KI-Agenten-Orchestrierung: Wie man mehrere KI-Agenten koordiniert

Einen einzelnen Chatbot zu bauen fühlt sich nach echtem Fortschritt an – bis er plötzlich alles können soll. Erst beantwortet er FAQs, dann qualifiziert er Leads, bucht Demos, leitet Tickets weiter und bedient interne Tools. Die Schwächen werden schnell sichtbar.

Mit zunehmender Komplexität der Aufgaben von KI-Agenten beobachten wir einen Trend zu klareren Rollen, besserer Koordination und intelligenterer Aufgabenverteilung – ein wichtiger Schritt für Teams, die KI-Agenten entwickeln möchten.

Ab diesem Punkt geht es nicht mehr darum, wie intelligent der gebaute Chatbot ist. Entscheidend ist, wie viele Aufgaben er gleichzeitig übernimmt – und wie gut er zwischen ihnen wechselt. Das Problem ist nicht die Intelligenz, sondern die Koordination.

Hier kommt die KI-Agenten-Orchestrierung ins Spiel. Es geht darum, nicht mehr einen allwissenden Bot zu bauen, sondern ein System aus kleineren, spezialisierten Agenten – jeder mit klarer Aufgabe, alle arbeiten synchron.

Wenn Sie an die Grenzen eines einzelnen Chatbots gestoßen sind, sind Sie nicht allein. In diesem Leitfaden erklären wir, was Orchestrierung bedeutet, wie sie technisch funktioniert und wie Sie koordinierte KI-Systeme aufbauen – von spezialisierten Frameworks bis zu modularen Workflows.

Was ist KI-Agenten-Orchestrierung?

KI-Agenten-Orchestrierung bedeutet, mehrere spezialisierte KI-Agenten – jeder mit einer eigenen Rolle – so zu koordinieren, dass sie gemeinsam ein Ziel erreichen. Statt einen Chatbot alles erledigen zu lassen, wird das System in kleinere, fokussierte Komponenten aufgeteilt, die effizienter zusammenarbeiten.

Die meisten Chatbots starten als Single-Agent-Systeme. Ein Bot übernimmt alles – beantwortet Fragen, ruft APIs auf, verarbeitet Formulare und motiviert Nutzer zur Konversion. Anfangs wirkt das effizient.

Doch mit wachsenden Anforderungen beginnt dieses Single-Agent-Modell zu zerfallen. Der Bot wird zum Alleskönner ohne klare Struktur. Er jongliert Rollen und Kontext gleichzeitig, und die Schwächen zeigen sich deutlich:

• Abläufe werden schwerer zu debuggen und zu pflegen
• Prompts werden länger und unübersichtlicher
• Es ist unklar, welcher Teil des Bots für was zuständig ist
• Neue Anwendungsfälle gefährden bestehende Funktionen

Das ist nicht nur technische Schuld – es ist ein Designproblem. Sie erwarten von einem Agenten, die Arbeit vieler zu übernehmen, und das bremst Sie aus.

KI-Agenten-Orchestrierung löst das Problem, indem sie die Verantwortlichkeiten auf mehrere spezialisierte Agenten verteilt. Jeder Agent konzentriert sich auf eine Aufgabe – Planung, Recherche, Datenerfassung, Nutzerinteraktion – und ein zentraler Controller entscheidet, wer wann aktiv wird.

Der Unterschied zwischen diesen beiden Ansätzen – Single-Agent vs. Multi-Agent – ist nicht nur technisch. Er ist strategisch. Das eine wächst mit der Komplexität, das andere bricht daran.

Hier ein Vergleich der beiden Systeme anhand wichtiger Kriterien:

Wie funktioniert Agenten-Orchestrierung?

Agenten-Orchestrierung funktioniert, indem ein zentraler Controller steuert, wann und wie einzelne KI-Agenten Aufgaben übernehmen. Jeder Agent ist für eine bestimmte Funktion zuständig, und der Controller koordiniert deren Aktionen je nach Systemkontext, Nutzereingabe oder Geschäftslogik.

In einem orchestrierten System schreiben Sie keinen großen Chatbot – Sie entwerfen eine Gruppe von Agenten, die jeweils eine Aufgabe übernehmen. Stellen Sie sich vor, Sie verwandeln Ihren Chatbot in ein Team, wobei jeder Agent ein Spezialist ist.

