- Bei der Orchestrierung von KI-Agenten werden mehrere rollenspezifische Agenten durch einen zentralen Controller koordiniert.
- Eine gemeinsam genutzte Speicherebene bewegt sich zwischen den Agenten, ist aber skaliert, so dass kein Agent die Arbeit eines anderen rückgängig machen kann.
- Das Orchestrierungsdesign behebt Koordinationsfehler, die dazu führen, dass Agenten ins Stocken geraten oder unvorhersehbar handeln, indem es ihnen Struktur und Verantwortlichkeit verleiht.
- Effiziente Systeme verfolgen den Status der Aufgabe getrennt vom Gesprächsverlauf, so dass eine Wiederherstellung mitten im Prozess möglich ist, wenn etwas schief geht.
- Frameworks wie Botpress, CrewAI, OpenAI Agents SDK, AutoGen und LangChain bieten verschiedene Wege zum Aufbau orchestrierter Systeme.
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 KI-Agenten immer komplexere Aufgaben übernehmen, beobachten wir eine Verlagerung hin zu einer klareren Rollendefinition, einer tieferen Koordination und einer intelligenteren Delegation von Aufgaben über verschiedene Systeme hinweg - eine wichtige Entwicklung für Teams, die KI-Agenten entwickeln möchten.
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?
Bei der Orchestrierung von KI-Agenten werden mehrere spezialisierte KI-Agenten - jeder mit einer bestimmten Aufgabe - koordiniert, um gemeinsam auf ein bestimmtes Ziel hinzuarbeiten. Anstatt sich darauf zu verlassen, dass ein Chatbot alles erledigt, wird das System durch Orchestrierung in kleinere, fokussierte Komponenten aufgeteilt, die effizienter zusammenarbeiten.
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.
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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 - Einzelagenten vs. Multiagenten - ist nicht nur architektonischer Natur. Er ist strategischer Natur. Der eine skaliert mit der Komplexität, während der andere daran zerbricht.
Hier sehen Sie, wie die beiden Systeme bei wichtigeren Benchmarks abschneiden:
Wie funktioniert die Agenten-Orchestrierung?
Die Agentenorchestrierung funktioniert über einen zentralen Controller, der steuert, wann und wie die einzelnen KI-Agenten Aufgaben ausführen. Jeder Agent ist für eine bestimmte Funktion zuständig, und der Controller koordiniert seine Aktionen auf der Grundlage von Systemkontext, Benutzereingaben oder Geschäftslogik.
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 steht ein Controller, der entscheidet, welcher Agent zu einem bestimmten Zeitpunkt eine Aufgabe übernehmen soll. Dieser Controller kann regelbasiert, völlig autonom oder irgendwo dazwischen sein. Seine Aufgabe: die Aufgabe weiterleiten, den Status verfolgen und dafür sorgen, dass sich die Agenten nicht gegenseitig auf die Füße treten.
Jeder Agent ist eng begrenzt und in sich geschlossen. Er kann eine Zusammenfassung erstellen, ein externes Tool aufrufen, eine Benutzereingabe validieren oder entscheiden, was als nächstes zu tun ist. Einige sind reaktiv, andere können Folgeaktionen auslösen. Der Controller wechselt zwischen ihnen wie ein Dirigent, der die Instrumente eines Orchesters ansteuert.
Gemeinsame Nutzung von Kontexten in Multi-Agenten-Systemen
Das Multi-Agenten-System nutzt einen gemeinsamen Speicher - häufig ein JSON-Objekt oder einen Sitzungsstatus - der zwischen den Agenten ausgetauscht wird. Jeder liest und schreibt in diesen Kontext, und der Controller verwendet diese Aktualisierungen, um zu entscheiden, was als Nächstes geschieht.
Zum Beispiel in einem Reiseplanungs-Bot:
- Benutzeragent: Führt Unterhaltungen und sammelt Präferenzen
- Recherche-Agent: Findet Flug- und Hoteloptionen
- Planer-Agent: Stellt die Reiseroute zusammen
- Vollstreckungsbeamter: Bücher, was gebraucht wird
Keiner dieser Agenten kennt das Gesamtbild - und das muss er auch nicht. Der Router-Agent hält sie Schritt für Schritt auf dem Laufenden.
Orchestrierung ist die Art und Weise, wie Sie von einem Chatbot, der antwortet, zu einem skalieren, 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 und von den vertikalen Agenten gemeinsam genutzt wird.
Es wurde für Entwickler entwickelt, die Flexibilität wünschen, ohne die Infrastruktur neu aufbauen zu müssen. Wenn Sie Agenten für den Support, die Buchung, die Planung, das Onboarding oder die internen Abläufe bereitstellen möchten, 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 wurde für Teams entwickelt, die eine Orchestrierung wünschen, ohne eine eigene Infrastruktur aufbauen zu müssen. Es basiert auf einer Team-Metapher: Sie definieren Rollen, weisen Ziele zu und verbinden jeden Agenten mit Tools und Speicher. Dann arbeiten sie zusammen, um Aufgaben zu erledigen.
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 der GPT 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
Best Practices für die Implementierung von KI-Agenten-Orchestrierung
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, übersprungenen Schritten und unvorhersehbarem Verhalten.
Was passiert, ist, dass Sie dem Modell erlauben, die nächsten Aktionen zu halluzinieren. 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 wie "route zum kalender_agent" oder "Der nächste Schritt wäre verify_info". Dann wird Ihr . entscheidet auf dieser Grundlage, wie es weitergeht. Behalten Sie die Logik außerhalb des Modells - wo man ihr vertrauen kann.
Umfang Agentenspeicher
Wenn Agenten zu viel Kontext gemeinsam nutzen, kommt es zu Problemen. Ein Agent erledigt eine Aufgabe, und ein anderer macht sie rückgängig, indem er auf veraltete oder irrelevante Daten reagiert.
Dies ist der Fall, wenn alle Ihre Agenten in denselben globalen Speicher lesen und schreiben. Keine Grenzen. Ein Agent verschmutzt den Kontext für einen anderen.
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 prüft das Ergebnis, um zu entscheiden, was als nächstes zu tun ist.
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 diese Aufgabe verfolgt:
- was bereits getan wurde
- was anhängig ist
- was das Ziel ist
Auf diese Weise können Sie, selbst wenn etwas kaputt geht, mitten im Prozess wiederherstellen und die Aufgabe sauber beenden.
Mit dem Aufbau eines Agentensystems beginnen
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.
Häufig gestellte Fragen
Was ist KI-Agenten-Orchestrierung?
Die Orchestrierung von KI-Agenten ist die Koordination mehrerer spezialisierter KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben als System zu erfüllen.
Wie unterscheidet sich die Agenten-Orchestrierung von herkömmlichen Chatbots?
Anstatt dass ein Bot alles macht, konzentriert sich jeder Agent auf eine einzige Aufgabe, die von einem zentralen Controller koordiniert wird.
Können Agenten selbständig handeln?
Ja, einige Agenten können Folgeaktionen auslösen, aber die Orchestrierung sorgt dafür, dass sie aufeinander abgestimmt bleiben.
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