Befehl vs. Sub-Agent in Claude Code: Ein Leitfaden zum Aufbau intelligenterer KI-Workflows

Wir alle versuchen, KI dazu zu bringen, mehr als nur einfache Aufgaben zu erledigen. Aber wie jeder weiß, der es schon einmal versucht hat, gibt es einen schmalen Grat zwischen einem wirklich hilfreichen KI-System und einem, bei dem man sich einfach nur die Haare raufen möchte. Wenn wir mehr von der KI verlangen, stoßen wir auf neue Arten von Herausforderungen.

In hochentwickelten Tools wie Claude Code hat dies eine wirklich interessante Diskussion entfacht: Ist es besser, einen „Befehl“ (Command) oder einen „Sub-Agenten“ zu verwenden? Das mag wie eine Nischendebatte für Entwickler klingen, aber es berührt tatsächlich eine Kernidee, wie man jedes KI-System gut zum Laufen bringt.

Wenn man das versteht, kann man besser einschätzen, welche KI-Tools die richtigen für einen sind, egal ob man programmiert oder versucht, den Kundensupport zu verbessern. Im Grunde ist es der Unterschied, ob man einem Assistenten eine einfache To-Do-Liste gibt oder gleich ein ganzes Team von Spezialisten anheuert. Schauen wir uns genauer an, warum dieser Unterschied so wichtig ist.

Worum geht es bei der Debatte „Command vs. Sub-Agent“ in Claude Code?

Zuerst ein kurzer Überblick. Claude Code ist ein KI-Assistent von Anthropic, der Entwicklern hilft, Code direkt in ihrem Terminal zu schreiben, zu debuggen und zu verwalten. Er ist als Programmierpartner konzipiert, aber die Art und Weise, wie man mit ihm interagiert, kann die Ergebnisse komplett verändern. „Befehle“ (Commands) und „Sub-Agenten“ sind die beiden Hauptmethoden, um dieser KI Anweisungen zu geben, und jede hat ihre eigenen Vor- und Nachteile.

Befehle (Commands): Ihre direkten Anweisungen an die KI

Stellen Sie sich einen Befehl wie eine direkte Anweisung vor. Sie sagen der KI genau, was sie tun soll, Schritt für Schritt, und sie tut genau das. Sie sitzen immer am Steuer, treffen die Entscheidungen und geben für alles klare Anweisungen.

Dieser Ansatz eignet sich hervorragend für unkomplizierte, sich wiederholende Aufgaben, bei denen Sie die volle Kontrolle behalten möchten. Zum Beispiel könnten Sie einen Befehl verwenden, um Claude zu bitten, einen Test für eine Datei auszuführen, einen bestimmten Codeabschnitt zu bereinigen oder eine Änderung mit einer von Ihnen bereits verfassten Nachricht zu committen. Es ist eine einfache, einmalige Anweisung.

Sub-Agenten: Ihre spezialisierten KI-Teammitglieder

Sub-Agenten sind eine völlig andere Arbeitsweise. Anstatt direkte Befehle zu geben, delegieren Sie ein ganzes Projekt an einen Spezialisten in Ihrem Team. Sie buchstabieren nicht jeden einzelnen Schritt aus. Sie geben ihm einfach ein Ziel, die benötigten Werkzeuge und seinen eigenen Arbeitsbereich und lassen ihn dann den besten Weg finden, um die Aufgabe zu erledigen.

Diese Methode eignet sich am besten für komplexe, mehrstufige Aufgaben, die eine KI selbstständig bewältigen kann. Die wahre Magie eines Sub-Agenten liegt darin, dass er in seinem eigenen „Kontextfenster“ arbeitet. Das ist eine große Sache, denn es verhindert, dass die KI durch alles andere, was in der Hauptkonversation vor sich geht, abgelenkt wird. Sie kann sich voll und ganz auf ihre eine spezifische Aufgabe konzentrieren.

