Multi-Agent-System
Ein Multi-Agent-System ist eine Architektur, in der mehrere spezialisierte KI-Agents innerhalb eines gemeinsamen Prozesses zusammenarbeiten, wobei jeder einen definierten Teil einer größeren Aufgabe übernimmt. Anstatt sich auf ein einziges Modell zu verlassen, das alles erledigt, wird die Arbeit so aufgeteilt, dass sich jeder Agent auf das konzentriert, wofür er am besten konfiguriert ist.
Diese Struktur wird häufig in geschäftlichen Workflows eingesetzt, bei denen bestimmte Schritte – wie die Qualifizierung von Leads, die Recherche zu potenziellen Kundinnen und Kunden oder die Erstellung von Berichten – von einer gezielten Bearbeitung profitieren. Die menschliche Aufsicht und konfigurierbare Kontrollmechanismen spielen nach wie vor eine zentrale Rolle bei der Gestaltung und Steuerung dieser Systeme.
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Was ist ein Multi-Agent-System?
Ein Multi-Agent-System ist eine Rechnerarchitektur, in der zwei oder mehr autonome KI-Agents zusammenarbeiten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Jedem Agent wird innerhalb des Gesamtprozesses eine bestimmte Rolle zugewiesen, wodurch komplexe Aufgaben in überschaubare, spezialisierte Teilaufgaben unterteilt werden können, anstatt von einem einzigen Generalistenmodell bewältigt werden zu müssen.
Diese Agents kommunizieren miteinander und stimmen ihre Handlungen ab, häufig mithilfe strukturierter Rahmenkonzepte wie hierarchischer Planung oder dezentralen bestärkenden Lernens. Durch diese Koordination ist das System in der Lage, Probleme zu bewältigen, deren Lösung für einen einzelnen Agent allein schwierig oder ineffizient wäre.
In der Praxis funktioniert ein Multi-Agent-System ähnlich wie ein Team aus menschlichen Fachleuten: Jedes Mitglied bringt spezifisches Fachwissen ein, und das gemeinsame Ergebnis ist größer als das, was eine einzelne Person allein erzielen könnte.
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So funktionieren Multi-Agent-Systeme in der Praxis
In einem Multi-Agent-System wird eine übergeordnete Aufgabe in einzelne Schritte unterteilt, und jeder Schritt wird einem spezialisierten Agent zugewiesen, der für dessen Bearbeitung konfiguriert ist. Diese Agents arbeiten innerhalb eines gemeinsamen Prozesses und leiten ihre Zwischenergebnisse von einer Stufe zur nächsten weiter – ähnlich wie die Stationen eines Fließbands, von denen jede einen festgelegten Beitrag leistet, bevor die Arbeit weitergeht.
Besonders effektiv ist diese Architektur, weil die Agents verhandeln, Aufgaben delegieren und sich an Veränderungen im Prozess anpassen können, ohne dass bei jedem Schritt ein manueller Eingriff erforderlich ist. Wenn sich die Bedingungen ändern – beispielsweise weil neue Daten eintreffen oder ein vorheriger Schritt zu einem unerwarteten Ergebnis führt –, können einzelne Agents ihr Verhalten anpassen, während der gesamte Workflow weiterläuft.
Die Koordination zwischen den Agents hängt von einem gemeinsamen Kontext ab. Wenn alle Agents auf dieselben zugrunde liegenden Daten zurückgreifen, behalten sie ein einheitliches Bild der jeweiligen Aufgabe bei, was Fehler aufgrund widersprüchlicher Eingaben reduziert und den Prozess von Anfang bis Ende kohärent hält.
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Warum Multi-Agent-Systeme für Marketer wichtig sind
Marketing-Workflows sind selten einfach. Von der Recherche nach Zielaccounts und der Qualifizierung eingehender Leads bis hin zur Koordination der Kampagnenumsetzung und der Erfassung von Leistungsdaten – jeder Schritt erfordert volle Aufmerksamkeit. Multi-Agent-Systeme ermöglichen es, diese Komplexität zu bewältigen, indem sie jeder Phase eigene Agents zuweisen, sodass kein einzelner Prozess zum Engpass wird.
