Multi-Agenten-Systeme
Definition
Multi-Agenten-Systeme umfassen mehrere KI-Agenten, die interagieren, um Aufgaben zu lösen: Zusammenarbeit (Arbeit teilen, Zustand teilen), Debatte (argumentieren und Antworten verfeinern) oder spezialisierte Rollen (Planer, Ausführer, Kritiker).
Sie erweitern single agents when one model or one loop is insufficient: z. B. one agent for RAG Abruf, another for generation, another for critique. Subagents are a hierarchical form where a root agent delegates to children; here we focus on flat or peer-to-peer multi-agent patterns.
Funktionsweise
The user sends a task to an orchestrator (was sein kann an LLM or a fixed workflow). The orchestrator assigns work to Agent1, Agent2, etc., each with its own role, tools, und optional model. Agents may share a common state, pass messages, or be invoked in sequence/parallel. Their outputs are aggregated (z. B. combined, voted, or summarized) and returned to the user. Design-Entscheidungen include role assignment, communication protocol, and conflict resolution. MAS are useful wenn Sie want modularity (each agent has a clear responsibility), specialization (different models or tools per role), reusability (same agent in different workflows), and structured control flow.
Anwendungsfälle
Multi-Agenten-Systeme helfen, wenn ein einzelner Agent nicht ausreicht: Sie benötigen unterschiedliche Rollen, Debatten oder modulare Pipelines.
- Orchestrierung von Planer-, Ausführer- und Kritiker-Agenten für komplexe Aufgaben
- Debate or review flows where multiple agents refine an answer
- Specialized pipelines (z. B. one agent for Abruf, one for generation)
Externe Dokumentation
- From Prototypes to Agents with ADK – Google Codelabs — ADK supports composing multiple agents into a multi-agent system
- LangChain – Multi-agent — Multi-agent orchestration patterns