Command vs. Sub-Agent in Claude Code: Ein direkter Vergleich

Stellen wir die beiden nebeneinander, um es noch deutlicher zu machen. Der Hauptunterschied lässt sich auf etwas zurückführen, das man Kontextverschmutzung (Context Pollution) nennt. Das „Kontextfenster“ einer KI ist so etwas wie ihr Kurzzeitgedächtnis. Wenn Sie dieses Gedächtnis mit einer Menge irrelevanter Informationen überfluten, wie z. B. langen Fehlerprotokollen oder unübersichtlichen Testergebnissen, bricht ihre Leistung ein. Sie vergisst das ursprüngliche Ziel und fängt an, Fehler zu machen. Das ist Kontextverschmutzung.

Sub-Agenten sind die Lösung dafür. Sie erledigen die ganze unübersichtliche, detaillierte Arbeit in einem separaten Bereich und bringen dann nur eine saubere, einfache Zusammenfassung zurück. Dadurch bleibt die Haupt-KI auf das große Ganze fokussiert.

Merkmal	Befehle (Commands)	Sub-Agenten
Hauptanwendungsfall	Schnelle, interaktive, einstufige Aufgaben	Komplexe, autonome, mehrstufige Arbeitsabläufe
Kontrollniveau	Hoch (Sie behalten die Kontrolle)	Niedrig (An die KI delegiert)
Kontextfenster	Geteilt mit der Hauptkonversation	Separater, isolierter Kontext
Am besten geeignet für	Einen schnellen Test durchführen, eine kleine Änderung vornehmen	Ein neues Feature implementieren, ein kniffliges Problem debuggen

Angenommen, Sie bitten Ihre KI, Tests durchzuführen. Mit einem Befehl führt die KI diese aus und lädt die gesamte Rohausgabe, Tausende von Zeilen an Protokollen und allem Drum und Dran, direkt in Ihren gemeinsamen Chat. Plötzlich besteht Ihr Arbeitsbereich zu 95 % aus Rauschen.

Mit einem Sub-Agenten delegieren Sie. Der Sub-Agent begibt sich in seinen eigenen „Raum“, führt die Tests durch, durchforstet all die unübersichtlichen Protokolle, findet die Ursache des Problems und kommt mit einer einfachen Zusammenfassung zurück: „Tests A und B schlagen aufgrund eines Problems in ‚refund.py‘ fehl. Hier ist mein Vorschlag zur Behebung.“ Ihr Hauptarbeitsbereich bleibt sauber, und Sie erhalten die Antwort, die Sie benötigen, ohne sich durch den ganzen Müll wühlen zu müssen.

Dieses Video gibt einen schnellen Überblick über die Verwendung von Sub-Agenten in Claude Code zur Erstellung spezialisierter, bedarfsgesteuerter KI-Instanzen.

Die geschäftlichen Auswirkungen des Command- vs. Sub-Agent-Modells

Diese ganze „Sub-Agenten“-Idee ist also nicht nur ein cleverer Trick für Entwickler. Sie verändert tatsächlich, wie Unternehmen Automatisierung einsetzen können, insbesondere in Bereichen wie dem Kundensupport. Das Prinzip, ein Team von spezialisierten KI-Agenten anstelle einer einzigen generalistischen KI einzusetzen, erweist sich als unglaublich effektiv.

Hier sind die Gründe, warum der Aufbau eines KI-„Teams“ so gut funktioniert:

• Höhere Genauigkeit: Ein KI-Agent, der nur auf die Rückgaberichtlinien Ihres Unternehmens trainiert ist, wird Rückerstattungs-Tickets weitaus genauer bearbeiten als ein generischer Bot, der versucht, ein Experte für alles zu sein. Spezialisierung schafft echtes Fachwissen.

