12.07.26

Wer heute regelmäßig mit KI arbeitet, benutzt meist unterschiedliche Anbieter. ChatGPT für schnelle Texte oder eine kurze Info, Perplexity für überprüfbare und gezielte Recherche, Claude für längere Analysen und Copilot für die Arbeit in Outlook, Teams und natürlich Word und Excel.

Aber ein Teil dieses Wechsels findet längst automatisch statt, verborgen im Hintergrund der KI Tools selbst. ChatGPT entscheidet in manchen Fällen schon autonom … ob es im Web sucht, Programmcode ausführt oder direkt antwortet. Perplexity wiederum kombiniert bei einer Anfrage oft mehrere Suchschritte, bevor überhaupt ein Satz auf dem Display erscheint.

Die Grenze zwischen einem einzelnen KI‑Modell und einem orchestrierten System ist deshalb längst nicht mehr so klar, wie es die Produktnamen der Anbieter suggerieren.

Eine Frage des Grades

Der Unterschied liegt vor allem darin, wie sichtbar und steuerbar diese interne Arbeitsteilung für Nutzende ist.

In einem Multi‑Agenten‑System wird die Arbeit explizit aufgeteilt. Ein Agent schreibt einen Entwurf, ein zweiter prüft ihn, ein dritter gleicht Fakten mit einer Datenbank ab und ein vierter fasst das Endergebnis zusammen. Jeder Schritt ist definiert und einzeln prüf- &sichtbar.

Das ist kein neues Organisationsprinzip, denn wir wissen, dass z.B. ein Text besser wird, wenn jemand drüber schaut (Vier‑Augen‑Prinzip). Neu ist, dass diese Arbeitsteilung jetzt gezielt in die Architektur von KI‑Systemen eingebaut wird, statt sie dem Zufall interner Modell-Logik zu überlassen.

Wer bietet was

Solche Plattformen sind derzeit vor allem im Unternehmensumfeld verbreitet.

Microsoft:
AutoGen und Copilot Studio ermöglichen es, Agenten‑Teams für interne Workflows ohne tiefen Programmieraufwand zusammenzustellen.

CrewAI:
Verwendet das Bild einer “Crew” und lässt Entwickler Agenten feste Rollen zuweisen (Recherche, Text, Qualitätsprüfung).

LangGraph:
Organisiert Abläufe als kontrolliertes Netz, das bei Unzufriedenheit automatisiert zurückspringt und Korrekturschleifen steuert.

Salesforce:
Agentforce setzt spezialisierte KI‑Teams ein, um komplexe, mehrstufige Kundenanfragen automatisiert zu bearbeiten.

OpenAI:
Bietet SDKs und Integrationsbausteine, mit denen Entwickler Assistenten und Orchestrierungen einfacher vernetzen können.

Die Kehrseite und das Rabbit Hole

Warum also nicht für jede Anfrage Multi‑Agenten einsetzen? Weil diese Systeme auch Nachteile haben. Sie können Latenz und Kosten deutlich erhöhen.

Wenn vier oder fünf Agenten eine Aufgabe nacheinander bearbeiten, aufeinander warten und sich gegenseitig korrigieren, dauert eine Antwort nicht mehr zwei Sekunden, sondern womöglich einige Minuten. Außerdem steigt der Rechenaufwand pro Anfrage und somit die Kosten.

Ein weiteres Risiko sind Endlosschleifen. Agent A kritisiert Agent B, B passt an, A bleibt unzufrieden … und die KIs stecken in einer Diskussionsschleife. Das System verheddert sich im digitalen Kaninchenbau, während der Nutzende auf sein Ergebnis wartet.

Aber die Standard‑Nutzertools holen auf. Aktuelle Modelle (z. B. Claude mit seinen Projekten oder Perpelxity) integrieren bereits Prüf‑ und Erklärungsmechanismen, zeigen Zwischenschritte und prüfen Quellen sichtbarer, wodurch der Abstand zu spezialisierten Multi‑Agenten‑Systemen für viele Alltagsfälle schrumpft.

Wann Multi‑Agenten Sinn ergeben

Maßgeschneiderte Multi‑Agenten‑Systeme sind besonders dort nützlich, wo Aufgaben aus vielen geschäftskritischen Schritten bestehen, etwa bei automatisierten Vertragsprüfungen oder beim Umgang mit sensiblen Personendaten in Kundenservice‑Prozessen.

Je gravierender ein potenzieller Fehler sein könnte, desto eher rechtfertigt sich die strikte Kontrolle durch ein eigenes Multi‑Agenten‑System.

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