Multi-Agenten-Systeme: Wie mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten

Ein Multi-Agenten-System (MAS) ist eine Anordnung mehrerer KI-Agenten, die jeweils eine Teilaufgabe übernehmen und gemeinsam ein Ziel bearbeiten, das ein einzelner Agent nicht oder nur schlechter lösen würde. Statt einem einzelnen Programm alles aufzubürden, teilen mehrere spezialisierte Agenten die Arbeit auf, tauschen Zwischenergebnisse aus und stimmen sich ab – koordiniert durch feste Regeln oder eine übergeordnete Steuerung.

Der Grundgedanke ist einfach: Aufgaben, die zu groß oder zu vielfältig für einen einzelnen KI-Agenten sind, lassen sich in Teilprobleme zerlegen. Jeder Agent kümmert sich um seinen Teil, etwa Recherche, Prüfung oder Formulierung, und gibt sein Ergebnis weiter. Getragen werden solche Systeme heute meist von großen Sprachmodellen (siehe Large Language Model), die den einzelnen Agenten Sprachverständnis und Planungsfähigkeit geben.

Warum mehrere Agenten statt einem?

Ein einzelner Agent, der alles gleichzeitig erledigen soll, verliert schnell an Genauigkeit. Ein Vergleich aus der Praxis beschreibt das Problem treffend: Ein einzelner Chatbot, der jede Aufgabe übernimmt, ist wie ein Allgemeinmediziner in einem Spezialkrankenhaus – kompetent, aber bei komplexen Fällen überfordert (innoChat). Mehrere spezialisierte Agenten umgehen diese Grenze, weil jeder nur einen klar umrissenen Bereich verantwortet.

Die Forschung sieht in LLM-basierten Multi-Agenten-Systemen einen aussichtsreichen Weg zu Systemen, die anspruchsvolle Aufgaben besser bewältigen als ein einzelnes Modell (Springer Nature). Der Vorteil liegt weniger in „mehr Rechenleistung" als in der klaren Aufteilung von Zuständigkeiten: Ein Agent recherchiert, ein zweiter prüft die Fakten, ein dritter formuliert das Ergebnis. So bleibt jeder Schritt überprüfbar, und Fehler lassen sich einem Arbeitsschritt zuordnen.

Wie die Zusammenarbeit organisiert wird

Damit Agenten nicht aneinander vorbeiarbeiten, brauchen sie eine Ordnung. Man unterscheidet grob mehrere Architekturmuster, die je nach Aufgabe passen (Openlayer):

• Supervisor / hierarchisch: Ein übergeordneter Agent verteilt Aufgaben an untergeordnete Agenten und führt deren Ergebnisse zusammen. Dieses Muster ähnelt der klassischen Orchestrierung von KI-Agenten.
• Peer-to-Peer: Agenten kommunizieren direkt miteinander, ohne zentrale Steuerung.
• Blackboard: Agenten schreiben Zwischenergebnisse auf eine gemeinsame „Tafel", die alle lesen können.
• Swarm: Viele einfache Agenten erzeugen durch ihr Zusammenspiel ein gemeinsames Ergebnis.

Ein wichtiger Punkt aus derselben Quelle: Die Wahl der Architektur bestimmt maßgeblich, wie leistungsfähig ein System sein kann – die Koordination ist keine Nebensache, sondern eine zentrale Rahmenbedingung (Openlayer). Mit steigender Zahl an Agenten wächst der Abstimmungsaufwand, und schlecht gewählte Muster fallen unter Last auf.

In der Forschung entstehen zudem Frameworks wie AgentVerse, die Agenten mehr Eigenständigkeit geben: Sie leiten Aufgaben ab, treffen Entscheidungen anhand der Situation und zeigen dabei sogar kooperatives und verhandelndes Verhalten (arXiv). Für den Unternehmenseinsatz zählt allerdings weniger die maximale Autonomie als die Verlässlichkeit jedes einzelnen Schritts.

Woraus ein Multi-Agenten-System technisch besteht

Neben den Agenten selbst gehören einige Bausteine dazu, damit die Zusammenarbeit funktioniert:

• Kommunikation: ein festes Format, in dem Agenten Aufgaben und Ergebnisse austauschen. Standards wie das Model Context Protocol (MCP) helfen, Agenten und Werkzeuge einheitlich anzubinden.
• Werkzeugzugriff: Über Tool Calling können Agenten externe Systeme aufrufen, etwa ein CRM oder eine Suche.
• Wissen und Gedächtnis: Damit Agenten auf verlässliche Fakten zugreifen, kommen Verfahren wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Vektordatenbanken zum Einsatz.
• Kontrolle: Kritische Entscheidungen lassen sich über Human-in-the-Loop an einen Menschen zurückgeben.

