Multi-Agenten-Systeme

Statt eines einzelnen KI-Agenten, der alles gleichzeitig erledigen soll, setzt Bernd Zuther für bernd-zuther.de und ketovavaria.de auf mehrere spezialisierte Agenten-Teams mit klar getrennten Rollen. Wie die Arbeitsteilung funktioniert, warum sie besser ist als ein Agent für alles und was ein stiller Ausfall über Beobachtbarkeit gezeigt hat, steht auf dieser Seite.

Rollentrennung: jeder Agent hat genau eine Aufgabe

Das Grundprinzip hinter meinem Multi-Agenten-Setup ist die klare Trennung der Verantwortlichkeiten. Kein Agent ist für alles zuständig. Jeder hat einen festen Auftrag und einen klar abgegrenzten Kontext.

Researcher-Agenten übernehmen die Themenrecherche und die Ideenfindung. Sie suchen Material zusammen, sortieren es und machen daraus Vorschläge, auf denen die anderen Rollen aufbauen. Writer-Agenten machen aus diesen Vorschlägen konkrete Inhalte. Reviewer-Agenten sind ausschließlich für die Qualitätssicherung da. Entscheidend ist dabei, dass der Reviewer nie der Agent ist, der den Inhalt geschrieben hat. Der Architekt-Agent hat die Struktur im Blick: Er achtet darauf, dass einzelne Beiträge, Seiten und technische Änderungen zusammenpassen und nicht jeder Teil für sich optimiert wird.

Diese Aufteilung entspricht dem, was in menschlichen Teams seit Langem gut funktioniert. Wer einen Text schreibt, übersieht die eigenen Fehler leichter als jemand, der ihn mit frischem Blick liest. Bei KI-Agenten gilt das noch stärker: Ein Agent, der seine eigene Ausgabe prüft, prüft im Grunde nur die Annahmen, die er beim Schreiben schon hatte.

Warum getrennte Agenten-Teams besser sind als ein einzelner Agent

Ein einzelner Agent, der recherchiert, schreibt, prüft und die Architektur verantwortet, wird schnell zum Flaschenhals. Sein Kontext füllt sich mit Details aus allen Aufgaben, und die Rollen vermischen sich. Spezialisierte Agenten halten ihren Kontext schlank und auf eine Aufgabe ausgerichtet. Ihre Ergebnisse lassen sich deshalb leichter nachvollziehen und gezielt verbessern.

Ich trenne aber nicht nur Rollen, sondern auch ganze Teams. bernd-zuther.de und ketovavaria.de werden von getrennten Agenten-Teams betrieben. Jedes Team kennt seine eigene Website, deren Ziele und Eigenheiten, ohne dass sich die Zuständigkeiten überschneiden. Ein Fehler in einem Team bleibt dadurch eher dort, und Änderungen an der einen Website wirken sich nicht unbemerkt auf die andere aus.

Damit die Teams trotzdem zusammenarbeiten können, kommunizieren sie über ein gemeinsames Austauschverzeichnis im Dateisystem. Übergaben, Hinweise und Absprachen liegen dort als Dateien. Das ist bewusst einfach gehalten: Jeder Austausch ist nachlesbar, versionierbar und unabhängig davon, welcher Agent gerade aktiv ist.

Die Lehre aus dem stillen Ausfall: Beobachtbarkeit ist entscheidend

Das Setup funktioniert grundsätzlich gut, hat im Betrieb aber auch echte Schwachstellen gezeigt. Ein Benachrichtigungskanal ist still ausgefallen. Es gab keine Fehlermeldung und keinen Alarm, die Benachrichtigungen kamen einfach nicht mehr an. Aufgefallen ist das erst, als ich selbst nachgefragt habe. Mehr zu diesem konkreten Vorfall und was ich daraus abgeleitet habe, steht auf der Seite zur Agenten-Kommunikation & Observability.

Daraus folgt eine zentrale Lehre für autonome Agenten: Ein System, das selbstständig arbeitet, braucht Beobachtbarkeit (Observability). Wenn Agenten ohne ständige menschliche Aufsicht laufen, darf das Ausbleiben einer Nachricht nicht als gutes Zeichen gelten. Stille kann bedeuten, dass alles läuft, oder dass ein Kommunikationsweg kaputt ist. Ohne Überwachung lässt sich das nicht unterscheiden.

Bei Multi-Agenten-Systemen kommt dazu, dass es mehr Übergabepunkte gibt als bei einem einzelnen Agenten. Jede Übergabe zwischen Rollen, jeder Austausch zwischen Teams und jeder Benachrichtigungskanal ist eine mögliche Stelle, an der etwas unbemerkt hängen bleibt. Je mehr Autonomie die Agenten bekommen, desto wichtiger ist es, dass ihre Kommunikationswege selbst überwacht werden.

Aktueller Schwerpunkt

Multi-Agenten-Systeme mit klarer Rollentrennung, getrennten Teams und einer zuverlässigen Koordination sind das Kernthema meiner aktuellen Arbeit mit KI-Agenten. Im Mittelpunkt steht dabei nicht nur, was die Agenten leisten, sondern auch, wie sich ihr Zusammenspiel verlässlich beobachten lässt.