Multi-Agenten-Systeme in der Praxis: Architektur, Koordination und Anwendungsfälle
Anfang 2024 war der Stand der Technik bei KI-gestütztem Coding: besseres Autocomplete. GitHub Copilot schlug die nächste Zeile vor. Man akzeptierte oder lehnte ab. Der Mensch blieb fest am Steuer, die KI war ein Beifahrer, der gelegentlich die Karte las.
Zwei Jahre später beobachten wir, wie KI-Agenten sich untereinander koordinieren, konkurrierende Hypothesen diskutieren und eine Codebasis unter sich aufteilen wie ein kleines Engineering-Team. Der Wandel von „KI als Code-Vervollständiger" zu „KI als Engineering-Team" ging schneller als die meisten Prognosen erwarten ließen. Und die Auswirkungen auf die Art, wie Software gebaut wird, sind tiefgreifend.
Dieser Artikel untersucht die Architektur, praktischen Anwendungen und ehrlichen Grenzen von Multi-Agent-KI-Coding, mit Claude Codes experimentellem Agent-Teams-Feature als primärem Beispiel, eingebettet in die breitere Entwicklung der Entwickler-Toollandschaft.
Von Autocomplete zu autonomen Teams: Ein Zwei-Jahres-Bogen
Um zu verstehen, wo wir stehen, hilft ein Blick zurück.
Anfang 2024: Die Copilot-Ära. KI-Coding-Tools waren ausgefeilte Autocomplete-Engines. Copilot, Codeium und TabNine sagten das nächste Token vorher. Interaktion fand Zeile für Zeile statt. Der Entwickler behielt die volle Kontrolle. Kontextfenster waren klein. Multi-File-Awareness war begrenzt. Die KI konnte keine Terminal-Befehle ausführen, keine Dokumentation durchsuchen und ihren eigenen Output nicht verifizieren. In unserem KI-Code-Editor-Vergleich haben wir diese Generation von Tools evaluiert.
Ende 2024 — Anfang 2025: Die agentische Wende. Cursors Composer-Modus, Windsurf Cascade und Claude Codes CLI führten ein grundlegend anderes Interaktionsmodell ein. Statt die nächste Zeile vorzuschlagen, konnten diese Tools mehrstufige Pläne ausführen: Dateien lesen, Code schreiben, Tests ausführen, Fehler beheben und iterieren. Der Entwickler beschrieb die Absicht; der Agent führte aus. Das war der Sprung von Code-Completion zu agentischen Workflows. Ein einzelner Agent, der in einer Schleife aus Denken, Handeln und Beobachten arbeitete.
Ende 2025 — Anfang 2026: Der Multi-Agent-Shift. Das Single-Agent-Modell stieß an eine Grenze. Komplexe Refactorings, die Frontend, Backend und Tests gleichzeitig betrafen, überforderten ein einzelnes Kontextfenster. Debugging erforderte die Erkundung mehrerer Hypothesen, aber ein einzelner Agent verankerte sich auf seiner ersten Theorie. Wie The Pragmatic Engineer beobachtete, begannen Senior Engineers „parallele KI-Agenten zu starten" als neues Workflow-Pattern. Die Lösung: Der KI das gleiche Werkzeug geben, das Menschen für komplexe Projekte nutzen. Ein Team.
Wie funktionieren KI-Agent-Teams in der Praxis?
Claude Codes Agent-Teams-Feature, experimentell veröffentlicht im Februar 2026, bietet eine konkrete Implementierung des Multi-Agent-Patterns. Das Verständnis der Architektur zeigt sowohl das Potenzial als auch die Engineering-Constraints bei der Koordination mehrerer KI-Instanzen.
Das Lead-Teammate-Modell
Die Architektur spiegelt ein kleines Engineering-Team wider:
Die entscheidende architektonische Unterscheidung zu Sub-Agenten: Teammates können sich direkt untereinander Nachrichten senden. Wenn ein Backend-Agent ein API-Feld umbenennt, kann er den Frontend-Agenten sofort informieren, ohne den Umweg über den Lead. Diese horizontale Kommunikation macht das System zum Team statt zur reinen Dispatch-Queue.
