Multi-Agent-Systeme designen

Wenn eine Aufgabe zu komplex für einen einzelnen Agent ist, verteilen Sie die Arbeit auf spezialisierte Agents. Multi-Agent-Systeme kombinieren die Stärken verschiedener Agents — ähnlich einem Team mit unterschiedlichen Rollen.

Wann Multi-Agent?

Szenario	Single Agent	Multi-Agent
FAQ beantworten	✅	Overkill
Code schreiben + reviewen	⚠️	✅ (Writer + Reviewer)
Research + Analyse + Bericht	❌	✅ (Spezialisierte Agents)
Komplexer Workflow mit Genehmigung	❌	✅ (Worker + Supervisor)

Kommunikations-Patterns

1. Hierarchisch (Boss → Worker)

Ein Orchestrator-Agent delegiert Aufgaben an spezialisierte Worker-Agents.

CEO-Agent
├── Research-Agent → Daten sammeln
├── Analyse-Agent → Daten auswerten
└── Writer-Agent → Bericht erstellen

Vorteile: Klare Kontrolle, einfaches Debugging Nachteile: Bottleneck beim Orchestrator, Single Point of Failure

2. Peer-to-Peer (Agent ↔ Agent)

Agents kommunizieren direkt miteinander, ohne zentrale Steuerung.

Vorteile: Dezentral, skalierbar Nachteile: Schwieriger zu debuggen, Konsensfindung komplex

3. Pipeline (Agent → Agent → Agent)

Agents arbeiten sequenziell — der Output eines Agents ist der Input des nächsten.

Vorteile: Einfach zu verstehen, reproduzierbar Nachteile: Keine Parallelisierung, Fehler propagieren

Delegation-Patterns

Task Decomposition

Der Orchestrator zerlegt die Aufgabe in Subtasks und weist sie Spezialisten zu.

Skill-Based Routing

Anfragen werden basierend auf dem Skill-Profil an den passenden Agent geroutet.

Consensus / Voting

Mehrere Agents bearbeiten die gleiche Aufgabe. Die finale Antwort wird durch Abstimmung oder Zusammenführung bestimmt — verbessert Qualität bei kritischen Entscheidungen.

Design-Prinzipien

Spezialisierung: Jeder Agent hat eine klar definierte Rolle und Kompetenz
Loose Coupling: Agents kommunizieren über definierte Interfaces, nicht über interne States
Fail-Safe: Wenn ein Agent ausfällt, muss das System graceful degraden
Observability: Jede Agent-Interaktion wird geloggt und ist nachvollziehbar
Bounded Autonomy: Klare Grenzen für jeden Agent — was darf er, was nicht?

Message-Format

interface AgentMessage {
  from: string        // Sender-Agent
  to: string          // Empfänger-Agent
  type: 'task' | 'result' | 'question' | 'escalation'
  content: string     // Inhalt
  context: object     // Relevanter Kontext
  priority: number    // Dringlichkeit
}

Praxis-Tipp: Starten Sie mit dem hierarchischen Pattern — ein Orchestrator + 2 Worker. Erst wenn Sie die Kommunikation beherrschen, erwägen Sie komplexere Topologien.