Die Aufteilung der Zuständigkeiten bedeutet auch, dass Fehler oder Lücken leichter identifiziert und behoben werden können. Wenn jeder Agent innerhalb eines festgelegten Aufgabenbereichs arbeitet, können Teams genau feststellen, an welcher Stelle ein Workflow angepasst werden muss, anstatt ein einzelnes, undurchsichtiges System zu analysieren. Diese Transparenz sorgt für zuverlässigere und einheitlichere Ergebnisse bei Marketingmaßnahmen mit hohem Durchsatz.
Für Marketer, die Kampagnen über mehrere Kanäle und Zielgruppensegmente hinweg verwalten, schafft diese Architektur Spielraum für Skalierung, ohne dass dabei Abstriche bei der Qualität gemacht werden müssen. Arbeiten, die früher ein hohes Maß an manueller Koordination erforderten, lassen sich nun in wiederkehrende, überwachte Prozesse überführen, sodass sich die Teams auf strategische Aufgaben und kreative Entscheidungen konzentrieren können.
Erste Schritte mit Multi-Agent-Systemen
Der sinnvollste erste Schritt besteht darin, einen Workflow zu identifizieren, der bereits klar definierte Phasen aufweist, in denen einzelne Aufgaben von einer Stelle an die nächste weitergereicht werden können. Die Qualifizierung von Leads, die Recherche zu potenziellen Kundinnen und Kunden und die Erstellung von Berichten sind gängige Ausgangspunkte, da jeder Schritt eigenständig ist und eindeutig einem bestimmten Agent zugewiesen werden kann.
Sobald Sie einen Workflow skizziert haben, legen Sie fest, welche Aktionen automatisch ausgeführt werden und welche zunächst eine menschliche Überprüfung erfordern. Wenn Sie Genehmigungsschritte frühzeitig einbauen, bleibt das System nachvollziehbar, und Sie erkennen leichter, wo im Zuge der Weiterentwicklung des Workflows Anpassungen nötig sind.
Der Agent-Designer von HubSpot unterstützt diese Art der Einrichtung direkt. Sie können in einfacher Sprache beschreiben, was die einzelnen Agents tun sollen, und der Breeze-Assistent konfiguriert dies im Agent-Designer auf einer einzigen Arbeitsfläche. Agents können durch CRM-Aktivitäten, geplante Events oder Tools von Drittanbietern ausgelöst werden, und bestimmte Aktionen können einer manuellen Freigabe unterliegen, sodass Ihr Team die Kontrolle darüber behält, was automatisch ausgeführt wird und was eine Genehmigung erfordert.
Das Wichtigste in Kürze: Multi-Agent-System
Multi-Agent-Systeme ermöglichen es, komplexe, mehrstufige Workflows auf spezialisierte Agents zu verteilen, von denen jeder innerhalb eines definierten Rahmens arbeitet, um Fehler zu reduzieren, die Konsistenz zu verbessern und die Leistung zu skalieren, ohne dass eine ständige manuelle Überwachung erforderlich ist. Der Agent-Designer von HubSpot bietet die Anpassungsmöglichkeiten für diesen Ansatz und ermöglicht es Teams, agentische Workflows auf einer einzigen Arbeitsfläche zu entwerfen – mithilfe von Konfigurationen in einfacher Sprache, flexiblen Triggern und integrierten Freigabemechanismen, mit denen die Teams jederzeit selbst bestimmen, was automatisch ausgeführt wird. Da der Agent-Designer direkt auf die bereits in HubSpot CRM gespeicherten Kontakte, Deals, Anrufe und Kaufsignale zurückgreift, müssen keine Daten übertragen oder manuell zugeordnet werden, bevor die Agents mit der Koordination zwischen den Phasen der Lead-Qualifizierung, der Recherche zu potenziellen Kundinnen und Kunden, der Nachverfolgung und des Reportings beginnen können.
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Häufig gestellte Fragen zu Multi-Agent-Systemen
Wie entwickelt man ein Multi-Agent-System, das skalierbar ist, ohne dass dabei die Koordination zwischen den Agents verloren geht?
