Orchestrierung von AI-Agents – Ein moderner Workflow

Warum Orchestrierung für KI-gestützte Entwicklung immer wichtiger wird

KI-Tools haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Claude, GPT-4, und andere Modelle können beeindruckenden Code generieren – aber nur bis zu einem gewissen Punkt.

Das Problem:

• Komplexe Projekte überfordern einzelne KI-Instanzen
• Aufgaben fragmentieren sich über verschiedene Kontexte
• Konsistenz leidet, wenn zu viele Entscheidungen gleichzeitig getroffen werden müssen
• Der Überblick geht verloren

Die Realität ist: KI erzeugt hochwertigen Code, aber nur, solange der Überblick gewahrt bleibt.

Die Antwort darauf ist ein orchestrierter Workflow, der KI-Agents wie ein Team aus Spezialisten führt – jeder mit klarer Rolle, klarem Auftrag und klarer Zuständigkeit.

Dieser Artikel baut auf Teil 1 auf und geht einen Schritt weiter: Während Teil 1 sequentielle Agent-Workflows mit heute verfügbaren Tools (Cursor, Claude CLI) beschreibt, zeigt dieser Teil fortgeschrittene Orchestrierung mit parallelen Agents und automatisierter Koordination – teilweise bereits in spezialisierten Plattformen verfügbar, teilweise noch Zukunftsmusik.

Das Grundprinzip: KI-Systeme wie ein Entwicklerteam organisieren

Statt “eine große KI macht alles” wird das Projekt in Rollen und Zuständigkeiten zerlegt.

Typische Rollen in einem orchestrierten System:

• Architektur-Agent (Planer): Plant die Gesamtstruktur, definiert Schnittstellen
• Backend-Agent (Dev): Implementiert Server-Logik, APIs, Datenbanken
• Frontend-Agent (Dev): Erstellt UI-Komponenten, Layouts, Interaktionen
• Testing-Agent (QA): Schreibt Tests, validiert Code-Qualität
• Integration-Agent: Fügt Module zusammen, prüft Kompatibilität
• Review-Agent: Analysiert Code auf Konsistenz und Best Practices

Hinweis: Diese technischen Rollen ergänzen die agilen Rollen aus Teil 1 (PM, Dev, Review). In orchestrierten Systemen können beide Ebenen kombiniert werden – z.B. ein Planer-Agent, der Tasks an spezialisierte Backend- und Frontend-Agents verteilt.

Der Workflow sorgt dafür, dass jede Rolle isoliert arbeitet, aber die Ergebnisse sauber zusammengeführt werden.

Das Resultat: Weniger Kontext-Chaos, mehr Fokus, bessere Ergebnisse.

Der Workflow: So funktioniert orchestriertes Arbeiten mit Agents

Schritt 1: Die zentrale Steuerstelle definieren

Ein zentraler Agent oder Prozess übernimmt die Planung.

Er legt fest:

• Ziele und Anforderungen
• Teilaufgaben und ihre Abhängigkeiten
• Reihenfolge der Umsetzung
• Schnittstellen zwischen Modulen

Wichtig: Er selbst erzeugt keinen Code. Er bleibt konstant auf architektonischer Ebene und fungiert als Koordinator.

Zentraler Agent:
├─ Definiert: "Wir bauen ein Authentifizierungs-System"
├─ Legt fest: "Backend: API-Endpunkte, Frontend: Login-UI, Testing: E2E-Tests"
└─ Verteilt Aufgaben an spezialisierte Agents

Schritt 2: Aufgaben in klare Work Units zerlegen

Jede Aufgabe ist kompakt, verständlich und unabhängig.

Fokus:

• Klarer Input → Klarer Output
• Minimale Überschneidung zwischen Tasks
• Keine impliziten Annahmen

Beispiel:

❌ Schlecht: "Baue die Login-Funktion"
✅ Gut:    "Implementiere POST /auth/login mit Email/Passwort-Validierung"

Die zweite Formulierung ist präzise genug, dass ein spezialisierter Agent sie umsetzen kann, ohne den gesamten Kontext zu benötigen.