Im Zentrum steht ein Controller, der entscheidet, welcher Agent eine Aufgabe zu welchem Zeitpunkt übernimmt. Dieser Controller kann regelbasiert, voll autonom oder etwas dazwischen sein. Seine Aufgabe: Aufgaben weiterleiten, Status verfolgen und sicherstellen, dass sich die Agenten nicht gegenseitig behindern.

Jeder Agent ist spezialisiert und eigenständig. Er kann zum Beispiel eine Zusammenfassung erstellen, ein externes Tool aufrufen, eine Nutzereingabe prüfen oder den nächsten Schritt bestimmen. Manche sind reaktiv, andere können weitere Aktionen auslösen. Der Controller wechselt zwischen ihnen wie ein Dirigent, der Instrumente im Orchester einsetzt.

Kontext-Sharing in Multi-Agent-Systemen

Das Multi-Agent-System nutzt einen gemeinsamen Speicher – oft ein JSON-Objekt oder Sitzungsstatus –, der zwischen den Agenten weitergegeben wird. Jeder liest aus und schreibt in diesen Kontext, und der Controller nutzt die Aktualisierungen, um die nächsten Schritte zu bestimmen.

Beispiel: In einem Reiseplanungs-Bot:

• User-Agent: Führt Gespräche und sammelt Präferenzen
• Recherche-Agent: Sucht Flug- und Hoteloptionen
• Planungs-Agent: Stellt die Reiseroute zusammen
• Ausführungs-Agent: Bucht die erforderlichen Leistungen

Keiner dieser Agenten kennt das Gesamtbild – und das müssen sie auch nicht. Der Router-Agent hält sie Schritt für Schritt auf Kurs.

Orchestrierung ist der Weg vom reaktiven Chatbot hin zu einem Bot, der intern zusammenarbeitet, um Aufgaben zu erledigen.

Top 5 Tools für KI-Agenten-Orchestrierung

Sobald klar ist, dass mehrere Agenten zusammenarbeiten müssen, stellt sich die Frage: Womit bauen? Die Tool-Landschaft für Agenten-Orchestrierung entwickelt sich schnell, und nicht alles ist schon produktionsreif.

Manche Plattformen sind auf Geschwindigkeit und visuelle Workflows ausgelegt. Andere bieten tiefe Kontrolle, überlassen die Orchestrierung aber ganz Ihnen. Einige bieten einen guten Mittelweg – genug Abstraktion für schnelle Entwicklung, ohne Flexibilität zu verlieren.

Hier sind die 5 Tools, die wir aktuell für den Bau agentischer Systeme am nützlichsten finden:

1. Botpress

Botpress ist eine vollständige Agentenplattform, mit der Sie modulare agentenbasierte Workflows gestalten, ihnen spezifische Rollen zuweisen und sie zentral über einen Router orchestrieren können. Jeder Workflow verhält sich wie ein eigenständiger Agent, und Sie (oder ein autonomer Knoten) entscheiden, wann die Kontrolle wechselt – je nach Kontext, Nutzereingabe oder Geschäftslogik.

Das Besondere ist, wie schnell Sie von der Idee zum funktionierenden System gelangen. Agenten können spontan Code schreiben und ausführen, externe APIs nutzen und sogar Tools dynamisch verketten – alles unterstützt von führenden Sprachmodellen. Sie bauen nicht nur Flows, Sie entwickeln Logik, die in Agenten lebt und zwischen vertikalen Agenten geteilt wird.

Die Plattform richtet sich an Entwickler, die Flexibilität wollen, ohne Infrastruktur neu zu bauen. Wenn Sie Agenten für Support, Buchungen, Terminplanung, Onboarding oder interne Abläufe einsetzen – Botpress steht Ihnen nicht im Weg und ermöglicht schnelle Auslieferung.

Hauptfunktionen:

• Modulare Workflows: Jeder Agent ist als isolierte, wiederverwendbare Pipeline aufgebaut
• Zentrales Routing: Ein visueller Router steuert Agenten-Übergaben und Logik
• Dynamische Tool-Nutzung: Code ausführen und externe APIs in Echtzeit ansprechen
• LLM-basiert: Kompatibel mit führenden Foundation-Modellen wie OpenAI und Claude
• API-First: Einfach Agenten bereitstellen oder mit CRMs, Webhooks und mehr verbinden
  
  

Preise:

• Free Plan: 0 $/Monat mit visuellem Builder und nutzungsbasierter KI
• Plus Plan: 89 $/Monat mit Analysen und ohne Branding
• Team Plan: 495 $/Monat mit Kollaborationsfunktionen und rollenbasiertem Zugriff

2. CrewAI

CrewAI richtet sich an Teams, die Orchestrierung wollen, ohne eigene Infrastruktur aufzubauen. Das System basiert auf einer Team-Metapher – Sie definieren Rollen, Ziele und verbinden jeden Agenten mit Tools und Speicher. Anschließend arbeiten sie gemeinsam an Aufgaben.

