Multi-Agenten-Systeme erklärt: Ein umfassender Leitfaden

Stellen Sie sich ein Team vor, in dem alle ihre eigenen Fähigkeiten einbringen und unabhängig, aber synchron arbeiten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Das ist die Grundidee hinter Multi-Agenten-Systemen (MAS). MAS verlassen sich nicht auf eine einzige KI für alles, sondern führen mehrere KI-Agenten zusammen, die zusammenarbeiten und Informationen austauschen. Das führt letztendlich zu intelligenteren Entscheidungen.

Dieser Ansatz transformiert viele Branchen. Von der Lieferkettenoptimierung über das Fuhrparkmanagement für autonomer Fahrzeuge bis hin zur Optimierung von Börsengeschäften: MAS kann Ihnen helfen, Herausforderungen ebenso effizient wie flexibel zu meistern. Im Folgenden untersuchen wir, wie Multi-Agenten-Systeme funktionieren, und beleuchten Best Practices und Vorteile.

Bevor Sie ein Upgrade auf Multi-Agenten-Systeme vornehmen können, sollten Sie verstehen, wie Single-Agent-Systeme funktionieren. Bei Agenten handelt es sich um eine Art von KI-System, das Kundenanfragen ohne menschliches Eingreifen verstehen und beantworten kann. Sobald diese Agenten die erforderlichen Informationen gesammelt haben, ergreifen sie zielgerichtete Aktionen.

Ein Beispiel dafür wäre ein Agent, der eingehende Serviceanfragen verwalten und Aufgaben basierend auf der Dringlichkeit priorisieren kann, indem er Datensätze aktualisiert oder Folgemaßnahmen plant. Statt einem Skript zu folgen, trifft er kontextbezogene Entscheidungen anhand von Echtzeitdaten.

Diese Agenten sind zwar leistungsstark, interagieren jedoch nicht mit anderen Agenten, um Erkenntnisse zu teilen und Probleme zu lösen.

Anstatt sich auf eine einzige KI für alles zu verlassen, verfolgen Multi-Agenten-Systeme einen anderen Ansatz: Sie setzen mehrere intelligente Agenten ein, die interagieren und zusammenarbeiten, um Probleme zu lösen. Diese Agenten arbeiten in einer gemeinsamen Umgebung, tauschen Informationen aus und treffen kollektive Entscheidungen. Das Ergebnis ist ein effizienteres System, das komplexe Aufgaben besser bewältigen kann als eine einzige KI.

Ein Multi-Agenten-System teilt Informationen über mehrere Entitäten hinweg, anstatt alle Entscheidungsbefugnisse auf eine Instanz zu beschränken. Jeder Agent hat seine eigenen Ziele und Entscheidungsprozesse, aber die Agenten arbeiten zusammen – genau wie Ameisen, die ein Nest bauen.

Was unterscheidet MAS von herkömmlicher agentischer KI? Entscheidend ist, wie Agenten interagieren – und wie sie gemeinsam mehr Intelligenz erschließen als jeder allein. Systeme mit einem höheren agentischen Reifegrad unterstützen Teams von Agenten, die zusammenarbeiten und Ergebnisse workflowübergreifend orchestrieren.

Was ein Multi-Agenten-System kennzeichnet:

• Autonomie: Jeder Agent arbeitet unabhängig in seinem eigenen Geltungsbereich. Es sammelt und verarbeitet Daten und handelt dann, ohne die Genehmigung durch eine zentralen Instanz einholen zu müssen.
• Koordination: Agenten bleiben synchron. Sie teilen Updates, geben Aufgaben weiter und passen basierend auf den Aktionen anderer Agenten an.
• Interoperabilität: Ein ausgereiftes MAS unterstützt standardisierte Protokolle wie A2A und MCP, damit Agenten einander verstehen können, auch wenn sie für unterschiedliche Funktionen entwickelt wurden.
• Skalierbarkeit: Sie können das System bedarfsgerecht erweitern, indem Sie einfach weitere Agenten hinzufügen. MAS-Architekturen erleichtern das Wachstum, ohne dass Sie immer wieder alles von Grund auf neu einrichten müssen.
• Spezialisierung: Jeder Agent ist für eine bestimmte Aufgabe entwickelt. Einer kann die Planung übernehmen, während ein anderer Supportvorgänge bearbeitet. Zusammen bilden sie ein koordiniertes Netzwerk, das größere Herausforderungen bewältigen kann.

Diese Eigenschaften machen MAS besonders leistungsstark in Umgebungen mit schnellen Veränderungen, in denen kein einzelner Agent die Aufgabe im Alleingang bewältigen kann. Mit zunehmender Reife der Agenten-Ökosysteme von Agenten wird MAS zum Modell für das nächste Niveau der KI-Orchestrierung.

