Subagenten-Orchestrierung: Der vollständige Leitfaden für KI-Workflows 2025

Die Vorstellung, ein ganzes Team von spezialisierten KI-Agenten zu haben, klingt ziemlich gut, oder? Jeder ist ein Experte, und alle arbeiten zusammen, um Ihre größten Probleme zu lösen. Aber wenn Sie jemals versucht haben, so etwas aufzubauen, wissen Sie, dass es schnell zu einem technischen, teuren Chaos wird.

An dieser Stelle kommt die Subagenten-Orchestrierung ins Spiel. Es ist eine intelligente Methode, große KI-Aufgaben auf spezialisierte "Agenten" aufzuteilen, die alle von einem zentralen Koordinator verwaltet werden.

In diesem Leitfaden werden wir erläutern, was Subagenten-Orchestrierung bedeutet und wie Entwickler sie mit einigen ziemlich komplexen Frameworks einsetzen. Wir werden auch die Herausforderungen dieses Ansatzes realistisch betrachten, von ausufernden Kosten bis hin zu Koordinationsproblemen. Noch wichtiger ist, dass wir Ihnen einen praktischeren Weg für Teams zeigen, die die Leistung eines KI-Teams nutzen möchten, ohne eine eigene KI-Forschungsabteilung zu benötigen, um es zu betreiben.

Was ist Subagenten-Orchestrierung?

Einfach ausgedrückt geht es bei der Subagenten-Orchestrierung darum, ein KI-System intelligenter zu machen, indem man es in ein Team verwandelt. Stellen Sie es sich wie einen Projektmanager (der Orchestrator oder Supervisor) vor, der ein Team von Spezialisten (die Subagenten) leitet. Wenn eine große Anfrage eingeht, versucht der Manager nicht, alles selbst zu erledigen. Stattdessen teilt er die Arbeit auf und übergibt jedes Teil an den richtigen Experten.

Diese Arbeitsweise hat einige entscheidende Vorteile, die Entwickler begeistern:

• Nischenexperten: Sie können Agenten erstellen, die Meister einer bestimmten Aufgabe sind. In Entwickler-Communities sieht man Dinge wie einen "Qualitätskontroll"-Agenten, der aggressiv prüft, ob die Arbeit tatsächlich erledigt wurde, einen "Debugger"-Agenten oder einen "Dokumentationsschreiber". Jeder ist auf einen einzigen Zweck abgestimmt, was ihn weitaus effektiver macht als eine Alleskönner-KI.

• Hält die Dinge sauber: Wie ein Benutzer auf Hacker News betonte, ist es ein großer Vorteil, jedem Subagenten einen eigenen, separaten Speicher zu geben. Dies verhindert, dass das Hauptgespräch mit dem Orchestrator unübersichtlich wird, was viel größere, länger laufende Aufgaben ermöglicht, ohne dass die KI verwirrt wird oder an ihre Kontextgrenze stößt.

• Paralleles Arbeiten: Genau wie ein menschliches Team können Subagenten gleichzeitig an verschiedenen Aufgaben arbeiten. Das bedeutet, ein Agent kann Daten analysieren, während ein anderer eine Antwort entwirft und ein dritter Tests durchführt. Der gesamte Prozess wird dadurch viel schneller.

Dieser Bereich entwickelt sich unglaublich schnell. Was damit begann, dass Entwickler einer KI einfach sagten, sie solle "einen Subagenten erzeugen", hat sich zu vollwertigen Frameworks entwickelt, die für den Aufbau und die Verwaltung dieser KI-Teams konzipiert sind.

Der Entwickleransatz zur Subagenten-Orchestrierung

Derzeit ist die bevorzugte Methode zum Erstellen dieser Multi-Agenten-Systeme die Verwendung von Frameworks, die für Entwickler gemacht sind. Dies sind leistungsstarke Toolkits, aber sie sind absolut kein Plug-and-Play. Sie benötigen ernsthafte Programmierkenntnisse und ein echtes Verständnis dafür, wie KI-Modelle funktionieren.

Wie Frameworks wie AutoGen und LangChain für die Subagenten-Orchestrierung funktionieren

Frameworks wie Microsofts AutoGen, LangChain und Googles ADK geben Ingenieuren die Rohmaterialien an die Hand, um Multi-Agenten-Anwendungen zu erstellen. Sie sind keine fertigen Lösungen; stellen Sie sie sich eher wie einen Lego-Baukasten für KI-Entwickler vor.