Delegate Mode: Der Manager, der nicht codet
Ein subtiles, aber wichtiges Feature ist der Delegate Mode (umschaltbar mit Shift+Tab). Ohne ihn beginnt der Lead oft, Aufgaben selbst zu implementieren, anstatt zu koordinieren. Der Delegate Mode beschränkt den Lead auf Koordinationstools: Agenten spawnen, Aufgaben zuweisen, Nachrichten senden und Ergebnisse reviewen. Keine Datei-Schreibzugriffe. Keine Terminal-Befehle.
Das spiegelt ein reales Management-Antipattern wider. Der Senior Engineer, der „mal kurz" selbst eine Aufgabe umsetzt, blockiert das Team. Delegate Mode erzwingt die Disziplin reiner Orchestrierung.
Die geteilte Task-Liste
Koordination läuft über eine geteilte Task-Liste in .claude/tasks/{team-name}/. Aufgaben haben drei Zustände: ausstehend, in Bearbeitung und abgeschlossen. Das System unterstützt Dependency Chains: Task B kann nicht beansprucht werden, bis Task A als abgeschlossen markiert ist. File-Locking verhindert, dass zwei Agenten gleichzeitig dieselbe Aufgabe greifen.
Quality Gates erweitern das durch Hooks. TeammateIdle wird ausgeführt, wenn ein Teammate aufhören will, und TaskCompleted läuft, wenn eine Aufgabe als erledigt markiert wird. Beide können den Zustandsübergang ablehnen und Feedback senden, was den Agenten zur Weiterarbeit zwingt. Das ist im Grunde CI/CD für Agentenverhalten.
Welche Anwendungsfälle rechtfertigen Multi-Agent-Entwicklung?
Multi-Agent-Koordination hat echten Overhead: höhere Token-Kosten, Koordinationsverzögerungen und Setup-Komplexität. Diese vier Muster rechtfertigen den Aufwand konsistent.
1. KI-erzwungene testgetriebene Entwicklung
Zwei Agenten spawnen. Agent A schreibt fehlschlagende Tests. Agent B implementiert den Code, damit sie bestehen. Agent A kann Agent Bs Implementierung während des Testschreibens nicht sehen, und Agent B kann nicht starten, bis die Tests existieren.
Warum das wichtig ist: Wenn ein einzelner Agent sowohl Tests als auch Implementierung schreibt, schreibt er unbewusst Tests, die seinen eigenen Annahmen entsprechen. Die Rollentrennung erzeugt echten adversarialen Druck. Die Tests verifizieren Verhalten, nicht die Implementierung.
2. Paralleles Code-Review mit spezialisierten Perspektiven
Ein einzelner Reviewer tendiert dazu, sich auf eine Art von Problem zu konzentrieren. Drei Agenten spawnen, jeder mit einem spezifischen Mandat:
- Security-Reviewer: SQL-Injection, XSS, Authentifizierungsfehler, Secrets im Code
- Performance-Reviewer: N+1-Queries, Memory Leaks, unnötige Re-Renders, fehlende Indizes
- Test-Coverage-Reviewer: Ungetestete Edge Cases, fehlende Fehlerpfade, Assertion-Qualität
Jeder Agent reviewt dasselbe Changeset, wendet aber einen anderen Filter an. Der Lead synthetisiert die Ergebnisse. Man erhält drei tiefe, spezialisierte Reviews in der Zeit eines oberflächlichen Durchgangs.
3. Debugging mit konkurrierenden Hypothesen
Wenn ein Bug schwer reproduzierbar ist, findet ein einzelner Agent eine plausible Erklärung und hört auf zu suchen — ein Phänomen, das Psychologen als Ankerbias bezeichnen. Das Gegenmittel: fünf Agenten spawnen, jeder mit einer anderen Theorie zur Ursache.
Die Agenten untersuchen parallel und, entscheidend, debattieren untereinander. Agent Cs Erkenntnisse können Agent As Theorie widerlegen. Diese adversariale Struktur produziert zuverlässigere Root-Cause-Analysen als sequenzielle Untersuchung, weil die Theorie, die aktive Widerlegungsversuche überlebt, wahrscheinlicher korrekt ist.
