Die Entwicklung eines einzelnen Chatbots fühlt sich wie ein echter Fortschritt an - bis man von ihm erwartet, dass er alles erledigt. In der einen Minute beantwortet er FAQs, in der nächsten muss er Leads qualifizieren, Demos buchen, Tickets eskalieren und mit internen Tools jonglieren. Die Risse werden schnell sichtbar.
Da Chatbots in Unternehmen immer komplexere Aufgaben übernehmen, beobachten wir eine Verlagerung hin zu einer klareren Rollendefinition, einer besseren Koordination und einer intelligenteren Delegation von Aufgaben über verschiedene Systeme hinweg.
An diesem Punkt geht es nicht mehr darum, wie intelligent der von Ihnen entwickelte Chatbot ist. Es geht darum, wie viele Aufgaben er gleichzeitig erledigt - und wie gut er zwischen ihnen wechselt. Das Problem ist nicht die Intelligenz. Es ist die Koordination.
Hier kommt die Orchestrierung von KI-Agenten ins Spiel. Es ist der Übergang von der Entwicklung eines allwissenden Bots zur Entwicklung eines Systems kleinerer, spezialisierter Agenten - jeder mit einer klaren Rolle, die alle synchron arbeiten.
Wenn Sie an die Grenzen dessen gestoßen sind, was ein einzelner Chatbot leisten kann, sind Sie nicht allein. In diesem Leitfaden erfahren Sie, was Agentenorchestrierung bedeutet, wie sie unter der Haube funktioniert und wie Sie koordinierte KI-Systeme aufbauen können - von speziellen Frameworks bis hin zu modularen Workflows.
Was ist KI-Agenten-Orchestrierung?
Die meisten Chatbots beginnen als Ein-Agenten-Systeme. Ein Bot kümmert sich um alles - er beantwortet Fragen, ruft APIs auf, bearbeitet Formulare und regt Nutzer vielleicht sogar zu einer Konvertierung an. Am Anfang fühlt sich das effizient an.
Doch mit der Ausweitung der Anwendungsfälle beginnt das Ein-Agenten-Modell zu zerfallen. Der Bot wird zu einem Alleskönner ohne klare Struktur. Er jongliert mit verschiedenen Rollen und Kontexten auf einmal, und Sie beginnen, die Belastung auf verschiedene Weise zu spüren:
- Abläufe werden schwieriger zu debuggen und zu pflegen
- Prompts werden länger und sind schwieriger zu verwalten
- Es ist unklar, welcher Teil des Bots für was verantwortlich ist
- Das Hinzufügen eines neuen Anwendungsfalls birgt die Gefahr, dass das, was bereits funktioniert, zerstört wird.
Das ist nicht nur eine technische Schuld, sondern ein Designproblem. Sie erwarten von einem Agenten, dass er die Arbeit von vielen erledigt, und das bremst Sie aus.
Die Orchestrierung von KI-Agenten behebt dieses Problem, indem die Zuständigkeiten auf mehrere spezialisierte Agenten aufgeteilt werden. Jeder Agent konzentriert sich auf eine einzelne Aufgabe - Planung, Recherche, Datenabruf, Benutzerinteraktion - und ein zentraler Controller entscheidet, wer wann handelt.
Der Unterschied zwischen diesen beiden Ansätzen für den Umgang mit KI-Interaktionen, Einzelagenten und Multiagenten, ist nicht nur architektonischer Natur. Er ist strategisch. Der eine skaliert mit der Komplexität, während der andere beschließt, daran zu zerbrechen.
Hier sehen Sie, wie die beiden Systeme bei wichtigeren Benchmarks abschneiden:
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Der Unterschied zwischen diesen beiden Ansätzen für den Umgang mit KI-Interaktionen, Einzelagenten und Multiagenten, ist nicht nur architektonischer Natur. Er ist strategisch. Der eine skaliert mit der Komplexität, während der andere beschließt, daran zu zerbrechen.
Hier sehen Sie, wie die beiden Systeme bei wichtigeren Benchmarks abschneiden:
How does agent orchestration work?
In einem orchestrierten System schreiben Sie nicht einen großen Chatbot, sondern eine Reihe von Agenten, die jeweils eine Aufgabe übernehmen. Stellen Sie sich vor, dass Sie Ihren Chatbot in ein Team verwandeln, in dem jeder Agent wie ein Spezialist agiert.
