Glossar KI-Technik
Multi-Agenten-System
Was ist ein Multi-Agenten-System?
Ein Multi-Agenten-System ist ein Aufbau, in dem mehrere KI-Agenten jeweils eine eigene Aufgabe haben und gemeinsam auf ein Ziel hinarbeiten, oft gesteuert von einem koordinierenden Agenten, der die Arbeit verteilt und die Ergebnisse zusammenführt.
Ein einzelner KI-Agent, der alles können muss, wird bei komplexen Aufgaben unzuverlässig: zu viele Anweisungen, zu viele Tools, zu viel Raum für eine falsche Abzweigung. Ein Multi-Agenten-System teilt die Arbeit auf. Jeder Agent bekommt eine abgegrenzte Rolle mit eigenen Anweisungen und Tools, und ein koordinierender Agent behält das Ganze im Blick. Wie wir solche Agenten entwerfen und an Ihre Systeme anbinden, lesen Sie unter KI-Agenten entwickeln lassen.
Der Vorteil: Sie können jede Rolle einzeln testen und verbessern (siehe Evals), und Agenten können parallel arbeiten. Der Nachteil ist die Komplexität: Mehr Teile bedeuten mehr Stellen, an denen etwas schiefgehen kann, und eine höhere Modellnutzung. Beginnen Sie deshalb mit einem Agenten und teilen Sie erst auf, wenn die Aufgabe es verlangt.
Für die belgische KI-Marketingagentur LAB63 arbeiten fünf Recherche-Agenten parallel an Marke, Markt, Mensch, Gesellschaft und Medien. Ein Strategie-Agent erstellt daraus die Synthese, und ein Texter-Agent schreibt den Bericht. Das spart typischerweise drei bis fünf Tage Strategiearbeit pro Auftrag, während der Stratege für die Entscheidungen verantwortlich bleibt.
Zuletzt aktualisiert: 20. Oktober 2026