So sieht der Prozess grob aus:

1. Definieren Sie Ihre Agenten: Ein Entwickler schreibt Code oder Konfigurationsdateien für jeden Subagenten. Er muss dessen Namen, Zweck, Kernanweisungen (den System-Prompt) und die Werkzeuge, die er verwenden kann, definieren. Dies ähnelt der Einrichtung der Subagenten von Claude Code.

2. Erstellen Sie den Supervisor: Ein weiterer Agent wird als "Supervisor" oder "Orchestrator" eingerichtet. Seine einzige Aufgabe ist es, die ursprüngliche Anfrage des Benutzers zu prüfen und die gesamte Show zu leiten.

3. Programmieren Sie den Workflow: Der Entwickler muss dann die Logik programmieren, die dem Supervisor sagt, wie er Aufgaben verteilen soll. Dieser Code entscheidet, wann welcher Subagent aufgerufen wird, wie Informationen zwischen ihnen ausgetauscht werden und wie ihre Arbeit zu einer endgültigen Antwort zusammengesetzt wird.

Dies gibt Entwicklern eine enorme Flexibilität, aber am Ende des Tages ist es ein Softwareentwicklungsprojekt.

Praxisbeispiele für Subagenten-Orchestrierung von Entwicklern

Wenn man sich ansieht, wie Entwickler mit diesen Werkzeugen experimentieren, erkennt man sowohl deren Leistungsfähigkeit als auch deren Komplexität.

• Das KI-Entwicklerteam: Ein wirklich ehrgeiziges Projekt, das auf Reddit geteilt wurde, war der Versuch, ein komplettes KI-Entwicklungsteam aufzubauen. Es hatte spezialisierte Agenten für das Backend, das Frontend, die API-Architektur und sogar die Dokumentation. Die Idee war, produktionsreifen Code zu erhalten, indem die Arbeitsweise eines echten Entwicklerteams nachgeahmt wurde, wobei ein "Tech Lead"-Agent die Fäden in der Hand hielt.

  

  Benutzerdefinierte Sub-Agenten von Claude sind eine erstaunliche Funktion, und es scheint, als würden wir nur an der Oberfläche dessen kratzen, was sie leisten können. Ich habe ein einfaches KI-Entwicklerteam mit ein paar Agenten erstellt... Es ist bei weitem nicht perfekt, aber ich bin beeindruckt, wie die Agenten zusammenarbeiten und den Anweisungen des Orchestrators folgen können.

  Reddit

• Der Qualitätskontroll-Agent: Ein fokussierteres und ehrlich gesagt urkomisches Beispiel ist der "quality-control-enforcer"-Agent, den jemand den Spitznamen "Karen" gab. Die einzige Aufgabe dieses Subagenten ist es, "aggressiv Blödsinn zu erkennen" und zu überprüfen, ob die Aufgaben, die andere Agenten als erledigt gemeldet haben, tatsächlich funktionieren. Es ist ein perfektes Beispiel für einen spezialisierten Agenten, der ein häufiges, frustrierendes Problem löst.

  

  Mein Favorit ist ein 'quality-control-enforcer'-Agent, den ich 'Karen' genannt habe. Sein einziger Zweck ist es, aggressiv Blödsinn zu erkennen und zu überprüfen, ob die als 'erledigt' deklarierten Aufgaben tatsächlich wie beabsichtigt funktionieren. Ein echter Wendepunkt.

  Reddit

• Sequenzielle vs. parallele Arbeit: Ein Entwickler, der eine kollaborative API-Spielwiese baute, erklärte seine Orchestrierungsstrategie perfekt. Einige Aufgaben mussten sequenziell (nacheinander) ausgeführt werden, weil sie voneinander abhingen, wie das Erstellen des Backends vor dem Frontend. Andere Aufgaben, wie das Schreiben der README-Datei und das Erstellen von API-Beispielen, konnten parallel (zur gleichen Zeit) ausgeführt werden. Dies zeigt wirklich die komplexe Planung, die erforderlich ist, damit diese Systeme gut funktionieren.

Wesentliche Herausforderungen bei der manuellen Subagenten-Orchestrierung

So cool diese Entwicklerexperimente auch sind, sie werfen ein helles Licht auf die Probleme, die die meisten Teams davon abhalten, so etwas überhaupt zu versuchen. Die Reddit-Threads sind voll von Leuten, die sich beschweren, und man beginnt, ein Muster zu erkennen.

Warum die Einrichtung und Wartung ein Albtraum ist

Der Aufbau und die Verwaltung eines Teams von KI-Agenten ist ein Vollzeit-Engineering-Job. Es ist nichts, was man einfach einrichten und vergessen kann. Wie die offizielle Dokumentation von Claude Code deutlich macht, benötigt jeder einzelne Agent eine detaillierte Konfigurationsdatei, die seinen Namen, seine Beschreibung, seine Werkzeuge und einen langen System-Prompt definiert. Alle diese Prompts und die Orchestrierungslogik richtig hinzubekommen, ist ein ständiger Kreislauf aus Versuch und Irrtum.

