Mehrere KI-Agenten koordinieren: Was sich aufteilen lässt
Mehrere Agenten können unabhängige Teilfragen gleichzeitig bearbeiten. Der Gewinn hängt davon ab, wie wenig sie auf gemeinsame Entscheidungen warten müssen. Getrennte Arbeitsverzeichnisse schützen vor überschriebenen Dateien; fachlich zusammenpassen müssen die Ergebnisse trotzdem. Gute Orchestrierung beginnt deshalb mit klaren Aufgaben und endet mit einer Prüfung des zusammengeführten Ergebnisses.
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Unabhängige Teilaufgaben erkennen
Eine Recherche lässt sich oft nach Quellen oder Teilfragen aufteilen. Bei einer Codeänderung ist es schwieriger: Zwei Helfer können dieselbe Schnittstelle unterschiedlich verstehen, auch wenn sie verschiedene Dateien bearbeiten.
Beschreibe vor der Delegation Eingaben, erwartete Ergebnisse und Abhängigkeiten. Wenn ein Helfer erst auf die Entscheidung eines anderen warten muss, ist diese Arbeit wahrscheinlich sequenziell. Parallelität sollte aus der Aufgabe entstehen, nicht aus der Zahl verfügbarer Agenten.
Ein Subagent bearbeitet einen abgegrenzten Auftrag in einer eigenen Sitzung oder einem eigenen Kontext und gibt Ergebnisse zurück. Welche Werkzeuge, Schreibrechte und Kommunikationswege er erhält, ist eine Eigenschaft der Implementierung.
Die Behauptung, Subagenten könnten grundsätzlich nur lesen oder niemals miteinander kommunizieren, stimmt nicht allgemein. Claude Code dokumentiert beispielsweise auch Helfer für Codeänderungen. Begrenze die konkreten Rechte passend zur Teilaufgabe.
Bei einem Agententeam können Mitglieder Aufgaben und Nachrichten austauschen. Das hilft, Abhängigkeiten früh sichtbar zu machen, schafft aber zusätzliche Abstimmung. Es muss weiterhin klar sein, wer eine Entscheidung trifft und wann ein Ergebnis übernommen werden darf.
Claude Code dokumentiert Agent Teams als eine konkrete Produktfunktion. Ihre Verfügbarkeit und Konfiguration sind versionsabhängig. Für den Aufbau eines eigenen Teams sind die allgemeinen Fragen wichtiger: Wer führt die Aufgabenliste, wer löst Widersprüche und wer prüft den Abschluss?
Wenn das Modell den Ablauf selbst programmiert
Anthropics Dynamic Workflows lassen Claude aufgabenbezogenen JavaScript-Code erstellen, der Helfer startet und Ergebnisse koordiniert. Der erzeugte Ablauf kann unter anderem Modellwahl und isolierte Arbeitsverzeichnisse steuern.
Damit wird Orchestrierung selbst zur erzeugten Software. Auch sie braucht Fehlerbehandlung, Abbruchbedingungen und begrenzte Rechte. Ein dynamischer Ablauf verhindert weder Zielverlust noch fehlerhafte Übergaben automatisch.
Sechs Muster für unterschiedliche Aufgaben
Routing ordnet eine Eingabe ein und wählt einen Pfad. Auffächern und Zusammenführen verteilt unabhängige Teilfragen. Gegenprüfung lässt ein Ergebnis gezielt auf Fehler untersuchen.
Weitere Muster sind Kandidaten erzeugen und filtern, Lösungen paarweise vergleichen und Arbeit bis zu einem definierten Abschluss wiederholen. Für jedes Muster muss feststehen, woran eine brauchbare Lösung erkannt wird. Eine Schleife ohne Budget- oder Fehlergrenze kann lange weiterarbeiten, ohne näher ans Ziel zu kommen.
Ein Git-Worktree bietet ein zusätzliches Arbeitsverzeichnis desselben Repositories. Parallele Änderungen können so in getrennten Branches entstehen, ohne sich während des Schreibens zu überschreiben. Die Versionsgeschichte wird geteilt.
Die Trennung löst keine fachlichen Konflikte. Zwei Änderungen können sauber zusammengeführt werden und trotzdem unterschiedliche Datenformate erwarten. Auch externe Datenbanken, Ports oder gemeinsame Dateien außerhalb der Worktrees sind nicht automatisch isoliert.
Lege daher Schnittstellen und gemeinsame Annahmen vorher fest. Führe nach dem Zusammenführen die relevanten Prüfungen nochmals am Gesamtergebnis aus.
Beispiel: Ein Agent benennt ein API-Feld in „kundenId“ um, während ein anderer die Oberfläche weiter auf „customerId“ auslegt. Git kann beide Änderungen konfliktfrei übernehmen. Funktionieren wird die Verbindung erst, wenn beide Seiten denselben Vertrag verwenden.
MerksatzWorktrees trennen Dateiarbeit. Ob die Änderungen zusammen funktionieren, zeigt erst die Integration.
Mit wenigen Helfern vergleichen
Zusätzliche Agenten können mehr Material prüfen, aber auch dieselben Fehler wiederholen. Unterschiedliche Prüfperspektiven sind daher ein sinnvoller Versuch. Daraus folgt keine universelle Regel, dass zwei unterschiedliche Modelle immer besser als viele gleiche seien.
Beginne mit wenigen klar getrennten Aufträgen und vergleiche gegen einen Einzelablauf. Erhöhe die Zahl nur, wenn Ergebnis oder Wartezeit messbar profitieren. Übergaben und Zusammenführung zählen zum Aufwand dazu.
Zuständigkeiten und Übergaben sichtbar machen
Fehleranalysen von Multi-Agenten-Systemen beschreiben unter anderem unklare Rollen, missverstandene Übergaben und fehlende Verifikation. Ein Koordinator kann den Arbeitsstand bündeln und Widersprüche auflösen. Er kann selbst aber ebenfalls Fehler machen.
Eine Hierarchie ist deshalb ein mögliches Mittel, kein Beweis für Überlegenheit. Entscheidend sind eindeutige Zuständigkeiten, nachvollziehbare Entscheidungen und überprüfbare Zwischenstände. Ein experimenteller Produktstatus ersetzt keine Untersuchung dieser Eigenschaften.
Warum Recherche und gemeinsames Coden verschieden sind
Anthropics Bericht über sein Multi-Agenten-Recherche-System beschreibt Vorteile bei paralleler Quellenarbeit. Cognitions „Don’t Build Multi-Agents“ warnt dagegen vor widersprüchlichen Annahmen, wenn eng gekoppelte Aufgaben ohne ausreichend geteilten Kontext verteilt werden.
Beide Beiträge untersuchen unterschiedliche Einsatzbedingungen. Beim Übertragen zählt, ob Teilaufgaben gemeinsame Entscheidungen brauchen. Ein eigener Branch macht aus fachlich abhängigen Änderungen keine unabhängige Arbeit.
Rechne alle Helfer, Wiederholungen und die abschließende Zusammenführung mit. Ein schneller paralleler Lauf kann viele Tokens verbrauchen; ein günstiger Einzelagent kann länger dauern. Vergleiche bei derselben Aufgabe und demselben Qualitätsmaßstab.
Jede Übergabe sollte Ergebnis, Belege, offene Fragen und gegebenenfalls geänderte Dateien nennen. Eine verantwortliche Instanz prüft anschließend die vollständige Aufgabe. Die Erfolgsmeldungen einzelner Helfer ergeben noch keine abgeschlossene Gesamtarbeit.