Multi-Agent-System
Agentic AIVerbund spezialisierter KI-Agenten, die Aufgaben untereinander aufteilen, kommunizieren und koordiniert ein gemeinsames Ziel verfolgen.
Was ist ein Multi-Agent-System?
Ein Multi-Agent-System (MAS) besteht aus mehreren KI-Agenten, die miteinander kommunizieren und kooperieren, um Aufgaben zu lösen, die einen einzelnen Agenten überfordern würden — sei es wegen Kontextlängenbeschränkungen, Spezialisierungsbedarf oder paralleler Verarbeitung.
Jeder Agent übernimmt eine definierte Rolle: Ein Orchestrator-Agent koordiniert, Spezialistenagenten führen Teilaufgaben aus. Die Kommunikation zwischen Agenten erfolgt meist über strukturierte Nachrichten oder gemeinsam genutzte Datenspeicher.
Typische Architekturmuster
Multi-Agent-Systeme lassen sich nach Koordinationsmuster klassifizieren:
- Hierarchisch: Ein Supervisor-Agent delegiert an untergeordnete Agenten und konsolidiert Ergebnisse
- Peer-to-Peer: Agenten kommunizieren direkt miteinander ohne zentrale Steuerung
- Blackboard: Agenten lesen und schreiben in einen gemeinsamen Datenspeicher
- Pipeline: Agenten verarbeiten Aufgaben sequenziell, jeder übergibt Output an den nächsten
Beispiel aus der Praxis
Ein Marktanalyse-MAS: Agent A recherchiert Wettbewerber, Agent B analysiert Preisstrukturen, Agent C fasst zusammen. Der Orchestrator koordiniert den Ablauf und liefert den Bericht.
Relevanz für den Mittelstand
Multi-Agent-Systeme sind besonders interessant für komplexe, abteilungsübergreifende Prozesse — z.B. automatisierte Angebotsbearbeitung von Eingang bis CRM-Eintrag. Gleichzeitig steigt mit der Komplexität auch das Fehlerrisiko und der Governance-Aufwand. Unternehmen sollten mit einfachen, gut verstandenen Zwei-Agenten-Setups starten und Komplexität schrittweise erhöhen, statt von Anfang an ein volles MAS zu entwerfen.
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