// multi-agent-systems · eine kurze einführung

Multi-Agent Systems

Kein KI-Zauber — Software-Architektur. Struktur gehört in den Code, nicht in Prosa.

Markus Hanses · 2026

Prompts sind keine Software

Eine Programmiersprache, deren Anweisungen nur Vorschläge sind, kann nicht skalieren. Zuverlässigkeit bedeutet, Logik aus der Prosa in die Laufzeit zu verlagern.

Du MUSST präzise antworten.
ÜBERSPRINGE NICHT den Validierungsschritt.
PFLICHT: Gib nur JSON zurück.
KRITISCH: Halte das Schema exakt ein.
…und doch, manchmal, tut es das nicht.
Vertrag · Ausgabe = nur JSON
AgentLLM · nicht-deterministisch
Klar! Hier ist Ihr JSON:
{ "refund": true }
UNGÜLTIG · nur JSON erwartet, Prosa erhalten

Fallbeispiel: Air Canada

Wenn Prosa-Richtlinien auf ein Sprachmodell treffen — und die Rechnung vor Gericht landet.

Kunde fragt den Chatbot
Chatbot-Stimme
“Den Trauerfall-Tarif nachträglich beantragen.”
Policy-Seite
“Trauerfall-Tarife können nicht nach der Reise beantragt werden.”
⚖ BC Civil Resolution Tribunal · Feb 2024 — Air Canada haftbar · CAD $812.02

Zwei Stimmen auf einer Website sprechen für das Unternehmen. Nicht-deterministisch · schwach spezifiziert · schwer zu prüfen.

Wechsel zwischen Hoffnung und Vertrag

Eine Anfrage, ein Modell. Unter Hoffnung wird die Ausgabe ungeprüft ausgeliefert. Unter Vertrag prüft Code jede Ausgabe und fragt erneut an, bis sie gültig ist — erzeugen, prüfen, wiederholen.

Rechnung extrahieren · eine Anfrage
bereit eine Anfrage, ein Modell
Vertrag: sendet erneut, bis die Ausgabe gültig ist

Was ist ein Agent?

Die minimale autonome Einheit. Das Modell entscheidet selbst, ob und wann es ein Tool einsetzt.

Agentautonom
=
LLMReasoning
+
ToolsAktionen
API {…} Datenbank Websuche
+
System PromptRolle

Ein Agent genügt für direkte Aufgaben. Er reicht nicht mehr aus, wenn Aufgaben unterschiedliches Reasoning erfordern, parallel laufen oder ein Mensch eingreifen muss.

Was ist ein Multi-Agent System?

Mehrere autonome Agenten, die gemeinsam eine Aufgabe lösen, die für einen zu komplex ist — zusammengehalten durch drei Primitive.

Kommunikation  strukturierte Nachrichten
Kooperation  geteilte Aufgaben & Ergebnisse
Koordination  verwaltete Abhängigkeiten

Jede Steuerungsentscheidung gehört in die Architektur — nicht verborgen in Prompts.

Die sechs Patterns, in Bewegung

Pipeline

feste Reihenfolge

Eine feste, vorgegebene Abfolge von Schritten — deterministisch bei jedem Lauf.

Orchestrator

delegieren

Ein Hub delegiert an Spezialisten und entscheidet den nächsten Schritt.

Graph

routen

Ein kodierter Graph; das LLM wählt einen Pfad, die Struktur routet.

Blackboard

geteilter Zustand

Alle lesen und schreiben einen wachsenden, sichtbaren Zustand.

Swarm

selbstorganisierend

Peers übergeben einander die Kontrolle — kein zentraler Dirigent.

Human-in-loop

gate-gesteuert

Das System hält an einem modellierten Checkpoint an und fragt einen Menschen.

Ein Spektrum: Wie viel entscheidet das LLM?

Ein Pattern zu wählen bedeutet zu entscheiden, wie viel Autonomie man delegiert. Links tauscht Leistungsfähigkeit gegen Kontrolle; rechts tauscht Kontrolle gegen Leistungsfähigkeit.

Spektrum-Einordnung nach Anthropic (Building Effective Agents) & LangChain. Positionierung ist redaktionell.

Mehr Agenten, mehr Angriffsfläche

Ein einzelner Aufruf verteidigt eine Grenze — ein Prompt rein, eine Antwort raus. Ein Multi-Agent System muss so viele Grenzen verteidigen, wie es Agenten, Tools und Übergaben hat. Jede Agent-zu-Agent-Nachricht ist eine Vertrauensgrenze: Eine Kompromittierung kaskadiert zu jedem Peer, der ihr vertraut.

Katalogisiert von OWASP (LLM Top 10 · 17 Agentic Threats) und mit MAESTRO bedrohungsmodelliert. Jede Übergabe als nicht vertrauenswürdig behandeln — erneut prüfen, nicht nach Herkunft vertrauen.

Mehr Prompts lösen keine Komplexität.

Multi-Agent Systems sind Software-Architektur: spezialisierte Rollen, expliziter Zustand, kontrollierter Fluss.

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