4. Cross-Layer Feature-Implementierung
Ein neues Feature, das API, Frontend und Testsuite betrifft, kann auf drei parallel arbeitende Agenten aufgeteilt werden, wobei jeder eine andere Schicht verantwortet. Dependency Chains stellen sicher, dass der Frontend-Agent wartet, bis die API-Typen definiert sind. Der Test-Agent kann sofort mit dem Aufbau von Integrationstests beginnen.
Hier glänzen Multi-Agent-Systeme gegenüber sequenzieller Single-Agent-Arbeit. Wenn Frontend, Backend und Tests parallel geschrieben werden, komprimiert man die Kalenderzeit, ohne die Qualität zu komprimieren.
Das Plan-Then-Swarm-Pattern
Erfahrene Nutzer haben sich auf einen Workflow geeinigt, der konsistent bessere Ergebnisse liefert als Ad-hoc-Team-Erstellung:
Schritt 1 — Planen im Single-Agent-Modus. Den Lead bitten, die relevanten Dateien zu lesen und einen detaillierten Plan zu erstellen. Noch kein Team. Nur ein Agent, der das Problem durchdenkt.
Schritt 2 — Den Plan kritisieren. Den Plan selbst reviewen. Annahmen hinterfragen. Schritte umordnen. Unnötige Arbeit entfernen. Hier hat menschliches Urteil den größten Hebel.
Schritt 3 — Das Team mit dem genehmigten Plan spawnen. Sobald der Plan feststeht, den Lead anweisen, ihn mit einem Team auszuführen. Jeder Teammate erhält spezifische, genehmigte Anweisungen statt vager Ziele.
Warum das funktioniert: Teammates erben nicht die Gesprächshistorie des Leads. Sie kennen nur, was in ihrem Spawn-Prompt und der CLAUDE.md des Projekts steht. Ein gut definierter Plan stellt sicher, dass sie den nötigen Kontext haben. Ohne ihn halluzinieren Agenten Anforderungen und produzieren widersprüchliche Implementierungen.
Was sind die realen Grenzen von Agent-Teams?
Agent-Teams sind keine Magie. Die aktuelle Implementierung hat scharfe Kanten, die jeder Praktiker kennen sollte.
Token-Kosten-Multiplikation
Jeder Teammate ist eine vollständige, unabhängige Claude-Session mit eigenem Kontextfenster. Ein Team aus vier Agenten verbraucht rund 4x die Tokens einer einzelnen Session. Anthropics eigenes Engineering-Team hat 20.000 Dollar API-Kosten in einem zweiwöchigen Projekt ausgegeben, bei dem 16 parallele Agenten einen C-Compiler bauten. Für die meisten Teams kostet eine 10-minütige Swarm-Session 5–15 Dollar.
Keine Session-Wiederaufnahme
Wenn die Lead-Session abstürzt, ist das Team weg. Man kann sich nicht mit verwaisten Teammate-Prozessen wieder verbinden. Das ist die frustrierendste Limitation in der Praxis, weil lange Swarm-Sessions echtes Risiko tragen. Früh sichern, oft committen.
Koordinationsverzögerung
Die geteilte Task-Liste nutzt File-Locking, das nicht instantan ist. Agenten vergessen manchmal, Aufgaben als abgeschlossen zu markieren, was abhängige Tasks blockiert. Der Lead beginnt gelegentlich selbst mit der Implementierung, statt auf Teammates zu warten. Das sind die rauen Kanten eines experimentellen Features.
Kontext-Fragmentierung
Teammates wissen nicht, was andere Teammates denken — nur was sie in Nachrichten sagen. Wenn Agent A eine neue Utility-Funktion erstellt, aber Agent B nicht darüber informiert, erstellt Agent B möglicherweise ein Duplikat. Explizite Kommunikation ist für KI-Teams genauso wichtig wie für menschliche Teams.
Wohin entwickelt sich Multi-Agent-Coding?
Die Entwicklung der letzten zwei Jahre deutet an, wohin die nächsten zwei führen.
