Ein Multi-Agenten-System (MAS) ist eine Architektur, in der mehrere spezialisierte KI-Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen. Jeder Agent hat eine definierte Rolle, eigene Werkzeuge und kommuniziert mit anderen Agenten über strukturierte Schnittstellen.
Multi-Agenten-Systeme = Mehrere spezialisierte KI-Agenten, die als Team zusammenarbeiten. Jeder Agent hat eine Rolle. Ein Orchestrator koordiniert. Das Ergebnis ist besser als jeder einzelne Agent allein liefern könnte.
Ein Multi-Agenten-System (MAS) besteht aus mehreren autonomen oder semi-autonomen KI-Agenten, die in einer gemeinsamen Umgebung agieren. Jeder Agent:
Die Stärke liegt in der Arbeitsteilung: Statt eines generischen Agenten, der alles können muss, übernehmen spezialisierte Agenten jeweils die Aufgaben, für die sie optimiert sind.
Die typische Architektur besteht aus:
Der Orchestrator ist das Herzstück eines Multi-Agenten-Systems. Er:
Bei mAItflow übernimmt Sage diese Rolle — als erfahrene Koordinatorin, die weiß, welcher Agent für welche Aufgabe am besten geeignet ist.
Agenten in einem MAS kommunizieren über verschiedene Mechanismen:
mAItflow nutzt eine Kombination aus orchestrator-vermittelter und event-basierter Kommunikation für maximale Flexibilität und Transparenz.
| Aspekt | Single Agent (ChatGPT) | Multi-Agenten-System (mAItflow) |
|---|---|---|
| Spezialisierung | Generalist | Jeder Agent ist Experte in seinem Bereich |
| Parallelisierung | Sequenziell | Mehrere Agenten arbeiten gleichzeitig |
| Qualitätskontrolle | Keine (Selbstbewertung) | Orchestrator prüft Ergebnisse |
| Skalierbarkeit | Ein Modell, ein Task | Beliebig viele Agenten, beliebig viele Tasks |
| Fehlertoleranz | Einzelner Fehlerpunkt | Redundanz durch Spezialisierung |
| Transparenz | Black Box | Sichtbare Agent-Kommunikation |
mAItflow ist eine produktionsreife Multi-Agenten-Plattform mit:
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