🚨 🤖 Warum KI Multi Agenten Systeme häufig scheitern – und wann sie wirklich sinnvoll sind

Mehr Agenten = besser. Aber: Ist das wirklich so? Erfolgreiche Systeme folgen der 90/10-Regel: 90 % Lesen und Analysieren, 10 % Ergebnisse erstellen.

Das DeepResearch von Anthropic zeigt den Goldstandard: Wird es mit der Analyse der Auswirkungen des Klimawandels beauftragt, erzeugt es spezialisierte Agenten, die gleichzeitig wirtschaftliche Effekte, Umweltdaten und politische Implikationen untersuchen. Jeder Agent taucht tief in sein Fachgebiet ein und zitiert über 50 Quellen, die ein einzelner Agent niemals allein bewältigen könnte.

➡️ Warum es funktioniert: Kein Agent verändert die Ergebnisse eines anderen. Sie lesen, analysieren und berichten. Der Orchestrator synthetisiert die Ergebnisse ohne Koordinationsaufwand, weil die Kombination additiv ist – nicht interaktiv.

Bloombergs experimentelles Multi-Agenten-System analysiert Markt­ereignisse durch den Einsatz spezialisierter Agenten:

  • Stimmungsanalysator für Nachrichten: verarbeitet über 10.000 Artikel pro Stunde
  • Option Flow-Analyse: erkennt ungewöhnliche Aktivitäten
  • Social-Media-Trend-Detektor: überwacht Reddit und Twitter
  • Technischer Indikator-Scanner: analysiert 5.000 Aktien

➡️ Jeder Agent arbeitet isoliert und schreibt seine Ergebnisse in getrennte Kanäle. Ein zentraler Orchestrator kombiniert die Signale, ohne dass die Agenten voneinander wissen.

💶 Die Kosten sind 2,3 mal höher als ein Einzel-Agent, aber dennoch positiv im ROI dank Geschwindigkeitsvorteilen in zeitkritischen Märkten.

Laut Galileo Labs lauern große Stolpersteine, wenn man jede Aufgabe in mehrere spezialisierte Agenten aufteilt. Wer zu früh in komplexe Strukturen investiert, bindet sich vielleicht an technische Schulden.

⚠️ Die häufigsten Probleme

  1. Speicher & Kontextverlust: Jeder Agent hat seine eigene Arbeitsumgebung – wichtige Informationen gehen verloren oder führen zu Informationssilos.
  2. Koordinations-Overhead explodiert: Mehr Agenten = mehr Übergaben. Jeder Handoff kostet Zeit, Rechenressourcen und birgt Fehlerquellen.
  3. Write-Operationen sind riskant: Wenn Agenten gemeinsam einen Zustand ändern, kann es zu Konflikten kommen (z. B. verschiedene Datenmodelle, die nicht kompatibel sind).

🔍 Entscheidungshilfe: Solltest du ein Multi-Agent System einsetzen?

Bevor du auf Multi-Agent Architektur setzt, stelle dir diese Fragen:

  • Kann ich das Problem nicht auch mit einem einzigen Agenten lösen (bessere Prompts, bessere Kontextverwaltung)?
  • Sind die Teilaufgaben wirklich unabhängig voneinander?
  • Akzeptierst du den zusätzlichen Kosten- und Zeitaufwand wegen Koordination?
  • Brauchst du schnelle Reaktionszeiten? Jeder Agent-Handoff verzögert.
  • Hast du gutes Monitoring & Debugging, um Fehlerquellen schnell zu erkennen?

FAZIT:
Die Zukunft von KI-Agenten besteht nicht darin, mehr von ihnen zu haben.
Es geht darum zu wissen, wann man sie wirklich braucht.

Quelle: Galileo - Why Multi Agents fail