Microsoft · AI-103 · Associate
Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103) — Übungsfragen und Probeprüfung
Übe echte AI-103-Fragen, keine Dumps. Alex erklärt jede Antwort, und dein Readiness Score zeigt dir, wann du bereit bist zu bestehen.
Geprüft gegen Microsoft · Juli 2026Aktuelle Prüfungsversion
Überblick
Über die Prüfung
Die Prüfung AI-103, Developing AI Apps and Agents on Azure, führt zur Zertifizierung Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate. Sie ist der Nachfolger von AI-102, das am 30. Juni 2026 ausläuft, und verlagert den Schwerpunkt vom bloßen Verdrahten vorgefertigter Azure-AI-Dienste hin zum Entwickeln generativer KI-Anwendungen und Multi-Agenten-Lösungen auf Microsoft Foundry.
Die Prüfung richtet sich an Azure-AI-Engineers, die KI-Apps und Agenten mit Foundry, Azure-OpenAI-Modellen, Azure AI Search, Azure AI Content Understanding sowie den Language-, Vision- und Speech-Funktionen von Azure AI entwerfen, bauen, bereitstellen und betreiben. Von dir wird erwartet, dass du in Python entwickelst und generative KI-Muster verstehst, etwa Retrieval-Augmented Generation (RAG), Tool Calling, Agenten-Orchestrierung und Responsible AI.
Prüfungsbereiche
Was geprüft wird
Rechne mit etwa 40 bis 60 Fragen in rund 120 Minuten. Zu den Fragetypen gehören Single-Choice, Multiple-Response (alle zutreffenden Antworten auswählen) sowie Drag-and-Drop zum Ordnen oder Zuordnen, dazu szenariobasierte Aufgabenstellungen, bei denen du zwei oder mehr Konzepte gemeinsam anwenden musst. Das Ergebnis wird auf einer Skala von 1 bis 1000 angegeben, und zum Bestehen brauchst du 700 Punkte. AI-103 ist eine Beta- bzw. Frühphasen-Prüfung auf Basis von Microsoft Foundry, deshalb liegt der Fokus auf allgemein verfügbaren Funktionen. Preview-Funktionen kommen nur dann vor, wenn sie gängig sind.
Passende Microsoft-Foundry-Dienste und -Modelle auswählen, KI-Lösungen einrichten und bereitstellen, KI-Systeme verwalten, überwachen und absichern sowie Responsible AI über generative und agentenbasierte Systeme hinweg umsetzen.
Generative Apps mit Foundry bauen (RAG, tool-gestützte Abläufe), Agenten entwickeln (Rollen, Function Calling, Memory, Multi-Agenten-Orchestrierung) sowie generative KI-Systeme optimieren und in den Betrieb überführen.
Bild- und Videogenerierung sowie -bearbeitung, multimodales Verstehen und Captioning, Videoanalyse und Responsible AI für multimodale Inhalte.
Textanalyse mit Sprachmodellen (Entitäten, Sentiment, Übersetzung, benutzerdefinierte Ausgaben) und Sprachlösungen (Speech-to-Text, Text-to-Speech, Sprache als Agentenmodalität).
Retrieval- und Grounding-Pipelines bauen (semantische, hybride und Vektorsuche; RAG-Ingestion) und Inhalte aus Dokumenten mit Content Understanding extrahieren.
QuelleMicrosoft Study Guide
Format
Was dich erwartet
Achtung
Wo Kandidaten sich schwertun
Die häufigste Falle ist, aus veraltetem AI-102-Wissen heraus zu antworten. Die Multi-Agenten-Orchestrierung im neuen Foundry Agent Service läuft über Workflows, das Microsoft Agent Framework und das Agent-to-Agent-Tool (A2A). Das klassische Connected-Agents-Tool ist veraltet und gehört nicht zum neuen Service. Weitere typische Fehler: zum Fine-Tuning greifen, obwohl Retrieval (RAG mit Hybrid- oder Vektorsuche in Azure AI Search) die fundierte Antwort ist; API-Schlüssel in die Konfiguration schreiben, statt Managed Identity und keyless Credentials zu nutzen; Azure AI Document Intelligence mit Azure AI Content Understanding bei der multimodalen Extraktion verwechseln; und die Responsible-AI-Instrumentierung vergessen (Content-Filter, Safety-Evaluatoren, Trace-Logging und Provenienz), die die Prüfung ausdrücklich abfragt.
- 01Connected Agents vs Foundry workflows — Das klassische Connected Agents ist veraltet und im neuen Foundry Agent Service nicht mehr vorhanden; orchestriere mehrere Agenten mit Foundry-Workflows, dem Microsoft Agent Framework oder dem A2A-Tool.
- 02RAG before fine-tuning — Fundiere Antworten mit Retrieval (Hybrid-/Vektorsuche in Azure AI Search) statt mit Fine-Tuning, wenn es darum geht, Fachwissen zu ergänzen oder Halluzinationen zu reduzieren.
- 03Keyless, managed-identity auth — Sichere Foundry-Ressourcen mit Managed Identity, privatem Networking und keyless Credentials ab, statt API-Schlüssel zu speichern.
- 04Content Understanding vs Document Intelligence — Nutze Azure AI Content Understanding für multimodale Extraktion und fundierte RAG-Eingaben; geh nicht davon aus, dass Document Intelligence Video/Audio abdeckt.
- 05Responsible AI is tested — Kenne Content-Filter, Safety-Evaluatoren, Risikoerkennung, Trace-Logging und Provenienz-Metadaten als vollwertige Prüfungsthemen, nicht als Nebensache.
- 06GA over preview — Antworte für allgemein verfügbares Verhalten; Preview-Funktionen tauchen nur auf, wenn sie gängig sind.
Details
Prüfungslogistik
Die Prüfung wird über Pearson VUE in einem Testcenter oder als online beaufsichtigte Prüfung abgenommen. Zum Bestehen brauchst du 700 Punkte auf einer Skala von 1 bis 1000. Die Associate-Zertifizierungen von Microsoft laufen nach einem Jahr ab und werden kostenlos verlängert, indem du auf Microsoft Learn eine kurze Online-Verlängerungsbewertung bestehst. Nach einem ersten nicht bestandenen Versuch musst du 24 Stunden bis zur Wiederholung warten; bei weiteren Versuchen gelten längere Wartezeiten, und innerhalb von 12 Monaten sind höchstens fünf Versuche erlaubt.
QuelleMicrosoft Study Guide
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