Mehr als nur Einzelmodell-KI: Wie Architekturdesign eine zuverlässige Multi-Agenten-Orchestrierung ermöglicht

Wir erleben eine rasante Entwicklung der KI. Es geht nicht mehr nur darum, ein einzelnes, hochintelligentes Modell zu entwickeln. Die wahre Stärke und die spannende Herausforderung liegt in der Zusammenarbeit mehrerer spezialisierter KI-Agenten . Stellen Sie sich diese als ein Team von Experten vor, jeder mit seinen eigenen Fähigkeiten – einer analysiert Daten, ein anderer interagiert mit Kunden, ein dritter kümmert sich um die Logistik und so weiter. Die Magie entsteht, wenn dieses Team nahtlos zusammenarbeitet, wie es in verschiedenen Branchendiskussionen angestrebt und durch moderne Plattformen ermöglicht wird.

Aber seien wir ehrlich: Die Koordination einer Reihe unabhängiger, manchmal eigenwilliger KI-Agenten ist schwierig . Es geht nicht nur darum, coole Einzelagenten zu entwickeln; es ist der komplexe Zwischenschritt – die Orchestrierung –, der über Erfolg oder Misserfolg des Systems entscheiden kann. Wenn Agenten aufeinander angewiesen sind, asynchron agieren und unabhängig voneinander ausfallen können, entwickeln Sie nicht nur Software; Sie dirigieren ein komplexes Orchester. Hier kommen solide Architekturentwürfe ins Spiel. Wir brauchen Muster, die von Anfang an auf Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit ausgelegt sind.

Warum ist die Orchestrierung von Multi-Agenten-Systemen eine solche Herausforderung? Zunächst einmal:

1. Sie sind unabhängig: Im Gegensatz zu Funktionen, die in einem Programm aufgerufen werden, haben Agenten oft ihre eigenen internen Schleifen, Ziele und Zustände. Sie warten nicht einfach geduldig auf Anweisungen.
2. Die Kommunikation wird kompliziert: Es ist nicht nur Agent A, der mit Agent B spricht. Agent A könnte Informationen senden, die für Agent C und D wichtig sind, während Agent B auf ein Signal von E wartet, bevor er F etwas mitteilt.
3. Sie müssen einen gemeinsamen Zustand haben: Wie können sich alle auf die „Wahrheit“ des Geschehens einigen? Wenn Agent A einen Datensatz aktualisiert, wie erfährt Agent B davon zuverlässig und schnell ? Veraltete oder widersprüchliche Informationen sind ein Killer.
4. Fehler sind unvermeidlich: Ein Agent stürzt ab. Eine Nachricht geht verloren. Ein externer Serviceaufruf läuft ab. Wenn ein Teil des Systems ausfällt, möchten Sie nicht, dass das ganze System zum Stillstand kommt oder, schlimmer noch, das Falsche tut.
5. Konsistenz ist eine Herausforderung: Wie stellt man sicher, dass ein komplexer, mehrstufiger Prozess mit mehreren Agenten tatsächlich einen gültigen Endzustand erreicht? Dies ist nicht einfach, wenn die Vorgänge verteilt und asynchron sind.

Einfach ausgedrückt: Die kombinatorische Komplexität explodiert, wenn Sie weitere Agenten und Interaktionen hinzufügen. Ohne einen soliden Plan wird das Debuggen zum Albtraum, und das System wirkt instabil.