Schritt 3: Mit spezialisierten Agents arbeiten

Agents arbeiten rollenbasiert statt “allgemein”.

Vorteil:

• Weniger Kontext nötig
• Weniger Drift (Abweichung vom Ziel)
• Bessere Resultate durch Spezialisierung

Beispiele für typische Spezialisierungen:

• API-Entwicklung: Kennt REST-Patterns, Validierung, Error-Handling
• UI-Komponenten: Fokus auf Accessibility, Responsiveness, User Experience
• Geschäftslogik: Versteht Domain-Logik, Business-Rules
• Testfälle: Schreibt Unit-Tests, Integration-Tests, E2E-Tests
• Integrationspunkte: Verbindet Module, prüft Type-Safety

Jeder Agent bleibt in seiner Lane – das vermeidet Überschneidungen und Konflikte.

Schritt 4: Ergebnisse konsistent validieren

Nach jeder Runde wird geprüft:

• ✅ Stimmen die Interfaces?
• ✅ Passen die Typen zusammen?
• ✅ Sind Module kompatibel?
• ✅ Gibt es Konflikte in Abhängigkeiten?

Dadurch arbeiten mehrere Agents parallel, ohne sich gegenseitig zu sabotieren.

Wichtig: Bei manueller Orchestrierung (wie in Teil 1 mit Cursor/Claude CLI) arbeiten Agents nacheinander und der Mensch übernimmt die Validierung. Bei automatisierten Orchestrierungs-Plattformen können Agents parallel arbeiten, während ein Integration-Agent Konflikte erkennt und auflöst:

// Integration-Check nach jeder Wave
const validationResult = {
  typeConsistency: checkTypeCompatibility(),
  interfaceMatching: validateInterfaces(),
  dependencyConflicts: analyzeDependencies(),
};

if (!validationResult.isValid) {
  // Konflikte zurück an betroffene Agents
  notifyAgentsForFixes(validationResult.issues);
}

Schritt 5: In Wellen vorgehen statt alles auf einmal

Der Workflow läuft in Wellen (“Waves”):

1. Wave 1: Kernfunktionen – Die wichtigsten Features zuerst
2. Wave 2: Integration – Module zusammenführen, Schnittstellen testen
3. Wave 3: Randfälle – Edge Cases, Error Handling, Validierung
4. Wave 4: Optimierung – Performance, Refactoring, Cleanup

Jede Wave beginnt mit einer kurzen Übersicht.

Vor der nächsten Wave wird der Kontext bereinigt:

• Zusammenfassungen statt langer Historien
• Nur relevante Entscheidungen bleiben sichtbar
• Details werden archiviert

Das verhindert Context-Overflow – ein häufiges Problem bei langen KI-Sessions.

Schritt 6: Kontextmanagement ernst nehmen

Einfache Faustregel:

• Architektur bleibt oben – zentrale Entscheidungen sind immer sichtbar
• Entscheidungen bleiben sichtbar – wichtige Choices werden dokumentiert
• Details werden zusammengefasst – Implementierungsdetails verschwinden nach Abschluss

Agents erhalten nur das Nötigste – nicht alles.

Frontend-Agent bekommt:
✅ API-Schema
✅ Datentypen
✅ UI-Requirements
❌ Backend-Implementierung
❌ Datenbank-Schema
❌ Deployment-Config

Das reduziert Token-Kosten, verbessert Fokus und verhindert Halluzinationen.

Unterschied zum manuellen Ansatz: Bei Tools wie Cursor (Teil 1) erfolgt Kontextmanagement durch getrennte Chats/Sessions. Bei automatisierten Plattformen übernimmt ein Orchestrierungs-Layer die Kontext-Verteilung an die einzelnen Agents.

