Multi-Agenten-System
Architektur aus mehreren kooperierenden oder konkurrierenden KI-Agenten zur Lösung komplexer Aufgaben.
Multi-Agenten-Systeme verteilen komplexe Aufgaben auf spezialisierte Agenten, die kommunizieren und ihre Ergebnisse koordinieren. Typische Rollen sind Planer, Ausführer und Reviewer.
Durch Parallelisierung können unabhängige Teilaufgaben gleichzeitig bearbeitet werden. Kritische Entscheidungen können durch mehrere Agenten gegengeprüft werden, was Fehler reduziert.
Herausforderungen sind Kommunikationsoverhead, Konsistenzprobleme und die schwierigere Fehlersuche in verteilten Systemen. Klare Schnittstellen und Zuständigkeiten sind entscheidend.
Verwandte Begriffe
- KI-Agent
KI-System, das Aufgaben autonom durch Planung, Werkzeugeinsatz und iteratives Handeln erledigt.
- ReAct-Pattern
Agent-Framework, das Denken und Handeln in einem verschränkten Reasoning-Action-Observation-Zyklus kombiniert.
- Model Context Protocol (MCP)
Offener Standard für die Kommunikation zwischen KI-Modellen und externen Werkzeugen und Datenquellen.
- Autonomer Agent
KI-Agent, der langfristige Ziele selbstständig verfolgt und dabei ohne ständige menschliche Aufsicht arbeitet.