Multi-Agent-Monitoring

Einzelne Agents zu überwachen ist eine Sache — aber was passiert, wenn 10, 20 oder 50 Agents zusammenarbeiten? Multi-Agent-Systeme erzeugen emergentes Verhalten, das aus der Beobachtung einzelner Agents nicht vorhersagbar ist. OpenClaw wurde genau für diese Herausforderung gebaut.

Herausforderungen bei Multi-Agent-Observability

Kernproblem: In einem Multi-Agent-System kann ein Agent A eine Entscheidung treffen, die Agent B zu einer Aktion veranlasst, die Agent C in eine Fehlerstate bringt. Ohne systemweites Tracing finden Sie die Ursache nie.

Distributed Tracing für Agents

OpenClaw erweitert das OpenTelemetry-Modell um Agent-spezifische Konzepte:

Trace-Propagation

# Orchestrator Agent
with oc.trace("orchestrator") as parent_trace:
    # Delegation an Research Agent
    research_result = await research_agent.run(
        query=user_query,
        trace_context=parent_trace.context  # Trace wird propagiert
    )

    # Delegation an Writing Agent
    draft = await writing_agent.run(
        input=research_result,
        trace_context=parent_trace.context
    )

    # Delegation an Review Agent
    final = await review_agent.run(
        draft=draft,
        trace_context=parent_trace.context
    )

Resultierende Trace-Struktur

Trace: content-pipeline (tr_multi_001)
├── Span: orchestrator (total: 8,240ms)
│   ├── Span: research-agent (3,120ms)
│   │   ├── Span: web-search (1,800ms)
│   │   ├── Span: summarization (980ms)
│   │   └── Span: fact-check (340ms)
│   ├── Span: writing-agent (3,450ms)
│   │   ├── Span: outline-generation (450ms)
│   │   ├── Span: draft-writing (2,600ms)
│   │   └── Span: formatting (400ms)
│   └── Span: review-agent (1,670ms)
│       ├── Span: quality-check (890ms)
│       ├── Span: tone-check (380ms)
│       └── Span: compliance-check (400ms)

Agent Interaction Graphs

OpenClaw visualisiert die Kommunikationsstruktur zwischen Agents:

┌──────────────┐    query     ┌──────────────┐
│  Orchestrator ├────────────→│ Research Agent│
│              │←────────────┤              │
└──────┬───────┘   results    └──────────────┘
       │
       │ research + instructions
       ▼
┌──────────────┐  draft       ┌──────────────┐
│ Writing Agent ├────────────→│ Review Agent  │
│              │←────────────┤              │
└──────────────┘  feedback    └──────┬───────┘
                                     │
                              ┌──────▼───────┐
                              │ Compliance   │
                              │ Agent        │
                              └──────────────┘

Das Interaction-Graph-Dashboard zeigt:

• Kommunikationsfrequenz — Welche Agents kommunizieren wie oft?
• Datenvolumen — Wie viele Tokens fließen zwischen Agents?
• Latenz-Kanten — Wie lange dauert die Kommunikation?
• Fehler-Kanten — Wo treten Kommunikationsfehler auf?

Bottleneck Identification

OpenClaw erkennt automatisch Engpässe im Multi-Agent-System:

Bottleneck-Typen

• Latenz-Bottleneck — Ein Agent verlangsamt die gesamte Pipeline
• Throughput-Bottleneck — Ein Agent kann die Anfragelast nicht bewältigen
• Data-Bottleneck — Zu große Payloads zwischen Agents
• Dependency-Bottleneck — Sequenzielle Abhängigkeiten statt Parallelisierung

Automatische Empfehlungen

Bottleneck erkannt: writing-agent
──────────────────────────────────
Typ:        Latenz-Bottleneck
Impact:     Erhöht End-to-End-Latenz um 42%
Ursache:    GPT-4o mit 2.600ms avg. Response-Time
Empfehlung: Parallelisierung der Outline- und Draft-Phasen
            oder Wechsel zu schnellerem Modell für Outline
Ersparnis:  ~1.200ms End-to-End (-15%)

Merke: Multi-Agent-Monitoring ist nicht optional — es ist die Grundvoraussetzung für zuverlässige Multi-Agent-Systeme. Ohne systemweite Observability operieren Sie blind in einem komplexen System.