Was heute schon existiert: KI-Entwicklungswerkzeuge mit Orchestrierungs-Ansätzen

Mehrere Tools und Plattformen bewegen sich bereits in Richtung Multi-Agent-Orchestrierung – wenn auch in unterschiedlichem Reifegrad.

1. Anthropic Claude Code Agents

Status: Früheste Form von Orchestrierung

Features:

• Datei- und Projektverständnis in größeren Codebases
• Isolierung von Tasks
• Rollen-ähnliche Aufgabentrennung

Stärken:

• Sehr gutes Architektur-Verständnis
• Kann große Projekte überblicken
• Gute Trennung zwischen Planung und Umsetzung

Schwächen:

• Kein vollständiges Multi-Agent-System out-of-the-box
• Noch keine parallelen Agents mit klar definierten Rollen

Fazit: Claude ist hervorragend für komplexe Einzelaufgaben, aber echte Multi-Agent-Orchestrierung muss manuell aufgesetzt werden.

2. OpenAI Developer Tools (GPT-4.1, o1, o3)

Status: Erste Umgebungen mit Reasoning-Modellen

Features:

• Modelle mit “Reasoning”-Fähigkeiten (o1, o3)
• Tools, die mehrere Schritte ausführen können
• “Tasks” und automatisierte Ausführung

Vielversprechend:

• Deutliche Trennung zwischen Planen und Ausführen
• Modelle führen Schritte nacheinander aus statt alles in einem Prompt
• Besseres Multi-Step-Reasoning

Noch nicht:

• Echte parallele Agents
• Rollenbasierte Spezialisierung
• Workflow-Orchestrierung

Fazit: Die Reasoning-Modelle sind ein wichtiger Schritt, aber noch keine vollständige Orchestrierungs-Lösung.

3. Devin (Cognition Labs)

Status: Positioniert als “AI Software Engineer”

Features:

• Projekte verstehen und analysieren
• To-do-Listen erzeugen
• Schritte einzeln abarbeiten
• Entwicklungsumgebungen bedienen (Terminal, Editor, Browser)

Stärken:

• Kann vollständige Features eigenständig implementieren
• Gute Integration in reale Entwicklungsumgebungen
• Versteht komplexe Workflows

Schwächen:

• Stark auf sequentielles Vorgehen ausgelegt
• Noch keine klar definierte Multi-Agent-Rolle-pro-Aufgabe-Struktur
• Wenig Transparenz über interne Architektur

Fazit: Devin ist eines der ersten Systeme, die in Richtung vollautomatisierte KI-Entwicklung gehen – aber noch kein echtes Multi-Agent-System.

4. AutoGen (Microsoft / Open Source)

Status: Echte Multi-Agent-Plattform

Features:

• Agents können verschiedene Rollen bekommen:
  • Planer
  • Kritiker
  • Implementierer
  • Tester
• Kann komplexe Agentenketten aufbauen
• Parallele Interaktionen möglich

Stärken:

• Echte Multi-Agent-Architektur
• Flexible Rollendefinitionen
• Open Source und erweiterbar

Main Use Case:

• Forschung
• Prototypen
• KI-Agent Research

Schwächen:

• Noch nicht produktionsreif für große Codebases
• Komplex im Setup
• Wenig vorgefertigte Workflows für Software-Entwicklung

Fazit: AutoGen ist technisch am nächsten an echter Orchestrierung – aber noch zu experimentell für Production Use.

5. Meta’s LLaMA-basierte Agent-Frameworks

Status: Multi-Agent-Kommunikation für Wissensaufgaben

Features:

• Planen, Ausführen, Reflektieren
• Gute Integration in reproduzierbare Workflows
• Starke Performance bei großen Sprachmodellen

Stärken:

• Open Source
• Gute Performance
• Flexible Architektur

Problem:

• Weniger optimiert für Softwareentwicklung
• Eher für Wissensaufgaben, Recherche, Analysen

Fazit: Interessant für Research, aber nicht direkt auf Code-Generierung ausgelegt.

