz und eine Praxisaufgabe mit ausgearbeiteter Musterlösung. Im Abschlussprojekt wählen Sie eine Aufgabe aus Ihrem eigenen Job und erstellen eine Agentenspezifikation, eine Autonomiestufe mit Freigabeschritten, ein Evaluations-Set mit zehn Fällen und eine Kostenschätzung mit einer Roadmap über 90 Tage. Ein abschließender Übungstest mit 60 Fragen deckt alle acht Abschnitte ab. Was dieser Kurs nicht istEr ist kein tiefgehender Engineering-Kurs zu einem einzelnen Framework, und er verspricht weder einen Job noch ein Zertifikat noch ein bestimmtes Ergebnis. 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