Die wichtigste architektonische Entscheidung ist die Art und Weise, wie Agenten ihre Arbeit koordinieren. Hier sind einige Frameworks:

• Der Dirigent (hierarchisch): Dies ist wie ein traditionelles Symphonieorchester. Es gibt einen Hauptorchestrator (den Dirigenten), der den Ablauf vorgibt, bestimmten Akteuren (Musikern) sagt, wann sie ihr Stück spielen sollen, und alles zusammenführt.
  • Dies ermöglicht: klare Arbeitsabläufe, leicht nachvollziehbare Ausführung, einfache Steuerung; es ist einfacher für kleinere oder weniger dynamische Systeme.
  • Achtung: Der Dirigent kann zum Engpass oder zu einem Single Point of Failure werden. Dieses Szenario ist weniger flexibel, wenn Agenten dynamisch reagieren oder ohne ständige Überwachung arbeiten müssen.
• Das Jazz-Ensemble (föderiert/dezentralisiert): Hier koordinieren sich die Agenten direkter anhand gemeinsamer Signale oder Regeln, ähnlich wie Musiker einer Jazzband, die auf der Grundlage gegenseitiger Hinweise und eines gemeinsamen Themas improvisieren. Es mag zwar gemeinsame Ressourcen oder Ereignisströme geben, aber keinen zentralen Chef, der jede Note im Detail verwaltet.
  • Dies ermöglicht: Resilienz (wenn ein Musiker aufhört, können die anderen oft weitermachen), Skalierbarkeit, Anpassungsfähigkeit an veränderte Bedingungen, mehr emergente Verhaltensweisen.
  • Was zu beachten ist: Es kann schwieriger sein, den Gesamtablauf zu verstehen, das Debuggen ist knifflig („Warum hat dieser Agent das dann getan?“) und die Gewährleistung globaler Konsistenz erfordert eine sorgfältige Planung.

Viele Multiagentensysteme (MAS) in der realen Welt entwickeln sich letztlich zu Hybridsystemen: Ein Orchestrator auf hoher Ebene bereitet möglicherweise die Bühne vor, und innerhalb dieser Struktur koordinieren sich dann Agentengruppen dezentral.

Damit Agenten effektiv zusammenarbeiten können, benötigen sie oft eine gemeinsame Sicht auf die Welt oder zumindest die für ihre Aufgabe relevanten Teile. Dies kann der aktuelle Status einer Kundenbestellung, eine gemeinsame Wissensdatenbank mit Produktinformationen oder der gemeinsame Fortschritt in Richtung eines Ziels sein. Es ist schwierig, dieses „kollektive Gehirn“ für alle verteilten Agenten konsistent und zugänglich zu halten.

Architekturmuster, auf die wir uns stützen:

• Die zentrale Bibliothek (zentralisierte Wissensdatenbank): Ein einziger, maßgeblicher Ort (z. B. eine Datenbank oder ein dedizierter Wissensdienst), an dem alle gemeinsam genutzten Informationen gespeichert sind. Agenten leihen Bücher aus (lesen) und geben sie zurück (schreiben).
  • Pro: Einzige Quelle der Wahrheit, Konsistenz lässt sich leichter durchsetzen.
  • Nachteil: Kann mit Anfragen überlastet werden, was die Arbeit verlangsamen oder zu einem Engpass werden kann. Muss äußerst robust und skalierbar sein.
• Verteilte Notizen (verteilter Cache): Agenten bewahren aus Geschwindigkeitsgründen lokale Kopien häufig benötigter Informationen auf, unterstützt durch die zentrale Bibliothek.
  • Pro: Schnelleres Lesen.
  • Nachteil: Woher wissen Sie, ob Ihre Kopie aktuell ist? Cache-Invalidierung und -Konsistenz werden zu erheblichen architektonischen Rätseln.
• Nachrichtenübermittlung: Anstatt ständig Fragen an die Bibliothek zu stellen, meldet die Bibliothek (oder andere Agenten) per Nachricht: „Hey, diese Information hat sich geändert!“. Die Agenten achten auf für sie relevante Updates und aktualisieren ihre Notizen selbst.
  • Pro: Agenten sind entkoppelt, was für ereignisgesteuerte Muster gut ist.
  • Nachteil: Es ist komplizierter, sicherzustellen, dass jeder die Nachricht erhält und richtig verarbeitet. Was passiert, wenn eine Nachricht verloren geht?

