Kommentar von Oleksii Reshetniiak, Intellias Agentenbasierte Workflows: Die Wahl zwischen den beiden gängigsten Mustern

Mit dem Einzug agentischer Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen prüfen immer mehr Organisationen, wie Teams aus KI-Agenten komplexe Workflows unterstützen, Entscheidungen automatisieren und manuelle Prozesse reduzieren können. Das Potenzial ist groß – gleichzeitig besteht jedoch die Gefahr, Multi-Agenten-Architekturen als Standardlösung zu betrachten.

In der Praxis geht es jedoch nicht darum, möglichst viele Agenten in ein System zu integrieren. Entscheidend ist vielmehr, ob zusätzliche Agenten dabei helfen, ein Problem zuverlässiger, effizienter und sicherer zu lösen.

Die Orchestrierung mehrerer Agenten kann erheblichen Mehrwert schaffen, indem Aufgaben auf spezialisierte Agenten verteilt und flexiblere Workflows ermöglicht werden. Gleichzeitig steigen jedoch die Anforderungen an Komplexität, Kostenkontrolle und Governance, die von Beginn an sorgfältig berücksichtigt werden müssen.

Welche KI-Architektur Unternehmen wirklich brauchen

Für viele KI-Anwendungen reicht ein einzelner Agent vollkommen aus. Er kann Anfragen verstehen, Informationen abrufen, Tools aufrufen, Ergebnisse analysieren und eine Antwort generieren. In zahlreichen Geschäftsszenarien ist das völlig ausreichend. Solche Systeme lassen sich einfacher testen und überwachen und sind in der Regel auch kosteneffizienter.

Herausforderungen entstehen, wenn eine Aufgabe den Rahmen eines einzelnen Entscheidungs- oder Denkprozesses überschreitet. Ein einzelner Agent muss dann möglicherweise zu viele Informationen gleichzeitig verarbeiten, zahlreiche Werkzeuge nutzen oder mehrere, teilweise widersprüchliche Aufgaben parallel bewältigen. So kann er beispielsweise gleichzeitig Anfragen klassifizieren, Daten recherchieren, Ergebnisse validieren, Geschäftssysteme aktualisieren und die Resultate verständlich erklären müssen. Mit zunehmender Komplexität können Genauigkeit, Antwortzeiten und Zuverlässigkeit darunter leiden.

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Genau an diesem Punkt spielt die Multi-Agenten-Orchestrierung ihre Stärken aus. Anstatt einen einzigen Agenten mit sämtlichen Aufgaben zu betrauen, werden diese auf spezialisierte Agenten verteilt. Einzelne Agenten übernehmen klar definierte Verantwortlichkeiten – etwa die Erkennung der Nutzerabsicht, die Datenrecherche, die Analyse von Informationen, die Validierung von Ergebnissen oder die Ausführung von Aktionen in Unternehmenssystemen.

Das Prinzip ähnelt der Zusammenarbeit erfolgreicher Teams: Spezialisten konzentrieren sich auf ihre jeweiligen Kernkompetenzen, während eine koordinierende Instanz den gesamten Prozess steuert. Je nach Anwendungsfall können Agenten nacheinander arbeiten, parallel Aufgaben bearbeiten oder von einem leitenden Agenten koordiniert werden, der Aufgaben dynamisch verteilt. Welches Orchestrierungsmodell gewählt wird, sollte sich stets an den Anforderungen des jeweiligen Workflows orientieren.

Koordination spezialisierter KI-Agenten

Bei Intellias setzen wir diesen Ansatz zunehmend in Enterprise-Copiloten und Produktivitätsassistenten ein. Ein koordinierender Agent klassifiziert eingehende Anfragen – beispielsweise Informationsrecherche, Datenextraktion, Workflow-Ausführung oder beratende Unterstützung – und leitet sie an den jeweils am besten geeigneten Spezialisten weiter. Jeder Agent ist mithilfe spezifischer Prompts, Tools und Modelle auf seine Aufgabe optimiert.

Die Vorteile liegen auf der Hand: Eine klare Spezialisierung, schnellere Verarbeitung durch parallele Ausführung sowie eine modulare Architektur, die sich flexibel weiterentwickeln lässt.

Dennoch bringt die Orchestrierung auch Herausforderungen mit sich. Die Koordination mehrerer Agenten erhöht die Komplexität, den Governance-Aufwand und die Betriebskosten. Deshalb sollten Multi-Agenten-Architekturen nicht als Standardlösung betrachtet werden. In vielen Fällen ist ein einzelner Agent innerhalb eines konsistenten Verarbeitungskontexts nach wie vor die effektivste Wahl. Erst wenn Umfang oder Komplexität einer Aufgabe die Fähigkeiten eines einzelnen Agenten sinnvoll übersteigen, entfaltet die Orchestrierung ihren Mehrwert.

Ein weiterer etablierter Ansatz ist die dynamische Delegation. Dabei übernimmt ein leitender Agent die Gesamtverantwortung für das Ziel und weist spezialisierte Agenten je nach Bedarf einzelnen Aufgaben zu. Dieses Muster eignet sich besonders für die Dokumentenverarbeitung, Analyseprozesse und KI-gestützte Entscheidungsunterstützung.

Sein größter Vorteil ist die Flexibilität. Statt starren, vordefinierten Workflows zu folgen, kann das System seine Vorgehensweise anhand von Zwischenergebnissen dynamisch anpassen. Dadurch lassen sich auch komplexe und weniger vorhersehbare Aufgaben effizient bewältigen.

