Warum mehrere Agenten statt einem?
Ein einzelner KI-Agent gerät bei langen, vielschichtigen Aufgaben schnell an Grenzen: Das Context Window füllt sich, der Auftrag vermischt zu viele Teilziele, und mit jedem Schritt steigt das Risiko, dass sich Fehler fortpflanzen. Ein Multi-Agent System löst das, indem es die Aufgabe auf mehrere spezialisierte Agenten verteilt – jeder mit einer klaren Rolle, einem engen Fokus und eigenen Werkzeugen.
Das Prinzip ähnelt einem Team: Ein Rechercheur sammelt Quellen, ein Analyst bewertet sie, ein Autor formuliert das Ergebnis, ein Prüfer kontrolliert es. Jede Rolle bleibt überschaubar, lässt sich einzeln testen und verbessern – und mehrere Agenten können Teilaufgaben parallel bearbeiten.
Wie ein Multi-Agent System arbeitet
Die Agenten bauen meist auf einem Large Language Model auf, nutzen Tool Calling für externe Aktionen und tauschen über definierte Nachrichten Informationen aus. Ein typischer Ablauf in vier Schritten:
1. Zerlegen
Ein Orchestrator (oder Planer-Agent) teilt die Gesamtaufgabe in klar abgegrenzte Teilaufgaben auf und ordnet sie den passenden Rollen zu.
2. Verteilen
Spezialisierte Fach-Agenten übernehmen je eine Teilaufgabe – parallel, wo unabhängig, oder nacheinander, wo Ergebnisse aufeinander aufbauen.
3. Abstimmen
Die Agenten kommunizieren über festgelegte Nachrichten, geben Zwischenergebnisse weiter und stimmen ihr Vorgehen aufeinander ab.
4. Zusammenführen
Der Orchestrator sammelt die Teilergebnisse, prüft sie auf Konsistenz und setzt daraus die fertige Antwort oder Handlung zusammen.
Damit die Agenten einheitlich auf Werkzeuge und Datenquellen zugreifen, kommen zunehmend offene Standards wie das Model Context Protocol (MCP) zum Einsatz. Eine Forschungsübersicht ordnet die aktuellen Architekturen, Kommunikations- und Koordinationsmuster solcher Systeme systematisch ein (A Survey on LLM-based Multi-Agent System, arXiv 2024).
Multi-Agent System vs. Agentic AI
Die Begriffe werden oft vermischt, meinen aber zwei Ebenen. Agentic AI beschreibt das Verhalten eines einzelnen, selbstständig handelnden Agenten: planen, Werkzeuge nutzen, Ergebnisse bewerten, sich korrigieren. Ein Multi-Agent System beschreibt die Struktur darüber – die Koordination und Rollenverteilung mehrerer solcher Agenten.
Mehr Agenten sind dabei nicht automatisch besser: Jeder zusätzliche Agent erhöht Kosten, Latenz und Abstimmungsaufwand, und Fehler eines Agenten können sich durch die Kette ziehen. Ein Multi-Agent System lohnt sich erst, wenn eine Aufgabe wirklich aus trennbaren Teilrollen besteht – sonst bleibt ein einzelner, gut geführter Agent die einfachere und robustere Wahl.
Multi-Agent Systeme im Unternehmenseinsatz
- Recherche & Analyse: Ein Team aus Such-, Bewertungs- und Schreib-Agenten erstellt fundierte Markt- oder Wettbewerbsüberblicke aus vielen Quellen.
- Backoffice-Prozesse: Ein Agent erfasst Belege, ein zweiter prüft gegen Regeln, ein dritter bucht – eingebettet in eine automatisierte Workflow-Kette.
- Software-Entwicklung: Plan-, Code- und Test-Agenten arbeiten an einer Aufgabe, wobei ein Prüfer-Agent die Qualität kontrolliert, bevor etwas freigegeben wird.
- Kontrolle & Freigabe: Ein separater Prüf-Agent reduziert das Risiko von Halluzinationen, indem er die Ergebnisse der anderen Agenten gegenprüft.
Verwandte Begriffe
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