• Größere Effizienz: Autonome Agenten können komplexe Probleme selbstständig klären. Zum Beispiel kann ein Agent eine Bestellung nachschlagen, eine Rückerstattung bearbeiten, das Ticket aktualisieren und den Kunden informieren, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

• Bessere Skalierbarkeit: Wenn Ihr Unternehmen wächst, können Sie einfach neue „spezialisierte“ Agenten für neue Produkte oder häufige Probleme hinzufügen. Sie müssen nicht Ihr gesamtes System von Grund auf neu trainieren.

Das ist der Gedanke hinter modernen Support-Automatisierungsplattformen wie eesel AI. Anstatt eines einzigen, universellen Bots ermöglicht eesel AI den Aufbau und die Verwaltung eines Teams von spezialisierten Agenten. Sie könnten zum Beispiel einen Agenten einrichten, der nur Fragen zum Bestellstatus beantwortet, indem er mit Ihren Shopify-Daten verbunden wird, und einen anderen, der technische Probleme löst, indem er Antworten aus Ihren Confluence-Dokumenten zieht. Dieser Ansatz vermeidet die „Kontextverschmutzung“, die so viele generische Bots unzuverlässig und, seien wir ehrlich, ziemlich frustrierend macht.

Die Wahl einer KI-Agenten-Plattform

Wenn Sie sich also verschiedene KI-Plattformen für Ihr Unternehmen ansehen, behalten Sie diese Idee von Command vs. Sub-Agent im Hinterkopf. Sie wollen nicht nur ein Werkzeug, das einfache Befehle ausführt; Sie wollen etwas, mit dem Sie ein Team von intelligenten, autonomen Spezialisten aufbauen können. Hier sind ein paar Dinge, auf die Sie achten sollten.

Volle Kontrolle über Verhalten und Umfang des Agenten

Eine gute Plattform sollte es Ihnen ermöglichen, genau zu definieren, was jeder Agent weiß und was er tun kann. Viele Tools bieten eine „Black-Box“-KI, bei der Sie fast kein Mitspracherecht haben, wie sie sich verhält, was dazu führen kann, dass sie Dinge sagt, die nicht zur Marke passen oder einfach nicht hilfreich sind.

Mit eesel AI erhalten Sie einen vollständigen Prompt-Editor, um die Persönlichkeit, den Ton und die Fähigkeiten jedes Agenten zu formen. Sie können benutzerdefinierte Aktionen erstellen, damit Ihre Agenten mehr tun können als nur Fragen zu beantworten, wie z. B. Bestellinformationen nachzuschlagen oder ein Ticket an die richtige Person weiterzuleiten. Sie können auch ihr Wissen begrenzen und sicherstellen, dass Ihr Abrechnungs-Agent nicht versucht, knifflige technische Fragen zu beantworten.

Fähigkeit, all Ihre Wissensquellen zu vereinen

Damit ein KI-Agent ein echter Spezialist sein kann, benötigt er Zugang zu spezialisiertem Wissen. Eine Plattform, die nur Ihre öffentlichen Hilfeartikel lesen kann, wird immer begrenzt sein. Ihre nützlichsten Informationen sind wahrscheinlich in internen Dokumenten, früheren Support-Tickets und anderen Anwendungen versteckt.

Dies ist ein weiterer Punkt, an dem eesel AI die Dinge anders angeht. Es kann sich mit all Ihrem verstreuten Wissen verbinden, von früheren Tickets in Helpdesks wie Zendesk über interne Anleitungen in Notion bis hin zu privaten Team-Chats in Slack. Dies gibt Ihren Agenten den reichhaltigen Kontext, den sie benötigen, um ihre Arbeit gut zu machen.

Eine risikofreie Möglichkeit zum Testen und Bereitstellen

Eine vollständig autonome KI auf Ihre Kunden loszulassen, kann sich wie ein Glücksspiel anfühlen. Woher wissen Sie, dass sie wie geplant funktionieren wird? Die meisten Plattformen bieten vielleicht eine schnelle Demo, aber sie bieten keine echte Möglichkeit, die KI mit Ihren eigenen Daten und Arbeitsabläufen zu testen.