Im Zentrum dieses Systems steht ein Controller, der entscheidet, welcher Agent zu einem bestimmten Zeitpunkt eine Aufgabe übernehmen soll. Dieser Controller kann regelbasiert, völlig autonom oder etwas dazwischen sein. Seine Aufgabe ist einfach: Er leitet die Aufgabe weiter, verfolgt den Status und stellt sicher, dass sich die Agenten nicht gegenseitig auf die Füße treten.
Jeder Agent ist so konzipiert, dass er eng begrenzt und in sich geschlossen ist. Er kann eine Zusammenfassung erstellen, ein externes Tool aufrufen, eine Benutzereingabe validieren oder entscheiden, was als nächstes zu tun ist. Einige sind reaktiv (warten darauf, aufgerufen zu werden), während andere Folgeaktionen auslösen können.
Der Controller bewegt sich zwischen ihnen, wie ein Dirigent, der die Instrumente eines Orchesters ansteuert.
Hier ist der Kontext wichtig. Das gesamte System teilt sich einen Speicher - in der Regel ein JSON-Objekt oder einen Sitzungsstatus - der zwischen den Agenten fließt. Jeder Agent liest aus diesem Kontext und schreibt in ihn zurück, wenn sein Teil erledigt ist. Der Controller verwendet diesen aktualisierten Kontext, um zu entscheiden, was als Nächstes geschieht.
Zum Beispiel in einem Reiseplanungs-Bot:
- Der Benutzer-Agent verwaltet Konversationen und sammelt Präferenzen.
- Der Rechercheur findet Flug- und Hoteloptionen.
- Der Planer-Agent stellt die Reiseroute zusammen.
- Der Vollstreckungsbeamte bucht, was er braucht.
Keiner dieser Agenten kennt das gesamte Bild, aber das muss er auch nicht. Der Router-Agent hält sie Schritt für Schritt auf dem Laufenden. Letztendlich ist die Orchestrierung der Weg, wie man von einem Chatbot, der antwortet, zu einem Chatbot kommt, der intern zusammenarbeitet, um Dinge zu erledigen.
Die 5 besten Tools für die Orchestrierung von KI-Agenten
Sobald Sie erkennen, dass Sie mehrere Agenten brauchen, die zusammenarbeiten, stellt sich die Frage: Womit sollte man bauen? Die Werkzeuge für die Agenten-Orchestrierung entwickeln sich schnell, und nicht alle sind produktionsreif.
Einige Plattformen sind auf Geschwindigkeit und visuelle Workflows ausgelegt. Andere ermöglichen Ihnen eine Steuerung auf niedriger Ebene, überlassen aber die Orchestrierung ganz Ihnen. Und einige wenige bieten einen intelligenten Mittelweg - sie bieten gerade genug Abstraktion, um schnell voranzukommen, ohne an Flexibilität zu verlieren.
Hier sind die 5 nützlichsten Tools, die wir für den Aufbau von Agentensystemen heute gefunden haben:
1. Botpress
Botpress ist eine vollständige Agentenplattform, mit der Sie modulare agentenbasierte Workflows entwerfen, ihnen bestimmte Rollen zuweisen und sie über einen zentralen Router orchestrieren können. Jeder Workflow verhält sich wie ein eigenständiger Agent, und Sie (oder ein autonomer Knoten) entscheiden, wann die Kontrolle wechseln soll - je nach Kontext, Benutzereingabe oder Geschäftslogik.
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Das Besondere daran ist, wie schnell Sie von einer Idee zu einem funktionierenden System übergehen können. Agenten können Code im laufenden Betrieb schreiben und ausführen, externe APIs verwenden und sogar die Verwendung von Tools dynamisch verketten - und das alles auf der Grundlage von erstklassigen Sprachmodellen. Sie erstellen nicht nur Abläufe, sondern auch Logik, die in den Agenten lebt.
Es wurde für Entwickler entwickelt, die Flexibilität wünschen, ohne die Infrastruktur neu aufbauen zu müssen. Wenn Sie Agenten für den Support, die Planung, das Onboarding oder die internen Abläufe bereitstellen, ist die Lösung nicht im Weg und lässt Sie liefern.
