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Zuletzt aktualisiert am 08.September 2026

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Oracle 1z0-1157-26 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Agentische KI für Oracle AI Database25%- Agentische KI-Funktionen von Oracle AI Database
  • 1. Fundierung von Agentenantworten mit Unternehmensdaten aus der Oracle AI Database
    • 2. Oracle AI Vector Search Workflow: Dokumenten-Chunking, Embedding-Generierung, Ähnlichkeitssuche und Retrieval
      • 3. Oracle AI Database Private Agent Factory
        • 4. VECTOR-Datentyp, Vector Embeddings und Ähnlichkeitssuche
          • 5. Select AI für die Interaktion in natürlicher Sprache mit Oracle AI Database
            • 6. Oracle Autonomous AI Database MCP Server
              • 7. Oracle AI Vector Search, Select AI und MCP-Integration
                OCI Enterprise AI Agents25%- OCI Enterprise AI-Plattform und Agent-Services
                • 1. OCI Enterprise AI Plattform-Services für den Lebenszyklus von Enterprise-KI-Agenten
                  • 2. Bausteine von OCI Enterprise AI Agents: Responses API, Tools, Memory und Vector Stores
                    • 3. Entwicklung, Orchestrierung und Ausführung von OCI Enterprise AI Agents
                      • 4. Bereitstellungs- und Skalierungsoptionen
                        • 5. Erstellung und Ausführung von KI-Agenten mit OCI Enterprise AI Agents
                          Grundlagen des Model Context Protocol (MCP)15%- MCP-Architektur und Integration
                          • 1. Rolle von MCP bei der Standardisierung der Integration zwischen KI-Agenten und externen Tools
                            • 2. JSON-RPC 2.0-Nachrichtenformat
                              • 3. Integration von MCP-Funktionen in agentische KI-Workflows
                                • 4. MCP-Hosts, Clients, Server, Tools, Ressourcen und Prompts
                                  • 5. MCP-Transportoptionen einschließlich stdio und Streamable HTTP
                                    Einführung in KI-Agenten15%- Grundlagen von KI-Agenten
                                    • 1. Sicherheitsüberlegungen und Guardrail-Techniken
                                      • 2. Unterscheidung von KI-Agenten gegenüber traditionellen Chatbots und regelbasierten Workflows
                                        • 3. Agenten-Reasoning-Muster: Chain-of-Thought und ReAct
                                          • 4. Kernkomponenten eines KI-Agenten: LLM, Tools und Orchestrierungsschleife
                                            LangChain für KI-Agenten5%- LangChain-Grundlagen und Agentenerstellung
                                            • 1. LangChain-Tools, Prompts und Chains
                                              • 2. LangChain-Agenten-Reasoning und Tool-Ausführungsablauf
                                                • 3. LangChain-Kernabstraktionen: Chat-Modelle, Prompts, Tools und Agenten
                                                  OpenAI Responses API und Agents SDK15%- OpenAI-Agenten-Stack
                                                  • 1. Function Calling und Tools
                                                    • 2. Multi-Agent-Entwurfsmuster und Handoffs
                                                      • 3. Guardrails zur Validierung von Eingaben, Ausgaben und Agentenaktionen
                                                        • 4. Agents SDK-Primitiven: Agent, Runner, Tool, Handoffs und Guardrails
                                                          • 5. OpenAI Responses API für agentische Anwendungen

                                                            Oracle Agentic AI Foundations Associate 1z0-1157-26 Prüfungsfragen mit Lösungen

                                                            Frage #1

                                                            Which native column type does Oracle AI Database use for storing vector embeddings?

                                                            A. VECTOR
                                                            B. JSON
                                                            C. BLOB
                                                            D. VARCHAR2


                                                            Frage #2

                                                            Which statement describes an MCP Host?

                                                            A. It is the external REST API wrapped by the MCP server.
                                                            B. Coordinates the LLM, user interaction, and MCP client connections to servers.
                                                            C. It executes tool implementations directly and returns results to the LLM.
                                                            D. It defines the protocol messages between clients and servers.


                                                            Frage #3

                                                            How are tool calls handled between the LLM and the application?

                                                            A. It grants the orchestration layer unrestricted system access.
                                                            B. It allows tools to run without application control.
                                                            C. It performs the external operation directly during inference.
                                                            D. It generates a tool-call request for the application to validate and run.


                                                            Frage #4

                                                            How do On-Demand serving and Dedicated AI Clusters differ for OCI Enterprise AI Models?

                                                            A. On-Demand uses shared infrastructure while Dedicated AI Clusters provide isolated GPUs required for custom models.
                                                            B. On-Demand supports only embedding models while Dedicated AI Clusters support generative models.
                                                            C. Both options use identical infrastructure but are differentiated by pricing and branding only.
                                                            D. On-Demand doesn't use processors while Dedicated AI Clusters use isolated GPUs for all workloads.


                                                            Frage #5

                                                            When is MCP most valuable?

                                                            A. For simple local utilities like add() and multiply() .
                                                            B. When defining prompts and output parsers inside a single LangChain chain.
                                                            C. When tools are external or cloud-hosted.
                                                            D. When building a single-agent app with no external dependencies.


                                                            Fragen und Antworten:

                                                            Frage #1
                                                            Antwort: A
                                                            Frage #2
                                                            Antwort: B
                                                            Frage #3
                                                            Antwort: D
                                                            Frage #4
                                                            Antwort: A
                                                            Frage #5
                                                            Antwort: C

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