Ein Multi-Agenten-System besteht aus mehreren spezialisierten Agenten, die koordiniert zusammenarbeiten.
Ein Einzelagent ist ein monolithisches KI-System, das alle Aufgaben eines Bereichs allein bearbeitet.
Detaillierter Vergleich
| Aspekt | Multi-Agenten-System | Einzelagent |
|---|---|---|
| Spezialisierung | Jeder Agent = Experte | Generalist für alles |
| Fehlertoleranz | Graceful Degradation | Single Point of Failure |
| Komplexität | Höher (Kommunikation, Routing) | Niedriger |
| Skalierung | Horizontal | Vertikal (größeres Modell) |
| Kosten | Höher initial, günstiger bei Skalierung | Günstiger am Anfang |
Wann Multi-Agenten-System die richtige Wahl ist
- Aufgaben unterschiedliche Expertise erfordern
- Fehlertoleranz kritisch ist
- Skalierung geplant ist
Wann Einzelagent die richtige Wahl ist
- Nur ein Aufgabenbereich abgedeckt werden muss
- Budget begrenzt
- Schneller Start gewünscht
Quellen
- Microsoft: Understanding AI Agents vs. Chatbots
- Salesforce: AI Agent vs. Chatbot
- IBM: What is AI Orchestration?
Key Takeaways
- Die Wahl zwischen Multi-Agenten-System und Einzelagent hängt vom Einsatzzweck ab.
- Multi-Agenten-System eignet sich für autonome, komplexe Prozesse.
- Einzelagent passt für einfache, klar definierte Aufgaben.
- Viele Unternehmen kombinieren beide Ansätze in unterschiedlichen Bereichen.
- Governance und Integration sind die entscheidenden Differenzierungsfaktoren.