Von der Architektur zum Geschäftserfolg

In der Praxis lassen sich mit diesem Ansatz deutliche Effizienzsteigerungen in traditionell zeitaufwendigen Prozessen erzielen. Ein Beispiel ist die Lead-Qualifizierung. Durch die Zusammenarbeit mehrerer spezialisierter Agenten kann sich der gesamte Prozess von mehreren Stunden auf wenige Minuten verkürzen: Ein Agent sammelt Informationen über den Lead, ein weiterer bewertet dessen Übereinstimmung mit dem Ideal Customer Profile (ICP), ein dritter aktualisiert das CRM-System und ein vierter leitet die Verkaufschance an den passenden Vertriebsmitarbeiter weiter. Das Ergebnis ist eine um 80 Prozent kürzere Qualifizierungszeit sowie eine höhere Datenqualität und schnellere Übergaben innerhalb des Vertriebsprozesses.

Ein ähnlicher Ansatz eignet sich für das Recruiting. Orchestrierte Agenten können wiederkehrende Schritte im Einstellungsprozess übernehmen und den Zeitaufwand für HR-Erstgespräche mit Kandidaten um bis zu 70 80 Prozent reduzieren. Recruiter gewinnen dadurch mehr Zeit für die Aspekte, die menschliches Urteilsvermögen erfordern – etwa die persönliche Bewertung, eine positive Candidate Experience und den Aufbau einer vertrauensvollen Beziehung.

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Auf Unternehmensebene ist eine leistungsfähige Orchestrierung zudem auf eine nahtlose Integration angewiesen. Standards wie das Model Context Protocol (MCP) und die Agent-to-Agent-Kommunikation (A2A) ermöglichen Agenten den Zugriff auf Werkzeuge sowie die Zusammenarbeit über verschiedene Technologieplattformen hinweg. Dadurch entstehen skalierbare, erweiterbare und herstellerunabhängige Architekturen.

Was Enterprise-taugliche Orchestrierung auszeichnet

Neben messbaren Effizienzgewinnen – etwa einer um 80 80 Prozent kürzeren Lead-Qualifizierung und einer um 70 80 Prozent reduzierten Bearbeitungszeit im Recruiting – bietet die Multi-Agenten-Orchestrierung vor allem mehr Flexibilität. Einzelne Agenten lassen sich unabhängig voneinander verbessern, wodurch Innovationen schneller umgesetzt werden können. Gleichzeitig können Fehler häufig isoliert werden, ohne den gesamten Workflow zu beeinträchtigen.

Diese Vorteile gehen allerdings mit höherer Komplexität einher. Multi-Agenten-Systeme erfordern mehr Koordination, höhere Rechenressourcen und deutlich umfangreichere Tests als Architekturen mit nur einem Agenten. Mit zunehmender Anzahl von Agenten entwickelt sich das System zu einer verteilten Softwareumgebung – und bringt damit viele der bekannten betrieblichen Herausforderungen verteilter Systeme mit sich.

Der Erfolg hängt deshalb maßgeblich von einer konsequenten Engineering-Disziplin ab. Besonders wichtig sind dabei folgende Grundprinzipien:

• Klare Verantwortlichkeiten: Jeder Agent sollte eine eindeutig definierte Rolle übernehmen – ohne Überschneidungen oder Unklarheiten.

• Bewusst konzipierte Orchestrierung: Routing, Delegation und Koordination sollten von Anfang an Bestandteil der Architektur sein und nicht erst im laufenden Betrieb entstehen.

• Governance by Design: Berechtigungen, Richtlinien, Iterationsgrenzen und Kostenkontrolle müssen bereits in der Konzeption berücksichtigt werden.

• Beobachtbarkeit und Nachvollziehbarkeit: Unternehmen benötigen Transparenz über Entscheidungen der Agenten, den Einsatz von Tools und sämtliche Systeminteraktionen, um Nachvollziehbarkeit, Kontrolle und Vertrauen sicherzustellen.

Auch menschliche Aufsicht bleibt ein wesentlicher Bestandteil des Gesamtkonzepts. Insbesondere bei risikobehafteten Entscheidungen oder Situationen, die menschliches Urteilsvermögen erfordern, schafft sie eine zusätzliche Kontroll- und Sicherheitsebene.

Der wahre Maßstab für Erfolg

Die Orchestrierung mehrerer KI-Agenten kann erheblichen Mehrwert schaffen – allerdings nur, wenn sie zielgerichtet eingesetzt wird und auf einer soliden technischen Grundlage basiert. Entscheidend ist nicht die Anzahl der eingesetzten Agenten, sondern die Wahl der Architektur, die am besten zur jeweiligen Herausforderung passt.

Das Ziel besteht nicht darin, ein Höchstmaß an Autonomie zu erreichen. Entscheidend ist vielmehr, KI-Systeme zu entwickeln, die zuverlässig, transparent und langfristig echten geschäftlichen Mehrwert schaffen.

Bei Intellias steht deshalb ein pragmatischer Ansatz im Mittelpunkt. Teams aus KI-Agenten werden nicht eingesetzt, weil der Markt das erwartet, sondern dann, wenn sie nachweislich die beste Lösung darstellen und langfristig Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und nachhaltigen Geschäftserfolg ermöglichen.

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