Die Multi-Agenten-Orchestrierung besteht in der Koordinierung mehrerer KI-Agenten, von denen jeder auf eine bestimmte Aufgabe oder Fähigkeit spezialisiert ist, damit diese gemeinsam an der Lösung eines Problems arbeiten, das mit einem einzelnen Agenten nur schwer zu bewältigen wäre. Eine zentrale Komponente, oft als Orchestrator oder Koordinator bezeichnet, verteilt die Aufgaben, verwaltet den Informationsfluss zwischen den Agenten und führt die Teilergebnisse zu einer finalen Antwort zusammen.
Dieser Ansatz ist von Bedeutung, da er es ermöglicht, komplexe Probleme in handhabbare Teilaufgaben zu unterteilen und die Spezialisierung zu nutzen: Ein Agent kann Informationen suchen, ein anderer Daten analysieren und ein weiterer das Ergebnis verfassen. Zu den gängigsten Koordinationsstrategien gehören:
- Sequenziell: Jeder Agent wird aktiv, sobald der vorherige seine Aufgabe abgeschlossen hat.
- Hierarchisch: Ein übergeordneter Agent delegiert Aufgaben an Unteragenten.
- Parallel: Mehrere Agenten arbeiten gleichzeitig an verschiedenen Teilen.
Ein praktisches Beispiel ist ein Kundenservice-System, bei dem ein Agent die Anfrage klassifiziert, ein anderer die Wissensdatenbank abfragt und ein dritter die Antwort generiert. Der entscheidende Aspekt liegt im Kommunikationsdesign: Eine mangelhafte Koordination kann Fehler, Kosten und Latenzzeiten vervielfachen.