Einsatzfelder im Unternehmen

Multi-Agenten-Ansätze finden sich zunehmend in kommerziellen Produkten. Der Softwareanbieter Coupa etwa veröffentlichte im Oktober 2025 ein Plattform-Release mit zusätzlichen KI-Agenten für Zusammenarbeit und Orchestrierung im Ausgabenmanagement (Coupa). Auch in Bereichen wie Softwareentwicklung, Finanzhandel und Betrieb wird der Ansatz eingesetzt (xue-guang.com).

Im Vertrieb lässt sich das Prinzip gut nachvollziehen: Ein Agent findet und reichert Leads an, ein zweiter qualifiziert sie, ein dritter bereitet die Ansprache vor. Genau so arbeiten unsere AI-Mitarbeiter zusammen – etwa Carl für die Lead-Generierung und weitere Rollen für nachgelagerte Schritte. Jeder AI-Mitarbeiter ist eine klar umrissene Rolle mit einer festen Aufgabe, was der Grundidee eines Multi-Agenten-Systems entspricht. Konkrete Beispiele dafür finden Sie unter KI-Agenten im Vertrieb und in unseren Use Cases, etwa für SaaS oder die Industrie.

Abgrenzung: Multi-Agenten-System, Agent, Workflow

Wichtig ist die Unterscheidung zwischen einem starren Ablauf und einem System, das eigenständig entscheidet. Ein reiner Workflow folgt festen Regeln; ein Agent kann anhand der Lage selbst entscheiden, welcher Schritt als Nächstes sinnvoll ist. Ein Multi-Agenten-System kombiniert mehrere solcher Agenten. Es ist damit die aufwendigere, aber auch flexiblere Variante – und lohnt sich vor allem dann, wenn eine Aufgabe klar in überprüfbare Teile zerfällt.

Häufige Fragen

Wann lohnt sich ein Multi-Agenten-System gegenüber einem einzelnen Agenten?

Ein Multi-Agenten-System lohnt sich, wenn eine Aufgabe sich in klar getrennte Teilschritte zerlegen lässt und ein einzelner Agent dabei an Genauigkeit verliert. Bei einfachen, geradlinigen Aufgaben ist ein einzelner Agent oder ein fester Workflow meist ausreichend und günstiger im Betrieb. Der Mehraufwand für Koordination rechnet sich erst, wenn die Spezialisierung einen erkennbaren Qualitätsgewinn bringt.

Wer koordiniert die Agenten in einem solchen System?

Das übernimmt die Koordinationsschicht, häufig ein übergeordneter Agent (Supervisor) oder ein festgelegtes Kommunikationsmuster. Diese Schicht verteilt Aufgaben, führt Zwischenergebnisse zusammen und entscheidet über die Reihenfolge der Schritte. Mehr dazu lesen Sie unter Orchestrierung von KI-Agenten.

Was hat ein Multi-Agenten-System mit AI-Mitarbeitern zu tun?

AI-Mitarbeiter sind spezialisierte Rollen mit fester Aufgabe – genau das, was einzelne Agenten in einem Multi-Agenten-System ausmachen. Arbeiten mehrere AI-Mitarbeiter an einem Prozess zusammen, etwa in der Lead-Bearbeitung, entsteht in der Praxis ein Multi-Agenten-System. Wie das im Vertrieb aussieht, zeigt der Artikel zu KI-Agenten im Vertrieb.

Was sind die größten Risiken bei Multi-Agenten-Systemen?

Das Hauptrisiko liegt im Abstimmungsaufwand: Mit jedem zusätzlichen Agenten steigt die Komplexität der Kommunikation, und Fehler können sich fortpflanzen. Deshalb sind klare Zuständigkeiten, überprüfbare Zwischenschritte und, bei kritischen Entscheidungen, ein Human-in-the-Loop wichtig. Auch der Datenschutz sollte von Beginn an mitgedacht werden – dazu mehr unter Datenschutz bei KI-Agenten.