Agenten
Multi-Agenten-System
KI-Architektur, in der mehrere spezialisierte Agenten zusammenarbeiten, delegieren oder konkurrieren — zuverlässiger als ein einzelnes monolithisches Modell.
Ein Multi-Agenten-System (MAS, multi-agent system) ist eine Architektur, in der zwei oder mehr autonome KI-Agenten zusammenarbeiten, um Probleme zu lösen, die für einen einzelnen Agenten zu groß, zu vielfältig oder zu riskant sind. Der Begriff geht der modernen KI voraus — er hat seine Wurzeln in der Forschung zu verteilten Systemen und Spieltheorie der 1980er Jahre — wurde aber durch den Aufstieg von großen Sprachmodellen wiederbelebt, die als allgemeine Reasoner fungieren können.
In einem typischen LLM-basierten MAS zerlegt ein Koordinator-Agent die Aufgabe und weist Teilaufgaben spezialisierten Arbeitern zu — etwa einem Planer, Rechercheur, Programmierer, Tester und Kritiker. Die Agenten kommunizieren über strukturierte Nachrichten, teilen Zwischenzustände und können externe Werkzeuge über Protokolle wie das MCP nutzen. Frameworks wie AutoGen, CrewAI, LangGraph und Anthropics Agent SDK machen dieses Muster wiederholbar.
Multi-Agenten-Designs sind beliebt für Codegenerierung, Recherche- und Schreib-Pipelines, Datenanalyse und Automatisierung des Kundensupports. Sie können Single-Agent-Baselines durch Rollentrennung, Selbstkritik und Parallelisierung unabhängiger Schritte übertreffen — bringen aber neue Fehlermodi mit sich: kaskadierende Fehler, Endlosschleifen und Koordinations-Overhead.