Wesentliche Merkmale:
- Modulare Arbeitsabläufe: Jeder Agent ist als isolierte, wiederverwendbare Pipeline aufgebaut
- Zentrales Routing: Ein visueller Router orchestriert die Übergabe von Agenten und die Logik
- Dynamische Werkzeugnutzung: Ausführen von Code und Aufrufen externer APIs in Echtzeit
- LLM: Kompatibel mit Top-Grundlagenmodellen wie OpenAI und Claude
- API-First: Einfache Bereitstellung von Agenten oder Verbindung mit CRMs, Webhooks und mehr
Preisgestaltung:
- Kostenloser Plan: $0/Monat mit visuellem Builder und nutzungsbasierter KI
- Plus Plan: $89/Monat mit Analyse und Branding-Entfernung
- Team Plan: $495/Monat mit Tools zur Zusammenarbeit und rollenbasiertem Zugriff
2. CrewAI
CrewAI trifft genau den Punkt, an dem Sie Orchestrierung wünschen, aber keine komplette Orchestrierungs-Engine entwickeln wollen. Die Lösung basiert auf der Metapher eines Teams: Sie definieren Rollen, weisen Ziele zu und geben Ihren Agenten Werkzeuge und Speicher. Dann lassen Sie sie zusammenarbeiten, um eine Aufgabe zu erfüllen.
Das Beste daran ist, wie schnell man etwas zum Laufen bringen kann. Innerhalb von Minuten können Sie einen Planer, einen Rechercheur und einen Ausführenden einrichten und sie in strukturierten Schritten miteinander kommunizieren lassen.
Es ist nicht perfekt - benutzerdefinierte Workflows können immer noch ein wenig Hacking erfordern - aber für die meisten Anwendungsfälle liefert es schnell. Wenn sich AutoGen wie das Programmieren eines Protokolls anfühlt, dann fühlt sich CrewAI an wie eine Mission mit einem Trupp.
Wesentliche Merkmale:
- Rollenbasierte Architektur: Jeder Agent hat einen Titel, ein Ziel, Werkzeuge und optionalen Speicher
- Einfache Delegation: Ein eingebauter Planer-Agent entscheidet über die Reihenfolge der Aufgaben basierend auf den Zielen
- Werkzeug-Integration: Unterstützt Funktionsaufrufe, API-Anfragen und browserbasierte Tools
- Gemeinsamer Speicher: Agenten können auf einen gemeinsamen Kontext verweisen und zu diesem beitragen
Preisgestaltung:
- Kostenloser Plan: Open-Source, keine Lizenzkosten
- Unternehmen: Nicht börsennotiert - kostenpflichtige Pläne werden erwartet, sobald das gehostete Produkt ausgereift ist
3. OpenAI Agents SDK
Das OpenAI Agents SDK, das früher als OpenAI Swarm bezeichnet wurde, ist der erste wirkliche Schritt von OpenAIin die Agenteninfrastruktur für Erstanbieter. Es wurde entwickelt, um Entwicklern die Möglichkeit zu geben, strukturierte Multi-Agenten-Workflows unter Verwendung von OpenAI zu erstellen, wobei Handoffs, Tools und Speicher in das Framework integriert sind.
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Jeder Agent erhält seine Anweisungen, Werkzeuge und Leitplanken - und Sie bestimmen, wie sie sich gegenseitig Aufgaben übertragen. Es ist noch ein frühes Stadium, aber die Erfahrung fühlt sich ausgefeilt an. Sie erhalten integriertes Tracing, Kontextmanagement und die Möglichkeit, produktionsreife Assistenten zu erstellen, ohne separate Frameworks zusammensetzen zu müssen.
Wenn Sie bereits mit der API von OpenAI arbeiten und eine eng integrierte, meinungsbildende Methode zur Erstellung von KI-Agenten wünschen, bietet Ihnen dieses SDK eine solide Grundlage.
Wesentliche Merkmale:
- Agent-Rollen: Konfigurieren Sie Anweisungen, Tools und Berechtigungen für jeden Agenten
- Übergaben: Übergabe der Kontrolle zwischen Agenten mit eingebauter Logik
- Verfolgung: Verfolgung und Fehlersuche in Multi-Agenten-Workflows mit visueller Inspektion
- Leitplanken: Erzwingen Sie die Validierung von Eingaben und Ausgaben
Preisgestaltung:
- SDK: Frei und Open-Source unter MIT-Lizenz
- Nutzungskosten: Bezahlung pro OpenAI (z. B. GPT, Tool-Aufrufe, Vektorspeicher)
- Werkzeug-Beispiele: Code-Interpreter: $0,03/Nutzung, Dateisuche: $2,50/1k Tool-Aufruf
4. AutoGen
AutoGen ist für Sie gedacht, wenn Sie über den Ansatz "Einzelagent mit Tools" hinausgewachsen sind und ein System benötigen, in dem mehrere Agenten miteinander sprechen, über den Status diskutieren und Aufgaben im Team erledigen. Es wurde von Microsoft entwickelt und ähnelt eher dem Entwurf von agentenbasierten Workflows als strukturierten Konversationen.