Kurzfristig (2026–2027): Standardisierung und Kostensenkung
Multi-Agent-Coding ist nicht exklusiv bei Anthropic. VS Code hat native Multi-Agent-Entwicklungsunterstützung angekündigt im Februar 2026. OpenAIs Codex-App verwaltet parallele Agenten von einer Desktop-Oberfläche. Googles Antigravity-Projekt zielt auf denselben Bereich. MIT Technology Review ernannte Generative Coding zu einer der Durchbruchstechnologien 2026. Das Pattern konvergiert zu einem Standard: ein Lead-Agent, der spezialisierte Worker mit geteiltem State koordiniert.
Token-Kosten werden fallen, wenn Modelle günstiger und effizienter werden. Die aktuellen 5–15 Dollar pro Swarm-Session werden zu 0,50–1,50 Dollar. Bei diesem Preisniveau wird Multi-Agent zum Standard für jede nicht-triviale Aufgabe.
Mittelfristig (2027–2028): Persistente Agent-Teams
Heutige Teams sind kurzlebig. Sie existieren für eine Session und verschwinden. Die nächste Evolution sind persistente Teams: KI-Squads, die State über Sessions hinweg beibehalten, vergangene Entscheidungen erinnern und über die Zeit Domain-Expertise aufbauen. Kombiniert mit Langzeitgedächtnissystemen würden diese Teams weniger wie temporäre Auftragnehmer und mehr wie permanente Teammitglieder funktionieren.
Der strukturelle Wandel: Developer als Architekt
Die wichtigste Veränderung ist nicht technologisch, sondern organisatorisch. Wie Anthropics 2026 Trends Report dokumentiert, nutzen Entwickler KI bereits bei rund 60 % ihrer Arbeit. Multi-Agent-Teams beschleunigen den Shift vom Code-Schreiben zur Intent-Spezifikation.
Der Kernwert des Entwicklers verschiebt sich zu Architektur, Systemdesign und Qualitätsurteil. Den Plan schreiben, den Agenten ausführen. Den Output reviewen. Die Guardrails definieren. Das ist kein Verlust an Kompetenz — es ist die gleiche Evolution, die stattfand, als Compiler Assembler ersetzten, als Frameworks rohes HTTP-Parsing ablösten und als CI/CD manuelles Deployment ersetzte. Die Abstraktionsschicht steigt. Der Mensch bewegt sich im Stack nach oben.
Ein konkretes Beispiel: Das C-Compiler-Projekt
Um das Abstrakte konkret zu machen: Anthropics Engineering-Team nutzte Agent Teams, um einen 100.000-Zeilen Rust-basierten C-Compiler zu bauen, der den Linux-Kernel kompilieren kann. Sechzehn Agenten arbeiteten parallel über fast 2.000 Sessions. Das Ergebnis besteht 99 % von GCCs Torture Tests und kann Linux 6.9 auf x86, ARM und RISC-V bauen.
Das Projekt zeigt sowohl die Decke als auch den Boden. Die Decke: ein koordiniertes KI-Team produzierte einen funktionierenden Compiler von Grund auf. Der Boden: es kostete 20.000 Dollar API-Gebühren, erforderte konstante menschliche Aufsicht beim Task-Design, und der generierte Code liegt bei der Optimierungsqualität deutlich hinter GCC. Die Agenten brauchten einen menschlichen Architekten, der definierte, was zu bauen ist, und eine rigorose Testsuite, die jeden Schritt verifiziert.
Die Lektion ist konsistent mit allem anderen in diesem Bereich: KI-Agenten multiplizieren menschliche Fähigkeiten. Sie ersetzen menschliches Urteil nicht.
Wie sollten Teams heute einsteigen?
Für Teams, die Multi-Agent-KI-Coding heute evaluieren:
Mit Review starten, nicht mit Implementierung. Paralleles Code-Review und Research sind die risikoärmsten, wertvollsten Einstiegspunkte. Es wird kein Code geschrieben. Keine Merge-Konflikte entstehen. Man lernt die Koordinationsmuster, ohne die Codebasis zu riskieren.
In Spezifikationen investieren. Die Qualität des Agenten-Outputs ist direkt proportional zur Qualität der Spezifikationen. Vage Prompts produzieren vagen Code. Detaillierte Pläne mit klaren Deliverables, Dateigrenzen und Akzeptanzkriterien produzieren zuverlässige Ergebnisse.