Die richtige Wahl hängt davon ab, wie wichtig die sekundengenaue Konsistenz ist und wie viel Leistung Sie benötigen.

Die Frage ist nicht, ob ein Agent ausfällt, sondern wann. Ihre Architektur muss dies vorhersehen.

Denken Sie darüber nach:

• Watchdogs (Überwachung): Dabei handelt es sich um Komponenten, deren Aufgabe es ist, andere Agenten zu überwachen. Wenn ein Agent inaktiv wird oder sich merkwürdig verhält, kann der Watchdog versuchen, ihn neu zu starten oder das System zu alarmieren.
• Versuchen Sie es erneut, aber seien Sie vorsichtig (Wiederholungen und Idempotenz): Wenn die Aktion eines Agenten fehlschlägt, sollte er es oft einfach erneut versuchen. Dies funktioniert jedoch nur, wenn die Aktion idempotent ist. Das bedeutet, dass fünfmaliges Ausführen genau dasselbe Ergebnis hat wie einmaliges Ausführen (z. B. das Setzen eines Werts, nicht das Erhöhen). Wenn Aktionen nicht idempotent sind, können Wiederholungsversuche Chaos verursachen.
• Fehler beseitigen (Kompensation): Wenn Agent A etwas erfolgreich erledigt hat, Agent B (ein späterer Schritt im Prozess) jedoch fehlgeschlagen ist, müssen Sie die Arbeit von Agent A möglicherweise rückgängig machen. Muster wie Sagas helfen bei der Koordination dieser mehrstufigen, kompensierbaren Workflows.
• Wissen, wo Sie waren (Workflow-Status): Ein dauerhaftes Protokoll des gesamten Prozesses ist hilfreich. Fällt das System mitten im Workflow aus, kann es beim letzten bekannten, funktionierenden Schritt weitermachen, anstatt von vorne zu beginnen.
• Erstellen von Firewalls (Leistungsschalter und Schotten): Diese Muster verhindern, dass ein Fehler bei einem Agenten oder Dienst andere überlastet oder zum Absturz bringt und so den Schaden begrenzt.

Auch bei der Zuverlässigkeit einzelner Agenten müssen Sie darauf vertrauen können, dass die gesamte gemeinsame Aufgabe ordnungsgemäß abgeschlossen wird.

Halten:

• Atomische Operationen: Während echte ACID-Transaktionen mit verteilten Agenten schwierig sind, können Sie Workflows so gestalten, dass sie sich mithilfe von Mustern wie Sagas möglichst atomar verhalten.
• Das unveränderliche Logbuch (Event Sourcing): Jede signifikante Aktion und Zustandsänderung wird als Ereignis in einem unveränderlichen Protokoll aufgezeichnet. Dies ermöglicht Ihnen eine lückenlose Historie, vereinfacht die Zustandsrekonstruktion und eignet sich hervorragend für Audits und Debugging.
• Einigung über die Realität (Konsens): Bei kritischen Entscheidungen müssen sich die Beteiligten möglicherweise einigen, bevor sie fortfahren können. Dies kann einfache Abstimmungsmechanismen oder komplexere verteilte Konsensalgorithmen umfassen, wenn Vertrauen oder Koordination besonders schwierig sind.
• Überprüfung der Arbeit (Validierung): Integrieren Sie Schritte in Ihren Workflow, um die Ausgabe oder den Status zu validieren, nachdem ein Agent seine Aufgabe abgeschlossen hat . Wenn etwas nicht stimmt, lösen Sie einen Abgleich- oder Korrekturprozess aus.

Die beste Architektur braucht das richtige Fundament.