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Es ist nicht anfängerfreundlich - und das soll es auch gar nicht sein. Sie müssen jeden Teil verdrahten: die Agenten, ihre Rollen, wer wann spricht, wie sie Nachrichten weitergeben und wann sie aufhören sollen. Aber wenn Sie an ernsthaften, zustandsbehafteten KI-Systemen arbeiten, die Transparenz und volle Kontrolle benötigen, bietet AutoGen Ihnen genau die Bausteine, die Sie brauchen.
Es eignet sich am besten für Forschungsteams, fortgeschrittene Entwickler oder jeden, der versucht, komplexes Denken über mehrere KI-Agenten hinweg zu modellieren. Sie "konfigurieren keinen Chatbot" - Sie entwerfen ein Protokoll der Intelligenz.
Wesentliche Merkmale:
- Konversationelle Agentengrafik: Agenten kommunizieren über strukturierte Nachrichtenflüsse anstelle von statischen Ketten
- Steuerung der Orchestrierung: Sie definieren Turn-Taking, Speicherumfang und Aufgabengrenzen
- Nachverfolgung und Fehlersuche: Mit der integrierten Ablaufverfolgung können Sie den Beitrag der einzelnen Agenten bei mehrstufigen Aufgaben überprüfen.
- Tool Use: Unterstützt benutzerdefinierte Tools und Funktionsaufrufe über Agenten hinweg
Preisgestaltung:
- Frei und quelloffen (MIT-Lizenz)
- Funktioniert mit jedem LLM OpenAI, Azure, lokale Modelle)
5. LangChain
Mit LangChain-Agenten können Sie logikgesteuerte Arbeitsabläufe erstellen, bei denen der Agent bei jedem Schritt das zu verwendende Werkzeug auswählt. Sie definieren sein Ziel, fügen Tools wie Suche, Codeausführung oder APIs hinzu und lassen ihn seinen Weg durch die Aufgaben finden.
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Es ist eines der flexibelsten Setups, das es gibt, aber es ist auch sehr codeorientiert. Sie kümmern sich selbst um Speicher, Flusskontrolle und Fehlerbehandlung. Und obwohl sie einen Graph Builder für die visuelle Orchestrierung eingeführt haben, ist dieser noch nicht ausgereift genug für einen vollständigen Agentenbetrieb oder einen klaren Einblick in das Agentenverhalten.
LangChain ist ideal, wenn Sie eine vollständige Anpassung wünschen und es Ihnen nichts ausmacht, die Dinge manuell zusammenzufügen. Es ist leistungsstark, aber erwarten Sie, dass Sie die schwere Arbeit machen.
Wesentliche Merkmale:
- Dynamische Werkzeugnutzung: Agenten entscheiden auf der Grundlage von Eingaben, welche Tools sie aufrufen
- Speicher-Unterstützung: Hinzufügen von Kontextspeicher für längere Unterhaltungen
- LangSmith-Integration: Verfolgung, Fehlersuche und Überwachung von mehrstufigen Läufen
- Hochgradig erweiterungsfähig: Überschreiben Sie Komponenten oder schließen Sie Ihre Werkzeuge an
Preisgestaltung:
- LangChain-Framework: Frei und Open-Source
- LangSmith (optional): Kostenpflichtiges Debugging- und Evaluierungstool
- Kosten für die Nutzung: Abhängig von den verwendeten Modellen und Drittanbieter-Tools
Lehren aus dem Aufbau von Agenten-Workflows
Die meisten Agenten-Frameworks vermitteln den Eindruck, dass es bei der Orchestrierung nur darum geht, ein paar Flows zu verbinden und Speicher weiterzugeben. Sobald jedoch mehr als ein Agent Live-Logik ausführt, kommt es zu unerwarteten Störungen.
Die Übergaben werden chaotisch - der Kontext geht verloren. Agenten wiederholen sich. Und das Schlimmste ist, dass Sie keine Ahnung haben, wo das System versagt hat, bis es zu spät ist.
Hier sind die Muster, die funktionieren - Dinge, die man nur lernt, wenn man ein paar kaputte Systeme versendet und den Weg durch das Chaos zurückverfolgt.
Strukturierung von Agentenentscheidungen
Agenten anhand der Nachricht des Benutzers entscheiden zu lassen, was als Nächstes zu tun ist, mag wie eine intelligente Abkürzung erscheinen, führt aber schnell zu Verwirrung. Workflows werden in der falschen Reihenfolge ausgelöst, Schritte werden übersprungen, und das System wird unberechenbar.
Was passiert, ist, dass Sie das Modell die nächsten Aktionen halluzinieren lassen. Es hat keine klare Vorstellung von Ihrem System. Also rät es - und es rät falsch.