Den Menschen in der Schleife halten. Agenten überwachen. Korrigieren, wenn sie abdriften. Vor dem Merge reviewen. Das Developer-als-Architekt-Modell bedeutet nicht Abwesenheit. Es bedeutet Präsenz mit höherem Hebel.
Die Kosten im Blick behalten. Multi-Agent-Sessions verbrauchen Tokens schnell. Klein anfangen. ROI pro Session messen. Skalieren, wenn Evidenz vorliegt, dass der Koordinationsoverhead sich bezahlt macht.
FAQ: Multi-Agent-KI-Coding-Teams
Was sind KI-Agent-Teams in der Softwareentwicklung?
KI-Agent-Teams sind koordinierte Gruppen unabhängiger KI-Coding-Instanzen, die parallel an verschiedenen Teilen einer Aufgabe arbeiten. Ein Agent fungiert als Lead (ähnlich einem Engineering Manager), zerlegt die Arbeit und weist sie Teammate-Agenten zu, die jeweils ein eigenes Kontextfenster haben. Im Gegensatz zu einfachen Autocomplete-Tools können diese Agenten miteinander kommunizieren, eine Task-Liste teilen und Abhängigkeiten koordinieren.
Wie viel kosten Multi-Agent-Coding-Sessions?
Token-Kosten multiplizieren sich mit jedem Teammate, da jeder Agent ein vollständiges unabhängiges Kontextfenster unterhält. Ein Team aus vier Agenten verbraucht rund 4x die Tokens einer einzelnen Session. In der Praxis kostet eine 10-minütige Swarm-Session typischerweise 5–15 Dollar API-Gebühren. Anthropics C-Compiler-Projekt mit 16 Agenten kostete 20.000 Dollar über zwei Wochen. Die Kosten werden voraussichtlich deutlich sinken, wenn Modelle effizienter werden.
Wann sollte ich Agent-Teams statt eines einzelnen KI-Coding-Agenten einsetzen?
Agent-Teams rechtfertigen ihren Overhead in vier Szenarien: paralleles Code-Review mit spezialisierten Reviewern, Debugging mit konkurrierenden Hypothesen, Cross-Layer Feature-Implementierung (Frontend/Backend/Tests parallel) und KI-erzwungene testgetriebene Entwicklung. Für sequenzielle Aufgaben, Single-File-Edits oder Routinearbeit ist ein einzelner Agent kosteneffizienter.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Sub-Agenten und Agent-Teams?
Sub-Agenten laufen innerhalb einer einzelnen Session und können Ergebnisse nur an den Hauptagenten zurückmelden. Agent-Teams bestehen aus vollständig unabhängigen Sessions, die sich direkt untereinander Nachrichten senden, eine Task-Liste teilen und ohne Umweg über den Lead koordinieren können. Teams eignen sich besser für komplexe Arbeit, die Diskussion und Zusammenarbeit erfordert; Sub-Agenten sind besser für fokussierte Aufgaben, bei denen nur das Ergebnis zählt.
Fazit: Das Team ist die neue Einheit der KI
Die Progression von Autocomplete zu autonomen Agenten zu koordinierten Agent-Teams folgt einer klaren Trajektorie. Jeder Schritt hob die Abstraktionsschicht an und verschob mehr taktische Arbeit zur Maschine und mehr strategische Arbeit zum Menschen.
Multi-Agent-KI-Coding ist heute nicht für jedes Team und jede Aufgabe bereit. Die Kosten sind hoch, die Koordination ist unvollkommen, und das Tooling ist experimentell. Aber die Richtung ist unverkennbar. Innerhalb von zwei Jahren wird es so routinemäßig sein, ein Team spezialisierter KI-Agenten für ein komplexes Feature zu spawnen, wie heute einen Pull Request zu öffnen.
Die Frage für Engineering-Organisationen ist nicht, ob Multi-Agent-KI-Entwicklung adaptiert wird. Sondern ob man die organisatorische Kompetenz dafür jetzt aufbaut, während das Tooling noch in Entstehung ist, oder später, wenn die Patterns etabliert sind und der Wettbewerbsvorteil bei denen liegt, die sich zuerst bewegt haben.
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