• Das Postoffice (Nachrichtenwarteschlangen/Broker wie Kafka oder RabbitMQ): Dies ist für die Entkopplung von Agenten unerlässlich. Sie senden Nachrichten an die Warteschlange; interessierte Agenten holen diese ab. Dies ermöglicht asynchrone Kommunikation, bewältigt Verkehrsspitzen und ist der Schlüssel für robuste verteilte Systeme.
• Der gemeinsame Aktenschrank (Wissensspeicher/Datenbanken): Hier befindet sich Ihr gemeinsamer Status. Wählen Sie den richtigen Typ (relational, NoSQL, Graph) basierend auf Ihrer Datenstruktur und Ihren Zugriffsmustern. Dieser muss performant und hochverfügbar sein.
• Die Röntgenmaschine (Beobachtungsplattformen): Protokolle, Metriken, Ablaufverfolgung – all das brauchen Sie. Das Debuggen verteilter Systeme ist bekanntermaßen schwierig. Die Möglichkeit, genau zu sehen, was jeder Agent wann und wie interagiert hat, ist unerlässlich.
• Das Verzeichnis (Agentenregister): Wie finden Agenten einander oder die Dienste, die sie benötigen? Ein zentrales Register hilft, diese Komplexität zu bewältigen.
• Der Spielplatz (Containerisierung und Orchestrierung wie Kubernetes): So können Sie alle diese einzelnen Agenteninstanzen tatsächlich zuverlässig bereitstellen, verwalten und skalieren.

Die Art und Weise, wie Agenten sprechen, wirkt sich auf alles aus, von der Leistung bis hin zu ihrer engen Kopplung.

• Ihr Standardtelefonanruf (REST/HTTP): Dieser ist einfach, funktioniert überall und eignet sich gut für einfache Anfragen/Antworten. Er kann sich jedoch etwas gesprächig anfühlen und ist bei großen Datenmengen oder komplexen Datenstrukturen weniger effizient.
• Die strukturierte Telefonkonferenz (gRPC): Diese nutzt effiziente Datenformate, unterstützt verschiedene Anruftypen einschließlich Streaming und ist typsicher. Sie ist leistungsstark, erfordert aber die Definition von Serviceverträgen.
• Das Bulletin Board (Nachrichtenwarteschlangen – Protokolle wie AMQP, MQTT): Agenten posten Nachrichten zu Themen; andere Agenten abonnieren Themen, die sie interessieren. Dies ist asynchron, hoch skalierbar und entkoppelt Sender und Empfänger vollständig.
• Direktverbindung (RPC – weniger verbreitet): Agenten rufen Funktionen direkt auf anderen Agenten auf. Das ist zwar schnell, führt aber zu einer sehr engen Kopplung – Agenten müssen genau wissen, wen sie anrufen und wo sich diese befinden.

Wählen Sie das Protokoll, das zum Interaktionsmuster passt. Handelt es sich um eine direkte Anfrage? Ein Broadcast-Ereignis? Ein Datenstrom?

Beim Aufbau zuverlässiger, skalierbarer Multi-Agenten-Systeme geht es nicht darum, ein Patentrezept zu finden. Es geht vielmehr darum, intelligente Architekturentscheidungen basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen zu treffen. Setzen Sie eher auf hierarchisches System für mehr Kontrolle oder auf föderales System für mehr Ausfallsicherheit? Wie verwalten Sie den wichtigen gemeinsamen Status? Was ist Ihr Plan für den Fall eines Agentenausfalls (nicht falls)? Welche Infrastrukturkomponenten sind nicht verhandelbar?

Ja, es ist komplex, aber indem Sie sich auf diese Architekturentwürfe konzentrieren – Interaktionen orchestrieren, gemeinsames Wissen verwalten, Fehler einplanen, Konsistenz sicherstellen und auf einer soliden Infrastrukturgrundlage aufbauen – können Sie die Komplexität zähmen und die robusten, intelligenten Systeme erstellen, die die nächste Welle der Unternehmens-KI vorantreiben werden.

Nikhil Gupta ist Leiter des KI-Produktmanagements/Staff Product Manager bei Atlassian .