Stell dir vor, du willst einen langen Bericht über den deutschen Wohnungsmarkt erstellen. Du bittest eine KI darum. Sie recherchiert, schreibt, zitiert und liefert dir nach fünf Minuten einen Text, der gut klingt, aber bei näherer Betrachtung Zahlen aus 2023 enthält, eine Quelle falsch zitiert und einen zentralen Trend komplett ignoriert.
Was wäre, wenn stattdessen drei spezialisierte KIs zusammenarbeiten würden? Eine recherchiert und sammelt aktuelle Quellen. Eine zweite schreibt den Bericht auf Basis dieser Quellen. Eine dritte prüft Fakten und Zitate gegen die Originale. Das Ergebnis ist nicht dasselbe. Genau darum geht es bei Multi-Agenten-Systemen.
Was steckt hinter dem Konzept?
Ein einzelnes LLM kann viel. Aber es hat Grenzen: Es arbeitet in einem einzigen Kontextfenster, macht alle Schritte sequenziell, und wenn es einen Fehler macht, pflanzt sich der Fehler ins Ergebnis fort.
Multi-Agenten-Systeme teilen komplexe Aufgaben in Teilaufgaben auf und weisen jede einem spezialisierten Agenten zu. Diese Agenten kommunizieren miteinander: Sie übergeben Ergebnisse, fordern Überprüfungen an, können bei Unklarheiten rückfragen.
Das Prinzip ist das gleiche wie bei einem gut eingespielten Team. Der eine macht die Recherche, der andere schreibt, der dritte liest Korrektur. Was dabei entsteht, ist qualitativ besser als das, was eine Person alleine in derselben Zeit schafft.
Ein konkretes Beispiel: Marktanalyse in Agentenstufen
Nehmen wir eine realistische Aufgabe: Du willst eine Wettbewerbsanalyse fĂĽr ein neues Produkt erstellen.
Der Research-Agent bekommt die Aufgabe, aktuelle Informationen zu Wettbewerbern zu sammeln. Er hat Zugriff auf Web-Suche, kann Seiten aufrufen und strukturierte Daten extrahieren. Tools wie Perplexity zeigen, wie KI-gestĂĽtzte Recherche in der Praxis aussieht. Sein Output ist keine fertige Analyse, sondern eine strukturierte Quellensammlung mit relevanten Fakten.
Der Analysis-Agent nimmt diese Quellensammlung und wertet sie aus. Er vergleicht Preise und Marktpositionierungen, bewertet Features. Er braucht keinen Internetzugang mehr, sondern arbeitet nur mit dem, was der Research-Agent geliefert hat. Das verhindert, dass er anfängt, selbst zu "erfinden".
Der Writing-Agent bekommt die strukturierte Analyse und erstellt daraus einen lesbaren Bericht in dem gewĂĽnschten Format und Ton.
Ein optionaler Fact-Check-Agent prĂĽft abschlieĂźend konkrete Zahlen und Zitate gegen die Originalquellen.
Das Entscheidende: Jeder Agent hat eine enge, klar definierte Aufgabe. Das macht jeden Schritt ĂĽberprĂĽfbarer und Fehler leichter zu lokalisieren.
Was das ermöglicht, was ein einzelnes Modell nicht kann
Das offensichtlichste ist Parallelarbeit. Statt einer langen Kette nacheinander können mehrere Agenten gleichzeitig an verschiedenen Teilen eines Problems arbeiten. Das spart Zeit bei umfangreichen Aufgaben.
Wichtiger ist aber die Qualitätsebene: Spezialisierung. Ein Agent, der ausschließlich für Faktenprüfung zuständig ist, wird besser prüfen als ein Generalist, der nebenbei auch schreibt. Das ist kein Mythos. In der Praxis zeigen spezialisierte Agenten bei ihrer Kernteilaufgabe weniger Fehler als Einzel-Prompts an ein allgemeines Modell.
Außerdem können Agenten mit verschiedenen Tools ausgestattet werden. Der Research-Agent hat Internetzugang. Der Writing-Agent hat Zugriff auf dein CMS. Der Fact-Check-Agent hat Zugriff auf deine interne Wissensdatenbank. Kein einzelner Agent braucht alles, jeder bekommt nur, was er für seine Aufgabe braucht.
Was ist heute produktionsreif — und was nicht?