Was hier wirklich hilft, ist ein Simulationsmodus, der ein zentraler Bestandteil der Funktionsweise von eesel AI ist. Sie können Ihre konfigurierten Agenten in einer sicheren, abgeschotteten Umgebung gegen Tausende Ihrer vergangenen Support-Tickets laufen lassen. Sie sehen genau, wie sie geantwortet hätten, erhalten fundierte Prognosen zu den Lösungsraten und können ihr Verhalten anpassen, bevor sie jemals mit einem echten Kunden sprechen. So können Sie Vertrauen aufbauen und die Automatisierung in Ihrem eigenen Tempo einführen.

Produktpreise für Claude

Da wir gerade beim Thema Claude sind, lohnt sich ein kurzer Blick auf die Preise für das Endkundenprodukt von Anthropic. Es ist wichtig zu beachten, dass dies für Einzelpersonen gilt, die mit der KI chatten. Die API-Preise für Entwickler, die Apps mit Claude erstellen, werden separat nach Nutzung abgerechnet.

Laut der offiziellen Claude-Preisseite gibt es drei Hauptstufen für Einzelpersonen:

• Kostenloser Plan: 0 $ pro Monat. Damit können Sie Claude kostenlos online und in der App ausprobieren, aber die Nutzung ist begrenzt und kann sich je nach Auslastung des Dienstes ändern.

• Pro-Plan: 20 $ pro Monat (oder 17 $/Monat bei jährlicher Zahlung). Dieser Plan bietet mindestens 5-mal mehr Nutzung als der kostenlose, priorisierten Zugang bei hoher Auslastung und frühzeitigen Zugriff auf neue Funktionen.

• Max-Plan: Ab 100 $ pro Monat. Dieser Plan ist für diejenigen gedacht, die die meiste Leistung benötigen, und bietet alles aus dem Pro-Plan sowie deutlich höhere Nutzungsgrenzen und die fortschrittlichsten Funktionen.

Von direkten Befehlen zu intelligenter Delegation

Der Sprung von einfachen „Befehlen“ zu intelligenteren „Sub-Agenten“ ist eine ziemlich große Sache in der Art, wie wir mit KI arbeiten. Es geht darum, sich vom Mikromanagement zu verabschieden und unseren Werkzeugen mehr Verantwortung zu übertragen. Die beste Strategie besteht nicht darin, Menschen zu ersetzen, sondern ein starkes hybrides Team aufzubauen, in dem menschliche Experten von spezialisierten KI-Agenten unterstützt werden, die die sich wiederholende, zeitaufwändige Arbeit erledigen.

Dieser leistungsstarke Ansatz, der in fortschrittlichen Programmierwerkzeugen wie Claude Code seinen Anfang nahm, zeigt nun, was in der kundenorientierten Automatisierung möglich ist. Indem Sie ein Team von Spezialisten aufbauen, können Sie einen Service bieten, der schneller, genauer und einfacher zu skalieren ist als je zuvor.

Bauen Sie Ihr Team mit eesel AI auf

eesel AI ermöglicht es Ihnen, Ihr eigenes Team von spezialisierten KI-Support-Agenten aufzubauen und zu verwalten, ganz ohne Code schreiben zu müssen. Sie können all Ihre Wissensquellen verbinden, benutzerdefinierte Aufgaben für jeden Agenten definieren und ihre Leistung simulieren, um sicherzustellen, dass sie bereit sind, bevor Sie live gehen. Es ist der einfachste Weg, die Leistungsfähigkeit des Sub-Agenten-Modells in Ihren Kundensupport zu integrieren.

Sind Sie bereit, über generische Chatbots hinauszugehen und ein KI-Team aufzubauen, das die Arbeit tatsächlich erledigt? Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion von eesel AI und bringen Sie Ihren ersten spezialisierten Agenten in wenigen Minuten zum Laufen.