Praktische Ratschläge zur Multi-Agenten-Systemarchitektur aus Erfahrung

Ein Entwickler auf r/openclaw teilte praktische Ratschläge zur Architektur von Multi-Agenten-KI-Systemen basierend auf Erfahrungen beim Aufbau eines täglich laufenden 7-Agenten-Systems. Die Ratschläge stammen von der Hilfe für einen anderen Entwickler, der bei Architekturentscheidungen beim Aufbau einer Content-Automatisierungspipeline feststeckte.

Wichtige Architekturmuster

Der Entwickler skizziert fünf spezifische Ansätze, die in der Praxis funktionieren:

• Mit einem Agenten beginnen: Nicht mit mehreren Agenten starten. Zuerst einen Agenten zum Laufen bringen, ihn verstehen, dann erst einen zweiten hinzufügen, wenn der erste an eine Grenze stößt, die er allein nicht lösen kann. Die meisten Unternehmen benötigen maximal 2-4 Agenten – ein erwähntes Friseur-Automatisierungssystem läuft mit 4 Agenten.
• Das Orchestrator-Muster verwenden: Ein Agent, der alles sieht und Arbeit an Spezialisten weiterleitet. Keine Demokratie oder Round-Robin-Ansatz – „ein Gehirn, mehrere Hände“.
• Gemeinsamen Speicher mit JSON-Dateien implementieren: Agenten, die die Arbeit anderer nicht sehen können, werden duplizieren, widersprechen und Tokens verschwenden. Die Lösung ist ein gemeinsamer Verzeichnisspeicher mit JSON-Dateien, die jeder Agent vor Beginn liest und nach Abschluss schreibt. Einfacher Ansatz – keine Datenbank oder Vektorspeicher nötig.
• Modelle nach Aufgabe routen: Nicht jeder Agent benötigt teure Modelle. Der Content-Agent des Entwicklers läuft auf Sonnet, der Recherche-Agent auf einem kostenlosen Modell, während nur der Orchestrator und wichtige Aufgabenoperatoren teure Modelle erhalten. Dieser Ansatz kann 80 % des Budgets sparen.
• Bestätigungsschleifen hinzufügen: Jeder Agent veröffentlicht seine Arbeit in einem Kanal. Der Orchestrator prüft – wenn es passt, wird es ausgeliefert; wenn nicht, geht es mit Notizen zurück. Nichts verlässt das System ohne Prüfung.

Praktische Umsetzung

Die zentrale Erkenntnis ist, übertriebene Vorab-Planung zu vermeiden. Der Entwickler, der um Hilfe bat, steckte fest, weil er versuchte, das gesamte System auf einmal zu entwerfen. Stattdessen lautet der Rat: Einen Agenten bauen, ein Problem lösen, dann erst den nächsten Agenten hinzufügen, wenn der erste beweist, dass er funktioniert.

Der gemeinsame Speicheransatz mit JSON-Dateien bietet eine leichtgewichtige Lösung für die Agentenkoordination ohne komplexe Infrastruktur. Das Routen von Modellen nach Aufgabenspezifität hilft, Kosten zu kontrollieren, während die Leistung dort aufrechterhalten wird, wo es am wichtigsten ist.