6. Emerging: ReAct, SWE-agent, DevOps-Agents

Status: Forschungsprojekte und frühe Prototypen

Konzepte:

• Agents, die schreiben
• Agents, die reviewen
• Agents, die testen
• Agents, die deployen

Realität:

• Aktuell hypebehaftet
• Technisch noch fragil
• Viele Proof-of-Concepts, wenige produktionsreife Lösungen

Trotzdem: Wichtige Bausteine für zukünftige echte Orchestrierung.

Wohin es sich entwickelt: Warum orchestrierte Systeme die nächste Evolutionsstufe sind

Die Entwicklung geht klar in Richtung KI-DevOps – einem System, in dem:

• Architekturen stabil bleiben, während KI selbstständig Code generiert
• Entwickler zu Moderatoren werden, nicht Befehlsschreibern
• Rollen automatisch erstellt werden, basierend auf Projekt-Anforderungen
• Kontext intelligent zusammengefasst wird, ohne wichtige Infos zu verlieren
• Konflikte selbst gelöst werden, durch spezialisierte Agents
• Projekte über Wochen stabil bleiben, ohne manuelles Re-Prompting

Zukünftige Tools werden können:

1. Automatische Rollenverteilung

System analysiert Projekt:
→ "Das ist ein Full-Stack E-Commerce-Projekt"
→ Erstellt automatisch:
   - API-Agent (Express.js)
   - Frontend-Agent (React)
   - Payment-Agent (Stripe)
   - Testing-Agent (Jest, Playwright)

2. Intelligente Kontext-Kompression

Nach jeder Wave:
→ Details werden zusammengefasst
→ Nur Architektur-Entscheidungen bleiben sichtbar
→ Neue Agents bekommen kompakte Briefings

3. Selbstheilende Workflows

Integration-Agent findet Konflikt:
→ Identifiziert betroffene Module
→ Benachrichtigt zuständige Agents
→ Agents fixen das Problem autonom

4. Langfristige Projekt-Stabilität

Projekt läuft über Wochen:
→ Architektur bleibt konsistent
→ Neue Features passen ins bestehende System
→ Keine manuellen Re-Prompts nötig

Der entscheidende Trend

KI arbeitet nicht mehr “in einem Kopf”, sondern in Teams aus KI-Spezialisten, die koordiniert zusammenarbeiten.

Das ist keine Science-Fiction – die Bausteine existieren bereits. Es geht jetzt darum, sie richtig zu kombinieren.

Orchestrierung ist die Zukunft der KI-gestützten Entwicklung

Heute: Einzelne KI-Tools sind beeindruckend, aber limitiert.

Morgen: Orchestrierte Multi-Agent-Systeme arbeiten wie ein Entwicklerteam – spezialisiert, koordiniert, konsistent.

Die wichtigsten Erkenntnisse:

1. Spezialisierung schlägt Generalisierung – Fokussierte Agents liefern bessere Ergebnisse
2. Kontextmanagement ist entscheidend – Weniger Kontext = Bessere Performance
3. Validierung verhindert Chaos – Integration-Checks nach jeder Wave
4. Wellen-basiertes Vorgehen – Inkrementell statt alles auf einmal
5. Zentrale Koordination – Ein Planer hält das große Bild zusammen

Bestehende Tools zeigen den Weg:

• Claude: Exzellentes Architektur-Verständnis
• OpenAI Reasoning-Modelle: Besseres Multi-Step-Reasoning
• Devin: Vollautomatisierte Feature-Entwicklung
• AutoGen: Echte Multi-Agent-Plattform

Was fehlt noch:

• Produktionsreife Orchestrierungs-Plattformen
• Standardisierte Workflows für Software-Entwicklung
• Bessere Tools für Konfliktlösung zwischen Agents

Aber der Trend ist klar: Die Zukunft gehört orchestrierten KI-Teams, nicht einzelnen Super-Agents.