Agenten
Agenten-Orchestrierung
Koordination mehrerer KI-Agenten, Werkzeuge und Schritte zu einem Workflow — über Planer, Router und Frameworks wie LangGraph — für zuverlässigere Ergebnisse.
Agenten-Orchestrierung (Agent orchestration) ist die Koordination mehrerer KI-Agenten, Werkzeuge und Schritte zu einem zusammenhängenden Workflow, sodass eine Aufgabe zuverlässiger gelöst wird, als es ein einzelnes Modell allein könnte. Ein Orchestrator entscheidet, welcher Schritt als Nächstes läuft, leitet Daten zwischen Komponenten weiter und führt deren Ergebnisse zusammen.
In der Praxis gibt es zwei Ansätze. Ein „Workflow” verbindet Modelle und Werkzeuge über vordefinierte Codepfade — Muster wie Prompt-Chaining, Routing (Klassifizieren einer Eingabe und anschließendes Weiterleiten an eine spezialisierte Aufgabe) und Parallelisierung. Bei der agentischen KI hingegen steuert das Modell seinen Prozess dynamisch selbst; das Orchestrator-Workers-Muster nutzt ein zentrales LLM, um eine Aufgabe zu zerlegen, sie an Arbeiter-Agenten zu delegieren und deren Ausgaben zu kombinieren. Werkzeuge werden häufig über Protokolle wie MCP aufgerufen.
In den Jahren 2025–2026 wurde Orchestrierung zentral für Produktionssysteme, wobei Frameworks wie LangGraph, AutoGen und CrewAI sie als Zustandsgraph modellieren. Offene Herausforderungen bleiben die Zuverlässigkeit über lange Ausführungspfade, kaskadierende Fehler und Koordinations-Overhead.