Das ist die Frage, bei der viele Tech-Artikel unehrlich werden. Also klar gesagt:
Multi-Agenten-Systeme sind in der Praxis heute ernsthaft einsetzbar, wenn die Aufgaben gut strukturiert sind und die einzelnen Schritte klar abgrenzbar bleiben. Datenaufbereitung, Content-Workflows, strukturierte Recherche und Code-Review-Pipelines funktionieren.
Was noch nicht zuverlässig funktioniert: Agenten, die sehr viel freie Entscheidungsgewalt haben, ohne menschliche Kontrollpunkte. Wenn ein Agent einen Fehler macht und der nächste diesen Fehler als Wahrheit übernimmt, kann sich das durch die ganze Pipeline fortsetzen. "Agentic" bedeutet nicht "fehlerfrei".
Frameworks wie LangGraph, AutoGen oder CrewAI machen es leichter, solche Systeme zu bauen. Für Unternehmen ohne Entwicklungskapazitäten können auch No-Code-Automatisierungstools wie Make oder Zapier als Einstieg in agentenähnliche Workflows dienen. Aber die eigentliche Arbeit liegt im Design: Welche Aufgaben gehören in welchen Agenten? Wo brauche ich einen menschlichen Kontrollpunkt? Was passiert, wenn ein Agent keinen sinnvollen Output liefert?
Wer tiefer in das Thema einsteigen will, findet in unserem Artikel ĂĽber KI-Agenten eine gute Grundlage fĂĽr die technischen Konzepte dahinter.
Wann macht das fĂĽr Unternehmen Sinn?
Nicht bei jeder Aufgabe. Multi-Agenten-Systeme haben Overhead: Sie sind komplexer aufzubauen, schwieriger zu debuggen und teurer im Betrieb als ein einfacher Prompt an ein einzelnes Modell.
Es lohnt sich, wenn drei Dinge zusammenkommen: Die Aufgabe ist wiederkehrend (sonst rechnet sich der Aufbau nicht), sie ist in klar abgrenzbare Teilschritte zerlegbar, und die Qualitätsanforderungen rechtfertigen den Aufwand.
Konkrete Szenarien, die in der Praxis gut funktionieren:
Content-Pipelines für Unternehmen, die regelmäßig Berichte, Produktbeschreibungen oder Artikel produzieren. Research → Draft → Review → Formatting ist ein natürlicher Agenten-Workflow. Wie das konkret aussieht, zeigt unser Use Case zur automatisierten Content-Produktion.
Datenanalyse und Reporting , bei denen strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, ausgewertet und in verständliche Berichte verwandelt werden. Mehr dazu im Use Case Automatisierte Berichterstellung.
Kundensupport-Workflows , bei denen ein Agent das Anliegen klassifiziert, ein zweiter relevante Informationen aus der Wissensdatenbank holt und ein dritter die Antwort formuliert.
Wer KI-Agenten bereits im Unternehmen einsetzt, kann Multi-Agenten-Systeme als natĂĽrliche Erweiterung betrachten, wenn die Einzel-Agenten stabil laufen.
Was du noch nicht ĂĽbersehen solltest
Kosten. Mehrere Agenten bedeuten mehrere API-Aufrufe. Bei komplexen Pipelines mit vielen Agenten können die Token-Kosten schnell steigen, besonders wenn lange Kontexte weitergegeben werden.
Latenz. Agenten, die aufeinander warten mĂĽssen, brauchen Zeit. FĂĽr Echtzeit-Anwendungen (etwa Kundenchat) sind Multi-Agenten-Systeme derzeit oft zu langsam.
Komplexität. Wenn ein System aus fünf Agenten unerwartetes Verhalten zeigt, ist es schwieriger zu debuggen als ein einzelner Prompt. Fang klein an: zwei Agenten, klare Aufgaben, saubere Übergabe.
Wie du anfängst
Nicht mit einem Framework. Sondern mit einer Frage: Gibt es in deinem Workflow heute eine Aufgabe, die in zwei klar trennbare Schritte zerfällt, bei der der zweite Schritt erheblich besser wird, wenn der erste wirklich gut war?
Wenn ja, hast du den Kern eines Zwei-Agenten-Systems. Baue das erst. Schau, ob es funktioniert. Füge dann, wenn nötig, weitere Schritte hinzu.
Multi-Agenten-Systeme sind kein Selbstzweck. Sie sind eine Architekturentscheidung, die sich dann lohnt, wenn sie eine echte Qualitäts- oder Effizienzlücke schließt.
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