Das Beste daran ist, wie schnell Sie etwas zum Laufen bringen. In wenigen Minuten können Sie einen Planer, einen Researcher und einen Executor starten und sie in strukturierten Schritten miteinander kommunizieren lassen.

Es ist nicht perfekt – für individuelle Workflows ist manchmal noch etwas Basteln nötig – aber für die meisten Anwendungsfälle funktioniert es schnell. Wenn sich AutoGen wie das Programmieren eines Protokolls anfühlt, ist CrewAI wie das Leiten einer Mission mit einem Team.

Hauptfunktionen:

• Rollenbasierte Architektur: Jeder Agent hat eine Bezeichnung, ein Ziel, Tools und optionalen Speicher
• Einfache Delegation: Ein integrierter Planer-Agent legt die Aufgabenreihenfolge anhand der Ziele fest
• Tool-Integration: Unterstützt Funktionsaufrufe, API-Requests und browserbasierte Tools
• Geteilter Speicher: Agenten können auf einen gemeinsamen Kontext zugreifen und diesen erweitern

Preise:

• Kostenloser Plan: Open-Source, keine Lizenzkosten
• Unternehmenslösung: Nicht öffentlich gelistet – kostenpflichtige Pläne werden mit wachsendem Hosted-Produkt erwartet

3. OpenAI Agents SDK

Früher als OpenAI Swarm bezeichnet, ist das OpenAI Agents SDK OpenAIs erster Schritt in Richtung eigener Agenteninfrastruktur. Es ermöglicht Entwicklern, strukturierte Multi-Agent-Workflows mit OpenAIs GPT-Modellen zu bauen – inklusive Übergaben, Tools und Speicher direkt im Framework.

Jeder Agent erhält eigene Anweisungen, Tools und Leitplanken – und Sie orchestrieren, wie Aufgaben weitergegeben werden. Es ist noch in einer frühen Phase, aber das Nutzungserlebnis wirkt ausgereift. Sie erhalten integriertes Tracing, Kontextmanagement und die Möglichkeit, produktive Assistenten zu erstellen, ohne verschiedene Frameworks zusammenzusetzen.

Wenn Sie bereits mit der OpenAI-API arbeiten und eine nahtlos integrierte, vordefinierte Lösung für KI-Agenten suchen, bietet dieses SDK eine solide Grundlage.

Hauptfunktionen:

• Agentenrollen: Anweisungen, Tools und Berechtigungen für jeden Agenten konfigurieren
• Übergaben: Kontrolle zwischen Agenten mit integrierter Logik weitergeben
• Tracing: Multi-Agent-Workflows visuell nachverfolgen und debuggen
• Leitplanken: Validierung von Eingaben und Ausgaben erzwingen
  
  

Preise:

• SDK: Kostenlos und Open-Source unter MIT-Lizenz
• Nutzungskosten: Abrechnung nach OpenAI-API-Verbrauch (z. B. GPT-4o, Tool-Aufrufe, Vektorspeicher)
• Tool-Beispiele: Code Interpreter: 0,03 USD/Nutzung, Dateisuche: 2,50 USD/1.000 Tool-Aufrufe

4. AutoGen

AutoGen ist die richtige Wahl, wenn Sie über das „Single-Agent-mit-Tools“-Modell hinausgewachsen sind und ein System brauchen, in dem mehrere Agenten miteinander kommunizieren, über Zustände nachdenken und Aufgaben als Team erledigen. Entwickelt von Microsoft, fühlt es sich eher wie das Design agentenbasierter Workflows als strukturierte Gespräche an.

Es ist nicht für Einsteiger gedacht – und will es auch nicht sein. Sie verdrahten alles selbst: die Agenten, ihre Rollen, wer wann spricht, wie Nachrichten weitergegeben werden und wann Schluss ist. Aber wenn Sie an anspruchsvollen, zustandsbehafteten KI-Systemen arbeiten, die Transparenz und volle Kontrolle erfordern, liefert AutoGen genau die Bausteine, die Sie brauchen.

