Multi-Agent-Systeme

Ein einzelner Agent kann viel — aber die wahre Stärke entfaltet sich, wenn mehrere spezialisierte Agents zusammenarbeiten. Multi-Agent-Systeme (MAS) sind 2026 der Standard für komplexe Unternehmens-Workflows.

Warum Multi-Agent?

Ein einzelner "Super-Agent" mit 50 Tools und einem endlosen System-Prompt wird schnell unzuverlässig. Die Lösung: Spezialisierung durch Arbeitsteilung.

Ansatz	Vorteil	Nachteil
Ein Agent, viele Tools	Einfach zu bauen	Unzuverlässig bei 10+ Tools
Mehrere spezialisierte Agents	Fokussiert, testbar	Orchestrierung nötig
Hybrid	Flexibel	Höhere Komplexität

Orchestrierungs-Patterns

1. Boss-Worker Pattern

Ein Orchestrator-Agent verteilt Aufgaben an spezialisierte Worker-Agents:

Boss-Agent (Orchestrator)
├── Research-Agent → Recherchiert Informationen
├── Analyse-Agent → Wertet Daten aus
├── Writing-Agent → Erstellt Berichte
└── QA-Agent → Prüft Ergebnisse

Vorteil: Klare Hierarchie, einfache Fehlerbehandlung. Nachteil: Single Point of Failure beim Boss.

2. Pipeline Pattern

Agents arbeiten sequentiell — der Output des einen ist der Input des nächsten:

Intake-Agent → Verarbeitung-Agent → Review-Agent → Output-Agent

Vorteil: Einfach zu debuggen, klare Verantwortlichkeiten. Nachteil: Kein Parallelismus, Flaschenhälse möglich.

3. Peer-to-Peer Pattern

Agents kommunizieren untereinander, ohne zentrale Steuerung:

Vorteil: Resilient, dezentral. Nachteil: Schwer zu kontrollieren und zu debuggen.

Praxis-Beispiel: Recruiting-Pipeline

Ein reales Multi-Agent-System für Bewerbermanagement:

Screening-Agent: Sichtet eingehende Bewerbungen, extrahiert Kernqualifikationen
Matching-Agent: Vergleicht Qualifikationen mit Stellenprofilen, berechnet Match-Score
Communication-Agent: Verfasst personalisierte Antworten (Einladung/Absage)
Scheduling-Agent: Koordiniert Interview-Termine mit Kalendern der Hiring Manager
Analytics-Agent: Trackt KPIs (Time-to-Screen, Conversion-Rate, Diversity-Metriken)

Herausforderungen

Multi-Agent-Systeme bringen spezifische Herausforderungen:

Kommunikations-Overhead: Agents müssen Kontext teilen — das kostet Tokens und Latenz.
Fehler-Propagation: Ein fehlerhafter Agent kann nachfolgende Agents kontaminieren.
State-Management: Wer hat den aktuellen Stand? Shared Memory vs. Message Passing.
Testing: Jeder Agent einzeln UND das Zusammenspiel muss getestet werden.
Kosten: Mehr Agents = mehr API-Calls = höhere Kosten.

Praxis-Tipp: Beginnen Sie mit dem Boss-Worker Pattern. Es ist am einfachsten zu verstehen, zu debuggen und zu skalieren. Peer-to-Peer nur für fortgeschrittene Use Cases.