Eine skalierbare Koordination beginnt damit, dass für jeden Agent klare Grenzen definiert werden, bevor das System wächst. So wird sichergestellt, dass jeder Agent einen spezifischen Aufgabenbereich, eine einheitliche Datenquelle und einen vorhersehbaren Übergabepunkt hat, anstatt dass sich Zuständigkeiten überschneiden und Konflikte entstehen. Mit zunehmender Komplexität der Workflows verringert eine gemeinsame Arbeitsfläche, auf der alle Agents an einem Ort sichtbar und konfigurierbar sind – wie beispielsweise der Agent-Designer von HubSpot –, das Risiko von Koordinationsproblemen, da Änderungen am Verhalten eines einzelnen Agent im Kontext des gesamten Workflows überprüft werden können. Konfigurierbare Ausführungslimits und in die Systemarchitektur integrierte Schritte zur Freigabe durch den Menschen dienen als Kontrollpunkte, die die Koordination auch dann gewährleisten, wenn die Anzahl der Agents und das Aufgabenvolumen zunehmen. Teams, die vor der Skalierung die Triggerbedingungen und erwarteten Ergebnisse für jeden Agent dokumentieren, sind besser in der Lage, Fehlerquellen zu identifizieren und gezielte Anpassungen vorzunehmen, ohne das gesamte System auseinandernehmen zu müssen.
Wann sollte ein Unternehmen eine Automatisierung mit einem einzelnen Agent durch ein Multi-Agent-System ersetzen?
Das deutlichste Anzeichen ist, wenn ein einzelner Agent Aufgaben bewältigen soll, die innerhalb desselben Workflows unterschiedliche Arten des logischen Denkens, des Datenzugriffs oder der Entscheidungslogik erfordern. Muss ein Agent ständig zwischen unzusammenhängenden Schritten den Kontext wechseln, führt das in der Regel zu inkonsistenten Ergebnissen und zu schwerer zu behebenden Fehlern. Unternehmen sollten den Übergang auch dann in Betracht ziehen, wenn ein Workflow mittlerweile mehrere aufeinanderfolgende Phasen umfasst, wie beispielsweise die Qualifizierung von Leads, gefolgt von der Recherche zu potenziellen Kundinnen und Kunden und anschließenden Follow-up-Sequenzen, wobei jede Phase davon profitiert, wenn ein eigener Agent innerhalb eines festgelegten Aufgabenbereichs tätig ist, anstatt dass ein einziger Agent die gesamte Kette verwaltet. Wenn ein Team viel Zeit damit verbringt, die Ergebnisse der Automatisierung manuell zu überprüfen und zu korrigieren, ist dieser Aufwand oft ein Zeichen dafür, dass der Workflow über das Konzept eines einzelnen Agent hinausgewachsen ist. Plattformen wie der Agent-Designer von HubSpot erleichtern den Übergang, indem sie es Teams ermöglichen, mehrere spezialisierte Agents auf einer gemeinsamen Arbeitsfläche zu konfigurieren und miteinander zu verknüpfen, ohne dass für jede Übergabe individueller Code erforderlich ist.
Wie gehen Multi-Agent-Systeme mit Fehlern oder Ausfällen um, wenn ein Agent im Workflow nicht mehr funktioniert?
Gut konzipierte Multi-Agent-Systeme isolieren Fehler auf Agent-Ebene, sodass eine Störung in einem Teil des Workflows keine Kettenreaktion auslöst und die Ergebnisse in der gesamten Pipeline beeinträchtigt. Dies ist einer der zentralen Vorteile der Verteilung von Aufgaben auf spezialisierte Agents gegenüber der Ausführung aller Aufgaben in einem einzigen Prozess. Manuelle Freigabeschritte spielen hier eine entscheidende Rolle: Sie schaffen natürliche Haltepunkte, an denen ein Teammitglied die Ergebnisse eines Agent überprüfen kann, bevor diese an nachgelagerte Prozesse weitergeleitet werden. So werden Fehler erkannt, bevor sie sich vervielfachen. In der Praxis sollten Teams für jeden Agent Ausführungslimits festlegen, damit ein sich endlos wiederholender oder fehlerhaft arbeitender Agent weder Ressourcen verschwendet noch in großem Maßstab unbeabsichtigte Aktionen auslöst. Der Agent-Designer von HubSpot stellt diese Steuerelemente direkt in der Konfiguration der Workflows bereit, sodass sich Grenzen ganz einfach festlegen und das Verhalten der Agents überprüfen lassen, ohne dass Backend-Protokolle eingesehen oder benutzerdefinierte Logik zur Fehlerbehandlung geschrieben werden muss.
