Multi-Agent-System
Ein Multi-Agent-System ist eine Software, in der mehrere selbstständig arbeitende Programme zusammen an einer Aufgabe arbeiten. Statt eines einzelnen Programms teilen sich mehrere Teilnehmer die Arbeit auf, tauschen Zwischenergebnisse aus und prüfen sich gegenseitig.
Ein Multi-Agent-System besteht aus mehreren Programmen, die eine Aufgabe gemeinsam lösen. Jedes dieser Programme nennt man einen Agenten. Ein Agent bekommt ein Ziel, entscheidet selbst über seine nächsten Schritte und darf dafür Werkzeuge benutzen, etwa eine Suchmaschine oder einen Taschenrechner. Im Multi-Agent-System arbeitet ein solcher Agent nicht allein, sondern gibt Ergebnisse an andere Agenten weiter. Man kann sich das wie eine Projektgruppe vorstellen: Einer recherchiert, einer schreibt, einer kontrolliert am Ende. Die Aufteilung ist dabei kein Selbstzweck, sondern soll bessere Ergebnisse liefern als ein einzelner Alleskönner.
Warum man Aufgaben auf mehrere Agenten verteilt
Große Aufgaben scheitern oft daran, dass zu viel auf einmal bedacht werden muss. Ein Sprachmodell, das gleichzeitig recherchieren, rechnen, formulieren und prüfen soll, verliert leicht den Faden. Zerlegt man die Aufgabe, bekommt jeder Agent eine enge, klar umrissene Rolle. Enge Rollen sind für heutige Modelle deutlich leichter zuverlässig zu erfüllen.
Ein zweiter Vorteil ist die gegenseitige Kontrolle. KI-Modelle erfinden gelegentlich Fakten, die überzeugend klingen, aber falsch sind. Ein eigener Prüf-Agent, der nur nach Widersprüchen und fehlenden Belegen sucht, findet solche Fehler häufiger als das Modell bei sich selbst. Auch Fachfirmen setzen deshalb auf getrennte Rollen statt auf ein einziges großes Kommando.
Der Preis dafür ist Aufwand. Jeder Agent verursacht eigene Rechenkosten, weil das Modell für jeden Schritt neu läuft. Ein Multi-Agent-System kann für dieselbe Frage leicht das Fünf- bis Zehnfache eines einzelnen Aufrufs kosten. Deshalb lohnt sich der Ansatz vor allem bei komplexen Aufgaben, nicht bei einer schnellen Übersetzung.
Rollen, Nachrichten und der Orchestrator
In den meisten Systemen gibt es eine übergeordnete Instanz, den Orchestrator. Er nimmt die Aufgabe entgegen, zerlegt sie in Teilaufträge und verteilt sie. Die Teilagenten arbeiten ihre Aufträge ab und schicken Ergebnisse zurück. Der Orchestrator setzt daraus die Antwort zusammen oder startet eine weitere Runde.
Die Kommunikation läuft meist über Text. Ein Agent schreibt sein Ergebnis auf, der nächste liest es als Teil seiner Aufgabenbeschreibung. Technisch steckt oft dasselbe Sprachmodell hinter allen Agenten. Unterschiedlich ist nur die Anweisung, mit der es gestartet wird, und die Werkzeuge, die es benutzen darf.
Ein typischer Irrtum ist die Vorstellung, die Agenten würden miteinander diskutieren wie Menschen. Tatsächlich folgen sie einem festgelegten Ablauf, den Entwickler vorgeben. Wo dieser Ablauf zu locker ist, drehen sich Agenten im Kreis oder verstärken gegenseitig einen Fehler. Deshalb bauen Entwickler Abbruchregeln ein, etwa eine Höchstzahl an Runden.
Wo solche Agententeams heute im Einsatz sind
Am sichtbarsten sind Multi-Agent-Systeme beim Programmieren. Werkzeuge wie Devin oder die Agentenmodi in Cursor und GitHub Copilot planen eine Änderung, schreiben Code, führen Tests aus und bessern nach. Jeder dieser Schritte kann von einem eigenen Agenten übernommen werden. Ähnlich funktionieren die Recherchefunktionen, die unter Namen wie Deep Research angeboten werden.
In Unternehmen tauchen solche Systeme in der Kundenbetreuung und in der Buchhaltung auf. Ein Agent liest eingehende Rechnungen aus, ein zweiter gleicht sie mit Bestellungen ab, ein dritter meldet Abweichungen an einen Menschen. Wichtig bleibt dieser letzte Schritt: Bei Geld und Verträgen gibt fast immer ein Mensch die Freigabe.
In Nachrichten begegnet dir der Begriff oft im Zusammenhang mit dem Wort agentisch. Damit ist gemeint, dass KI nicht nur antwortet, sondern eigenständig handelt. Abzugrenzen ist das Multi-Agent-System vom einfachen Chatbot, der nur auf einzelne Fragen reagiert, und vom Einzelagenten, der zwar handelt, aber ohne Kollegen arbeitet.