Aufbau einer 20-Agenten-Pipeline mit Claude Code: Weniger KI, mehr Struktur

Ein Entwickler auf r/ClaudeAI teilte seine Erfahrungen beim Aufbau einer 20-Agenten-Pipeline mit Claude Code, um tägliche Arbeitsabläufe über Gmail, Kalender, Notion, LinkedIn, Web-Scraper und lokale APIs zu automatisieren. Das System ersetzte eine Stunde manueller Überprüfung jeden Morgen.

Das Problem mit dem monolithischen Ansatz

Die erste Version war eine einzige lange Konversation mit Claude, die alles erledigte – Reihenfolge, Logik, alle Aufgaben. Dieser "Monolith" funktionierte bis etwa 100.000 Tokens, dann verlor das Modell den Überblick, wiederholte Schritte, übersprang andere, ohne Möglichkeit zum Debuggen, da alles in einem Kontext lag.

Die Lösung: Agentenbasierte Architektur

Der Entwickler zerlegte das System in einzelne Agenten, jeder mit einer Aufgabe. Jeder Agent ist eine Markdown-Datei mit seiner Aufgabe. Ein Orchestrator liest die Datei, ersetzt Variablen und startet sie mit dem Agent-Tool – ohne LangChain oder CrewAI.

Die Kommunikationsschicht ist einfach: Agenten teilen keinen Kontext. Jeder schreibt eine JSON-Datei in ein Verzeichnis (eine pro Tag), mit Dateien wie calendar.json, gmail.json, notion.json, leads.json, hitlist.json. Der nächste Agent liest diese Datei. Dieser Ansatz bietet vollständige Transparenz – Sie können jede Datei öffnen, um genau zu sehen, was ein Agent erzeugt hat. Der Entwickler nennt dies "Blast-Radius-Containment": Ein Agent fällt aus, die anderen arbeiten weiter.

Wichtige strukturelle Elemente

• Nicht-KI-Orchestrator: Eine Markdown-Datei, die angibt: "Führe diese 4 Agenten parallel aus, warte auf alle, prüfe, dass ihre Ausgabedateien existieren, dann führe die nächste Phase aus." Das System hat 9 Phasen, einige parallel, einige sequenziell.
• Phase-0-Validierung: Prüft, ob alle Tools verbunden sind. Wenn Gmail oder Notion ausgefallen ist, stoppt es komplett – keine teilweisen Läufe, die vollständig erscheinen.
• Nicht-KI-Komprimierung: Das System fragt zu Beginn "1 bis 5?", um die Kapazität zu bestimmen. Dies schreibt eine JSON-Datei mit Regeln: Niedrige Zahl begrenzt alles auf 5 Aktionen, überspringt alles über 30 Minuten; hohe Zahl führt die volle Routine aus.
• Stilregel-Datei: Eine einfache Textdatei, die jeder Inhaltsagent vor dem Schreiben liest. Dies löste das Problem, dass mehrere Agenten Outreach-Nachrichten schrieben, die sich wie verschiedene KIs anhörten – davor keine Antworten; danach echte Gespräche.

Die zentrale Erkenntnis

Der Entwickler stellte fest, dass jedes Mal, wenn etwas kaputtging, die Lösung nie ein besserer Prompt war. Es war das Hinzufügen von Struktur um die KI. Die KI-Teile funktionierten – was kaputtging, war die Abfolge, Kommunikation zwischen Agenten, Fehlerbehandlung und Ausgabevolumen. Jedes Mal war die Antwort ein Stück Software, kein schlaueres Modell.

Der Entwickler, der aus dem Bereich Bedrohungsanalyse und Ermittlungen kommt, hat eine generische Version unter https://github.com/assafkip/kipi-system quelloffen gemacht, damit andere ähnliche Systeme für ihre Domänen aufbauen können.