Der größte Unterschied zwischen Single-Agent- und Multi-Agenten-Systemen besteht darin, wie sie Entscheidungen treffen. Ein Single-Agent-System arbeitet alleine. Es sammelt Daten, verarbeitet sie und ergreift dann Aktionen basierend auf seinen eigenen Regeln. Das funktioniert gut für einfache Aufgaben wie das Weiterleiten von Support-Tickets basierend auf der Dringlichkeit oder das Verfassen personalisierter Kunden-E-Mails.

Aber manche Aufgabenstellungen sind für ein einzelnes System zu umfangreich. Anstatt eines einzelnen Agenten nutzt ein MAS ein Agententeam, das in Echtzeit kommuniziert, Aufgaben gemeinsam bearbeitet und sich in Echtzeit anpasst.

Ein MAS lässt sich außerdem besser skalieren. Ein Single-Agent-System kann nur begrenzte Daten verarbeiten, bevor es ausgebremst wird, während ein MAS bedarfsgerecht weitere Agenten hinzufügen kann. Die nächste Phase der Agentenentwicklung wird daher die Koordination mehrerer Agenten sein, wobei Agenten letztendlich über verschiedene Bereiche hinweg zusammenarbeiten könnten, z. B. Kundensupport, Terminplanung und Auftrags-Fulfillment. Natürlich bedeuten mehr Agenten mehr Komplexität, aber mit der richtigen Struktur sorgt ein MAS dafür, dass alles reibungslos läuft.

Multi-Agenten-Systeme können, was Single-Agent-Setups nicht können: Aufgaben aufteilen und gemeinsam bewältigen. Durch das Zuweisen bestimmter Rollen für unterschiedliche Agenten kann ein MAS komplexere Aufgaben flexibler meistern. Agenten können Informationen weitergeben oder dort übernehmen, wo ein anderer Agent aufgehört hat.

Diese Art der Koordination eröffnet Möglichkeiten für reaktionsschnellere Systeme, insbesondere für Unternehmen, die domänenübergreifend automatisieren möchten.

Eine der größten Stärken von Multi-Agenten-Systemen ist ihre Skalierbarkeit. Da jeder Agent unabhängig arbeitet, können neue Agenten hinzugefügt werden, ohne das System zu überlasten. Dies macht ein MAS perfekt für Branchen mit stark schwankender Nachfrage, z. B. die Logistik. Anstatt das gesamte System jedes Mal neu einzurichten, wenn neue Variablen oder Aufgaben hinzukommen, können Sie einfach weitere Agenten hinzufügen, um die Arbeitslast zu verteilen.

Anstatt jedes Problem gemeinsam zu lösen, können Sie mit einem MAS auch Sequenzen einrichten, bei denen Agenten Aufgaben untereinander übergeben. Angenommen, Ihr Flug landet gerade. Ihr Reise-Agent könnte automatisch einen Mitfahrdienst-Agenten auffordern, ein Auto zu buchen. Jeder Agent konzentriert sich auf sein Fachgebiet, aber zusammen bieten sie ein nahtloses Erlebnis.

Das Leben ist voller Überraschungen, aber MAS-Agenten können ihr Verhalten neuen Informationen oder sogar unerwarteten Störungen entsprechend anpassen. In diesen Branchen müssen Entscheidungen schnell getroffen werden, und die Bedingungen ändern sich ständig.

In einem Multi-Agenten-System reicht es nicht, wenn Agenten einfach parallel arbeiten. Sie müssen sich koordinieren: Aufgaben übergeben, Kontext austauschen und gemeinsam auf ein übergeordnetes Ergebnis hinarbeiten. Diese Koordination unterscheidet eine Gruppe von Tools von einem vollwertigen MAS.

Diese Koordination sieht mit dem zunehmenden Reifegrad der Agenten-Ökosysteme wie folgt aus:

Jeder Agent ist für einen bestimmten Zweck konzipiert, z. B. das Beantwortung von Produktfragen oder das Initiieren von Folgemaßnahmen. Wenn diese Agenten Aufgaben untereinander übergeben können, erschließen Sie echte Orchestrierung. Ein Agent beendet eine Aufgabe und übergibt sie unter Beibehaltung von Kontext und Dynamik an den nächsten.

Stellen Sie sich zum Beispiel eine Onboarding-Sequenz vor: Ein Setup-Agent aktiviert einen Service und signalisiert dann einem Willkommens-Agenten, damit er eine personalisierte E-Mail sendet und seinerseits einen Schulungs-Agenten benachrichtigt, der auf die jeweiligen Benutzer:innen abgestimmte Ressourcen bereitstellt. Jeder Agent arbeitet unabhängig, aber synchron.