Welche Teamrollen sind für die Überwachung und Wartung eines Multi-Agent-Systems im Produktivbetrieb zuständig?
Die Zuständigkeit erstreckt sich in der Regel auf drei Funktionsbereiche: Das Operations- oder Revenue-Operations-Team ist für die Workflow-Architektur zuständig und trägt die Verantwortung für die Triggerlogik, die Reihenfolge der Agents und die Konfiguration der Ausführungslimits; das Vertriebs- oder Marketingteam, das von den Agents unterstützt wird, überprüft die Ergebnisse an den Kontrollpunkten für die manuelle Freigabe und meldet, wenn das Verhalten der Agents von den Erwartungen abweicht; und eine Rolle für die technische oder Systemadministration gewährleistet die Datenintegrität, indem sie sicherstellt, dass die CRM-Datensätze, auf die die Agents zurückgreifen, korrekt und einheitlich strukturiert bleiben. In Umgebungen, in denen HubSpot CRM als zugrunde liegende Datenschicht verwendet wird, verwaltet die Administrationsrolle auch die Feldzuordnungen und die Bereinigung der Kontaktdatensätze, damit die Agents, die Aufgaben im Bereich der Lead-Qualifizierung, der Recherche zu potenziellen Kundinnen und Kunden oder des Reportings bearbeiten, mit zuverlässigen Daten arbeiten können. Klare Zuständigkeiten für diese drei Rollen verhindern den häufigen Fehlerfall, bei dem sich die Leistung eines Multi-Agent-Systems im Laufe der Zeit unbemerkt verschlechtert, weil sich kein einzelnes Team für den laufenden Betrieb verantwortlich fühlt.
Wie misst man die Leistung und den ROI eines Multi-Agent-Systems, sobald es in Betrieb genommen wurde?
Die Leistungsmessung sollte bei den konkreten Workflow-Ergebnissen ansetzen, für deren Verbesserung das System entwickelt wurde, wie beispielsweise die Zeit bis zur Qualifizierung eines Leads, die Qualität der Recherche zu potenziellen Kundinnen und Kunden, die Antwortquoten bei Nachfassaktionen oder das Volumen der ohne manuellen Eingriff erledigten Berichtsaufgaben, da diese Kennzahlen einen direkten Zusammenhang zwischen den Aktivitäten der Agents und den Geschäftsergebnissen herstellen. Auch die Häufigkeit, mit der manuelle Freigabeschritte ausgelöst bzw. umgangen werden, kann als Indikator für die Ausgabequalität dienen: Ein gut funktionierendes System sollte mit zunehmender Verfeinerung der Agents immer weniger manuelle Eingriffe erfordern. Was den ROI betrifft, können Teams die Stunden berechnen, die zuvor für die manuelle Koordination in denselben Workflows aufgewendet wurden, und diesen Wert mit der Zeit vergleichen, die nun in Konfiguration, Überprüfung und Überwachung fließt. Das Reporting in HubSpot CRM bildet die Grundlage für diese Analyse, indem es den Fortschritt von Deals, Kontaktaktivitäten und Veränderungen in der Pipeline auf derselben Plattform erfasst, auf der die Agents arbeiten. So lassen sich die von den Agents durchgeführten Aktionen mit den daraus resultierenden Umsatzergebnissen in Verbindung bringen, ohne dass Daten in eine separate Analytics-Umgebung exportiert werden müssen.