Am besten geeignet für Forschungsteams, fortgeschrittene Entwickler oder alle, die komplexes Denken über mehrere KI-Agenten modellieren wollen. Sie „konfigurieren keinen Chatbot“ – Sie entwerfen ein Intelligenz-Protokoll.

Hauptfunktionen:

• Konversationeller Agenten-Graph: Agenten kommunizieren über strukturierte Nachrichtenflüsse statt statischer Ketten
• Orchestrierungskontrolle: Sie bestimmen Gesprächsreihenfolge, Speicherbereich und Aufgabenabgrenzung
• Tracing & Debugging: Integriertes Tracing ermöglicht die Analyse jedes Agentenbeitrags bei mehrstufigen Aufgaben
• Tool-Nutzung: Unterstützt eigene Tools und Funktionsaufrufe zwischen Agenten
  
  

Preise:

• Kostenlos und Open-Source (MIT-Lizenz)
• Funktioniert mit jedem LLM-Endpunkt (OpenAI, Azure, lokale Modelle)

5. LangChain

Mit LangChain Agents können Sie logikgesteuerte Workflows bauen, bei denen der Agent bei jedem Schritt entscheidet, welches Tool er verwendet. Sie definieren das Ziel, binden Tools wie Suche, Codeausführung oder APIs ein und lassen den Agenten Aufgaben eigenständig abarbeiten.

Es ist eine der flexibelsten Lösungen, aber auch sehr codeorientiert. Speicher, Ablaufsteuerung und Fehlerbehandlung liegen in Ihrer Hand. Zwar gibt es inzwischen einen Graph-Builder für visuelle Orchestrierung, aber dieser ist noch nicht ausgereift genug für vollständige Agentenprozesse oder klare Einblicke ins Agentenverhalten.

LangChain ist ideal, wenn Sie volle Anpassbarkeit wünschen und kein Problem damit haben, Komponenten manuell zu verbinden. Es ist leistungsstark, aber Sie müssen viel selbst erledigen.

Hauptfunktionen:

• Dynamische Tool-Nutzung: Agenten entscheiden je nach Eingabe, welche Tools sie verwenden
• Speicherunterstützung: Kontextuellen Speicher für längere Gespräche hinzufügen
• LangSmith-Integration: Multi-Step-Läufe nachverfolgen, debuggen und überwachen
• Hochgradig erweiterbar: Komponenten überschreiben oder eigene Tools einbinden
  
  

Preise:

• LangChain Framework: Kostenlos und Open-Source
• LangSmith (optional): Kostenpflichtiges Debugging- und Evaluierungstool
• Nutzungskosten: Abhängig von den verwendeten Modellen und Drittanbieter-Tools

Best Practices für die Implementierung von KI-Agenten-Orchestrierung

Die meisten Agenten-Frameworks vermitteln den Eindruck, Orchestrierung bedeute nur, ein paar Flows zu verbinden und Speicher weiterzureichen. Doch sobald mehr als ein Agent mit Live-Logik läuft, treten unerwartete Probleme auf.

Die Übergaben werden chaotisch – Kontext geht verloren. Agenten wiederholen sich. Und am schlimmsten: Sie wissen nicht, wo das System versagt hat, bis es zu spät ist.

Hier sind die Muster, die funktionieren – Erkenntnisse, die Sie erst nach einigen gescheiterten Systemen und mühsamem Debugging gewinnen.

Agentenentscheidungen strukturieren

Agenten einfach auf die nächste Nutzer-Nachricht reagieren zu lassen, wirkt wie eine clevere Abkürzung, führt aber schnell zu Verwirrung, übersprungenen Schritten und unvorhersehbarem Verhalten.

Das Problem ist, dass Sie das Modell die nächsten Aktionen halluzinieren lassen. Es kennt die Struktur Ihres Systems nicht. Es rät – und liegt oft daneben.

Behandeln Sie Ihre Agenten stattdessen wie Funktionen. Lassen Sie sie eine Steueranweisung ausgeben, etwa „route to calendar_agent“ oder „next step would be verify_info“. Ihr Orchestrator entscheidet dann, was als Nächstes passiert. Halten Sie die Logik außerhalb des Modells – dort, wo Sie ihr vertrauen können.

Agentenspeicher gezielt einsetzen

Wenn Agenten zu viel Kontext teilen, gerät alles durcheinander. Ein Agent erledigt eine Aufgabe, und ein anderer macht sie rückgängig, weil er auf veraltete oder irrelevante Daten reagiert.