Damit Agenten gut zusammenarbeiten können, müssen sie den relevanten Kontext beibehalten und teilen. Andernfalls wird jede Interaktion zum Neuanfang. Mit fortschreitendem Agentendesign entwickeln sich die Systeme weiter und unterstützen das Gedächtnis, sodass Agenten dort ansetzen, wo andere aufgehört haben, und ihre Entscheidungen entsprechend anpassen können.

Dies ermöglicht nahtlosere Erlebnisse, bei denen sich das „System“ als kohärentes Ganzes anfühlt, obwohl es viele unterschiedliche Elemente umfasst.

Das Koordinieren der Agenten setzt ein gemeinsames Verfahren für den Informationsaustausch voraus. Hier kommen Interoperabilitätsprotokolle ins Spiel. Sie schaffen die Struktur, die Agenten benötigen, um zu kommunizieren, Kontext zu teilen und Aufgaben nahtlos weiterzugeben.

Salesforce unterstützt zwei wichtige Protokolle, die für die Multi-Agenten-Koordination entwickelt wurden:

• Das Model Context Protocol (MCP) hilft Agenten, die übergeordnete Aufgabe im Blick zu behalten. Es stellt sicher, dass Kontext (wie Benutzerabsicht, bisherige Schritte oder Systemstatus) zwischen Agenten weitergegeben werden kann.
• Agent-to-Agent (A2A) ermöglicht es Agenten, Echtzeit-Updates oder Aufgabenanfragen untereinander zu übermitteln, sodass sie zusammenarbeiten können, ohne auf ein zentrales System zurückgreifen zu müssen.

Diese Protokolle erleichtern die Skalierung Ihres Agentennetzwerks, sodass sich jeder Agent auf seine Rolle konzentrieren und gleichzeitig zu einer größeren, vernetzten Erfahrung beitragen kann.

Multi-Agenten-Systeme sind sehr vielversprechend, aber das Erschließen ihres Potenzials hängt von einem Schlüsselfaktor ab: der Interoperabilität. Damit Agenten zusammenarbeiten können, benötigen sie eine gemeinsame Möglichkeit, zu kommunizieren und Aufgaben kontextbezogen zu übergeben. Andernfalls arbeitet jeder Agent im luftleeren Raum.

Eine der größten Hürden bei der MAS-Entwicklung ist derzeit der Mangel an konsistenten Standards. Agenten basieren oft auf unterschiedlichen Frameworks, Sprachen oder Annahmen über ihr erwartetes Verhalten. Diese Fragmentierung erschwert es, Agenten in ein gemeinsames Ökosystem zu integrieren oder sie effektiv zu verketten.

Protokolle wie MCP und A2A schaffen Abhilfe, indem sie eine gemeinsame Grundlage für die Agenteninteraktionen schaffen. Aber weitverbreitete Akzeptanz braucht Zeit. Und sie setzt voraus, dass Entwickler:innen von Anfang an auf Interoperabilität achten.

Mit der zunehmenden Verbreitung von MAS ist eine stärkere Standardisierung zu erwarten. Nur so lässt sich sicherstellen, dass Agenten als Teil eines umfassenderen, koordinierten Systems arbeiten können, unabhängig davon, wer sie erstellt hat.

Sie müssen nicht sofort ein vollständig orchestriertes MAS einführen. Bauen Sie es allmählich auf, beginnend mit einzelnen Agenten, und erweitern Sie die Koordination mit der Zeit.

Hier erfahren Sie, wie Sie zur Einführung von MAS vorgehen sollten.

• Klein und fokussiert anfangen: Beginnen Sie mit Agenten, die spezifische, wiederholbare Aufgaben erledigen. Klare Zielsetzungen und eng gefasste Aufgabenbereiche erleichtern das Testen und Verbessern von Agenten.
• Gemeinsame Protokolle verwenden: Setzen Sie Interoperabilitätsstandards wie MCP und A2A frühzeitig ein. Auch wenn Sie noch keine Agenten verketten, schaffen Sie durch den Einsatz gängiger Protokolle die Voraussetzungen für die künftige reibungslose Orchestrierung.
• Nehmen Sie fortlaufend Verbesserungen vor: Nutzen Sie beim Erweitern Ihres Agentennetzwerks Feedback und Analysen, um das Verhalten zu optimieren. Agenten-Ökosysteme werden intelligenter, je mehr sie lernen und vernetzen.

Jeder dieser Schritte bringt Sie einem Multi-Agenten-System näher, in dem intelligente Agenten zusammenarbeiten, um schnellere und intelligentere Ergebnisse zu erzielen.