Verwandte Geschäftsbegriffe und -konzepte
Agentische KI
Agentische KI bildet die konzeptionelle Grundlage, auf der Multi-Agent-Systeme aufbauen, da jeder einzelne Agent innerhalb eines koordinierten Workflows nach agentischen Prinzipien agiert: autonomes Zielstreben, iterative Entscheidungsfindung und kontextbezogene Handlungsweise. Führungskräfte, die sich mit agentischer KI auskennen, sind besser in der Lage zu beurteilen, welche Aufgaben in ihrem Unternehmen für eine autonome Bearbeitung geeignet sind und welche hingegen an entscheidenden Genehmigungsstufen menschliches Urteilsvermögen erfordern. Diese Unterscheidung hat direkten Einfluss darauf, wie Teams die Grenzen der Agents festlegen, Ausführungslimits setzen und Überwachungsprotokolle strukturieren, wenn sie Multi-Agent-Architekturen in Workflows der Bereiche Vertrieb, Marketing oder Revenue Operations einsetzen.
KI-Workflows
KI-Workflows stellen die operative Struktur dar, die Multi-Agent-Systemen ihre praktische Gestalt verleiht. Sie definieren die Abfolge von Aufgaben, Übergabepunkte und die Entscheidungslogik, die einzelne Agents zu einem kohärenten, durchgängigen Prozess verbinden. Wer versteht, wie KI-Workflows aufgebaut sind, erkennt, warum Multi-Agent-Systeme bei komplexen, mehrstufigen Prozessen wie der Lead-Qualifizierung, der Recherche zu potenziellen Kundinnen und Kunden und dem Pipeline-Reporting eine bessere Leistung erbringen als die Automatisierung mit einem einzigen Agent. Unternehmen, die vor der Einführung in die Erfassung ihrer KI-Workflows investieren, verzeichnen weniger Koordinationsprobleme und können den Beitrag jedes einzelnen Agent zum Geschäftserfolg insgesamt genauer messen.
Prompt Chaining
Prompt Chaining ist die Technik, mit der Multi-Agent-Systeme strukturierte Ausgaben eines Agent als Eingaben an den nächsten weitergeben und so sequenzielle Schlussfolgerungsketten bilden, die eine komplexe, mehrstufige Automatisierung über verschiedene Geschäftsfunktionen hinweg ermöglichen. Teams, die die Prinzipien von Prompt Chaining verstehen, sind besser in der Lage, die Übergabe zwischen Agents so zu gestalten, dass der Kontext erhalten bleibt und die Ausgabequalität gewahrt wird, während die Informationen die Phasen der Qualifizierung, Anreicherung und Nachverfolgung eines Umsatz-Workflows durchlaufen. Der durchdachte Einsatz von Prompt Chaining innerhalb einer Multi-Agent-Architektur verringert die Wahrscheinlichkeit von Kettenfehlern und liefert konsistentere, nachvollziehbare Ergebnisse, die die Verantwortlichen im Unternehmen mit Zuversicht prüfen und als Grundlage für ihre Entscheidungen nutzen können.
Agentisches Abrufen
Unter agentischem Abrufen (Agentic Retrieval) versteht man die Fähigkeit einzelner Agents innerhalb eines Multi-Agent-Systems, relevante Daten aus CRM-Datensätzen, Wissensdatenbanken oder externen Quellen eigenständig zu finden, darauf zuzugreifen und zusammenzufassen, ohne dass bei jedem Schritt eine manuelle Eingabe erforderlich ist. Für Unternehmen, die Multi-Agent-Systeme auf Plattformen wie HubSpot CRM betreiben, bestimmt das agentische Abrufen unmittelbar die Genauigkeit und Relevanz der Agent-Ausgaben, da die Qualität der abgerufenen Informationen jede nachfolgende Entscheidung des Systems beeinflusst. Geschäftsteams, die das agentische Abrufen effektiv einsetzen, profitieren von einer zuverlässigeren Recherche zu potenziellen Kundinnen und Kunden, einem präziseren Leadscoring und aussagekräftigeren Berichten – und das alles, ohne den manuellen Arbeitsaufwand für die Mitarbeitenden im Vertrieb oder Marketing zu erhöhen.