Das passiert, wenn alle Agenten auf denselben globalen Speicher zugreifen und darin lesen und schreiben. Es gibt keine Grenzen. Ein Agent verunreinigt den Kontext für einen anderen.

Geben Sie jedem Agenten seinen eigenen abgegrenzten Kontext. Übermitteln Sie nur das, was er wirklich braucht – nicht mehr. Stellen Sie es sich vor wie ein konzentriertes Arbeitsbriefing für jeden Agenten, nicht wie einen vollständigen Zugriff auf den gesamten Gruppenchat-Verlauf.

Schleifen-Drift stoppen

Wenn Sie Planer–Ausführer-Paare verwenden, entsteht meist eine Schleife: Der Planer entscheidet, was passieren soll, der Ausführer setzt es um, und der Planer prüft das Ergebnis, um den nächsten Schritt zu bestimmen.

Die Schleife bricht, weil der Planer keine Erinnerung daran hat, was bereits erledigt wurde. Keine Aufgabenhistorie. Keine Checkliste. Er sieht nur den aktuellen Zustand und entscheidet, es erneut zu versuchen.

Wenn du Agenten-Schleifen nutzt, musst du jeden Aufgaben-Turn nachverfolgen – wer was ausgeführt hat, was zurückgegeben wurde und ob es erfolgreich war. Nur so verhinderst du, dass das System sich im Kreis dreht.

Strukturierte Ausgaben zurückgeben

Dein System sieht vielleicht so aus, als würde es funktionieren – es kommen Antworten zurück, und der Agent klingt kompetent – aber im Hintergrund passiert nichts.

Der Agent sagt zum Beispiel: „Hier ist deine Zusammenfassung“, aber dein Orchestrator hat keine Ahnung, was als Nächstes zu tun ist.

Warum? Deine Agenten sprechen mit dem Nutzer, nicht mit dem System. Es gibt keine maschinenlesbare Ausgabe, sodass deine Logikschicht nichts ausführen kann.

Lass Agenten strukturierte Ausgaben zurückgeben – zum Beispiel { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. Das gibt deinem Orchestrator etwas, worauf er reagieren kann. Moderne agentische Protokolle wie das Model Context Protocol versuchen, dies plattformübergreifend zu standardisieren, aber du kannst einfach anfangen.

Aufgabenfortschritt verfolgen

Manchmal vergisst dein System, was es gerade tut. Ein Nutzer weicht vom Ablauf ab, ein API-Aufruf schlägt fehl, und plötzlich startet der Bot neu – oder schlimmer: Er behauptet, fertig zu sein, obwohl die Aufgabe nie abgeschlossen wurde.

Das passiert, weil du Speicher wie Aufgabenfortschritt behandelst. Aber Speicher ist nur Historie – er sagt dir nicht, wo du dich im Ablauf befindest.

Du brauchst einen separaten Aufgabenstatus, der Folgendes verfolgt:

• was erledigt wurde
• was noch aussteht
• was das Ziel ist

So kannst du, selbst wenn etwas schiefgeht, mitten im Prozess wieder einsteigen und die Aufgabe sauber abschließen.

Starte mit dem Aufbau eines agentischen Systems

Botpress bietet dir alles, was du brauchst, um rollenbasierte Agenten zu entwickeln und zu steuern – modulare Workflows, Echtzeit-Speicher, Tool-Nutzung und einen autonomen Controller, der alles verbindet. Du definierst die Logik. Die Agenten erledigen die Arbeit.

Egal, ob du einen Support-Assistenten, einen Buchungs-Flow oder einen internen Ops-Bot baust – du kannst mit nur wenigen Workflows starten und das System erweitern, wenn es intelligenter wird.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist KI-Agenten-Orchestrierung?

Die Orchestrierung von KI-Agenten ist die Koordination mehrerer spezialisierter KI-Agenten, die gemeinsam komplexe Aufgaben als System erledigen.

Worin unterscheidet sich die Agenten-Orchestrierung von klassischen Chatbots?

Anstatt dass ein Bot alles übernimmt, konzentriert sich jeder Agent auf eine einzelne Rolle, koordiniert von einem zentralen Controller.

Können Agenten eigenständig handeln?

Ja, einige Agenten können Folgeaktionen auslösen, aber die Orchestrierung sorgt dafür, dass sie abgestimmt bleiben.