Behandeln Sie Ihre Agenten stattdessen wie Funktionen. Bitten Sie sie, eine Steueranweisung auszugeben, wie "route to calendar_agent" oder "next step would be verify_info". Ihr Orchestrator entscheidet dann anhand dieser Anweisung, was als nächstes geschieht. Halten Sie die Logik außerhalb des Modells - dort, wo Sie ihr vertrauen können.
Umfang Agentenspeicher
Wenn Agenten zu viel Kontext gemeinsam nutzen, kommt es zu Problemen. Ein Agent schließt eine Aufgabe ab, und ein anderer macht sie rückgängig, indem er auf veraltete oder irrelevante Daten zurückgreift. Je mehr Workflows Sie hinzufügen, desto unübersichtlicher wird es.
Dies geschieht, wenn alle Ihre Agenten in denselben Speicher lesen und schreiben. Keine Grenzen. Ein Agent verschmutzt den Kontext für einen anderen, und plötzlich kommt es zu schwer nachvollziehbaren Fehlern.
Geben Sie jedem Agenten seinen eigenen skalierten Kontext. Geben Sie nur das ein, was er braucht - nicht mehr. Stellen Sie sich vor, Sie geben jedem Agenten einen gezielten Arbeitsauftrag und nicht den vollen Zugriff auf den Gruppenchatverlauf des Systems.
Drift der Schleife stoppen
Wenn Sie Planer-Ausführer-Paare verwenden, erstellen Sie in der Regel eine Schleife: Der Planer entscheidet, was geschehen soll, der Ausführer führt es aus, und der Planer überprüft das Ergebnis, um zu entscheiden, was als Nächstes geschieht.
Die Schleife bricht ab, weil der Planer keine Erinnerung daran hat, was bereits getan wurde. Keine Aufgabenhistorie. Keine Checkliste. Er sieht nur den aktuellen Zustand und beschließt, es erneut zu versuchen.
Wenn Sie Agentenschleifen verwenden, müssen Sie jede Aufgabe verfolgen - wer was ausgeführt hat, was er zurückgegeben hat und ob er erfolgreich war. Auf diese Weise verhindern Sie, dass das System seinem Schwanz hinterherläuft.
Rückgabe strukturierter Ausgaben
Ihr System sieht vielleicht so aus, als würde es funktionieren - es kommen Antworten zurück, und der Agent klingt intelligent -, aber hinter den Kulissen passiert nichts. Der Agent sagt etwas wie "Hier ist Ihre Zusammenfassung", aber Ihr Orchestrator hat keine Ahnung, was er als nächstes tun soll.
Der Grund? Ihre Agenten sprechen mit dem Benutzer, nicht mit dem System. Es gibt keine maschinenlesbare Ausgabe, also hat Ihre Logikschicht nichts, worauf sie reagieren kann.
Have agents return structured outputs — like { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. That gives your orchestrator something to route. Modern agentic protocols like the Model Context Protocol are trying to standardize this across platforms, but you can start simple.
Aufgabenfortschritt verfolgen
Manchmal vergisst Ihr System einfach, was es gerade tut. Ein Benutzer weicht vom Skript ab, ein API-Aufruf schlägt fehl, und plötzlich fängt der Bot von vorne an - oder schlimmer noch, er sagt, er sei fertig, obwohl er die Aufgabe nie wirklich beendet hat.
Das liegt daran, dass Sie die Erinnerung wie den Fortschritt einer Aufgabe behandeln. Aber die Erinnerung ist nur ein Verlauf - sie sagt Ihnen nicht, wo Sie sich im Arbeitsablauf befinden.
Sie benötigen einen separaten Aufgabenstatus, der festhält, was bereits erledigt wurde, was noch aussteht und was das Ziel ist. Auf diese Weise können Sie, selbst wenn etwas unterbrochen wird, mitten im Prozess wiederherstellen und die Aufgabe sauber abschließen.
Start building an agentic system
Botpress gibt Ihnen alles an die Hand, was Sie für die Erstellung und Orchestrierung rollenbasierter Agenten benötigen: modulare Workflows, Echtzeitspeicher, Verwendung von Tools und eine autonome Steuerung, die alles miteinander verbindet. Sie definieren die Logik. Die Agenten machen die Arbeit.
Ganz gleich, ob Sie einen Support-Assistenten, einen Buchungsablauf oder einen internen Betriebsroboter entwickeln, Sie können mit einigen wenigen Workflows beginnen und Ihr System mit zunehmender Intelligenz erweitern.
Fangen Sie jetzt an zu bauen - es ist kostenlos.
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