Das ist eine ganz andere Welt als das, was ein typisches Geschäftsteam braucht. Während ein Entwickler sich in YAML-Dateien und dem Debuggen von Python-Skripten verliert, kann ein Support-Manager, der eine Plattform wie eesel AI nutzt, ein ähnliches Ergebnis erzielen, wie zum Beispiel die Erstellung eines spezialisierten Agenten für die Triage von Tickets, über eine einfache, codefreie Oberfläche. Sie können einen neuen "Agenten" in Minuten statt in Wochen in Betrieb nehmen.

Wie Leistung und Kosten außer Kontrolle geraten können

Zwei der größten Beschwerden, die man in Community-Foren liest, betreffen Geschwindigkeit und Kosten. Ein Benutzer erwähnte, dass Subagenten "viel langsamer" seien, während ein anderer besorgt darüber war, wie schnell sie "mehr Tokens verbrauchen".

Und das macht absolut Sinn. Jedes Mal, wenn Sie einen Subagenten aufrufen, starten Sie ein weiteres KI-Modell, was eine Verzögerung verursacht und Geld kostet. Die Orchestrierung eines Teams von fünf Agenten kann leicht fünfmal langsamer und fünfmal teurer sein als die Verwendung einer einzigen KI. Um dies zu bewältigen, müssen Sie sorgfältige Optimierungen vornehmen, wie die Verwendung günstigerer, schnellerer Modelle für einfachere Aufgaben, was nur eine weitere Ebene technischer Arbeit hinzufügt. Dies ist in die komplizierte, nutzungsbasierte Preisgestaltung von Frameworks wie LangChain eingebaut, die pro "Trace" oder "Node-Ausführung" abrechnen, was es wirklich schwer macht, Ihre Rechnung vorherzusagen.

Agenten zur Zusammenarbeit bewegen

Ein Team von Menschen zur Zusammenarbeit zu bewegen, ist schon schwer genug; ein Team von KIs dazu zu bringen, ist eine ganz andere Dimension der Schwierigkeit. Ein Entwickler teilte seinen "parallelen Prompt-Fehler", bei dem er fünf Subagenten bat, gleichzeitig eine Benutzeroberfläche zu entwerfen. Das Ergebnis war pures Chaos. Jeder Agent hatte seine eigene Idee für das Design, was zu einem widersprüchlichen Durcheinander von Farben und Schriftarten führte. Sie erhielten erst ein anständiges Ergebnis, nachdem sie noch einen weiteren Agenten erstellt hatten, dessen einzige Aufgabe es war, zuerst einen gemeinsamen Designplan zu erstellen.

Dies trifft den Kern des Koordinationsproblems. Gute Orchestrierung bedeutet nicht nur, Aufgaben aufzuteilen; es geht darum, sicherzustellen, dass jeder Agent auf derselben Seite ist. Experten warnen auch vor Dingen wie "Context Bleeding", bei dem Agenten sich versehentlich gegenseitig beeinflussen und ihre Spezialisierung verlieren können. Die Behebung dieser Probleme erfordert ein tiefes, fast intuitives Gespür dafür, wie KI-Modelle funktionieren, was weit über das hinausgeht, wofür die meisten Geschäftsteams Zeit haben.

Ein einfacherer Weg für Support-Teams

Schauen Sie, ein Team von spezialisierten KIs zu haben ist mächtig. Aber seien wir ehrlich: Der entwicklerorientierte Ansatz ist für die meisten Unternehmen einfach zu komplex, teuer und langsam. Die gute Nachricht? Es gibt einen viel besseren Weg.

Einführung von verwalteten Workflows für die Subagenten-Orchestrierung

Anstatt Ihnen eine Kiste mit Teilen und einer technischen Anleitung zu geben, bietet Ihnen eine verwaltete Plattform ein einsatzbereites System, bei dem die unordentlichen Details der Subagenten-Orchestrierung für Sie erledigt werden. Das Ziel ist es, Ihnen alle Vorteile der Spezialisierung und Automatisierung ohne den technischen Aufwand zu bieten. Sie können sich darauf konzentrieren, was die KI tun soll, nicht darauf, wie Sie sie von Grund auf neu aufbauen.

Wie eesel AI die Leistung der Subagenten-Orchestrierung ohne Code bereitstellt

eesel AI wurde entwickelt, um Geschäftsanwendern die Macht der Multi-Agenten-KI über eine einfache, visuelle Oberfläche zu geben. So erfüllt es das Versprechen der Subagenten-Orchestrierung:

• Spezialisierte Agenten, kein Code erforderlich: Das Erstellen mehrerer Bots in eesel AI ist wie der Aufbau Ihres Teams von Subagenten. Sie können einen Bot für Tier-1-Kundenfragen haben, der auf Ihrem Hilfezentrum trainiert ist, einen anderen für internen IT-Support in Slack, der auf Ihren Confluence-Dokumenten trainiert ist, und einen KI-Triage-Agenten, der nur knifflige Tickets markiert und eskaliert. Jeder Bot hat sein eigenes Wissen, seinen eigenen Prompt und seine eigenen Berechtigungen, was ihn zu einem wahren Spezialisten macht.

• Sie sind der Orchestrator: Die Workflow-Engine von eesel AI fungiert als Supervisor, aber Sie haben das Sagen. Anstatt Code zu schreiben, legen Sie einfache Regeln fest, um zu entscheiden, welcher "Agent" welches Ticket bearbeitet oder wann eine Aufgabe an einen Menschen übergeben werden soll. Dies gibt Ihnen die vollständige Kontrolle über Ihre Automatisierung, ohne eine einzige Zeile Code anzufassen.

• Testen mit Vertrauen: Die unvorhersehbare Natur von selbstgebauten Agentensystemen ist ein riesiges Risiko. eesel AI löst dieses Problem mit seinem leistungsstarken Simulationsmodus. Bevor Sie die KI jemals mit echten Kunden sprechen lassen, können Sie Ihr gesamtes Multi-Agenten-Setup an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets testen. Sie erhalten eine klare Prognose darüber, wie Ihre "Agenten" abschneiden werden, wie Ihre Automatisierungsrate aussehen wird und wo die Lücken in Ihrer Wissensdatenbank sind.

Vergleich der Preismodelle für Subagenten-Orchestrierung: Frameworks vs. Plattformen

Die unterschiedlichen Ansätze zeigen sich deutlich, wenn man sich die Preisschilder ansieht. Einer ist für Entwickler gemacht, der andere für Geschäftsteams.

Frameworks wie LangChain haben entwicklerorientierte Preise, die verwirrend und unvorhersehbar sein können. Andererseits ist das Preismodell von eesel AI transparent und auf Unternehmen zugeschnitten. Die Pläne basieren auf einem vorhersehbaren monatlichen Interaktionsvolumen, und das Beste ist, es gibt keine Gebühren pro Lösung. Sie werden nie eine überraschende Rechnung erhalten, nur weil Ihre KI ihre Arbeit gut gemacht hat.

Dieses Video zeigt, wie man mit Claude Code ein Team von KI-Agenten aufbaut, und veranschaulicht den entwicklerorientierten Ansatz zur Subagenten-Orchestrierung.

Wählen Sie das richtige Werkzeug für die Subagenten-Orchestrierung

Wenn es um die Subagenten-Orchestrierung geht, haben Sie zwei klare Wege, und jeder ist für einen anderen Benutzertyp konzipiert.

1. Der DIY/Framework-Weg: Dieser ist für Teams mit tiefen technischen Kenntnissen, reichlich Engineering-Ressourcen und der Zeit, Kosten und Leistung zu verwalten. Er eignet sich am besten für Unternehmen, die ihre eigenen KI-Produkte von Grund auf neu entwickeln.

2. Der verwaltete/Plattform-Weg: Dieser Ansatz bietet Ihnen die Kernvorteile der Multi-Agenten-KI, Spezialisierung und Automatisierung über eine benutzerfreundliche Oberfläche, die jeder nutzen kann. Es ist die richtige Wahl für Geschäftsteams wie Kundensupport und IT, die heute Probleme lösen müssen, ohne ein KI-Forschungsteam einzustellen.

Für die meisten Support- und Serviceteams ist das Ziel ziemlich einfach: Sie benötigen eine effiziente, zuverlässige Automatisierung, die einfach zu kontrollieren, zu messen und mit Ihnen zu wachsen ist.

Nutzen Sie die Leistung der Subagenten-Orchestrierung, ohne die Komplexität

Verschwenden Sie keine Monate damit, ein komplexes System von Agenten aufzubauen, das möglicherweise nicht einmal funktioniert. Mit eesel AI können Sie ein Team von spezialisierten KI-Agenten für Ihren Helpdesk und Ihre internen Support-Kanäle in wenigen Minuten einsetzen.

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