Multi-Agenten-Kommunikation

Multi-Agenten-Kommunikation bezeichnet die Protokolle, Mechanismen und Patterns, über die mehrere KI-Agenten miteinander interagieren, Informationen austauschen und Aufgaben koordinieren. In komplexen KI-Systemen arbeiten spezialisierte Agenten zusammen: Ein Orchestrator koordiniert Sub-Agenten für Recherche, Schreiben, Qualitätsprüfung und Publishing. Die dominanten Kommunikationsmodelle: Direktes Orchestrieren (übergeordneter Agent ruft Sub-Agenten auf), MCP (Model Context Protocol) von Anthropic als standardisierter Tool-Aufruf-Protokoll zwischen Agenten und externen Diensten, A2A (Agent-to-Agent Protocol) von Google als offenem Standard für Peer-Kommunikation, sowie Message-Queue-basierte Systeme für asynchrone Kommunikation. Kritische Design-Entscheidungen: Synchron vs. asynchron (synchron = einfacher, asynchron = skalierbarer); Push vs. Pull; Fehlerhandling (was passiert, wenn ein Sub-Agent ausfällt?); Zustandsmanagement (wie wird gemeinsamer Kontext konsistent gehalten?). Jede Agent-zu-Agent-Schnittstelle muss explizit spezifiziert, versioniert und unabhängig getestet werden. Praxisbeispiel: Ein Content-Erstellungs-Multi-Agent-System besteht aus Recherche-Agent (holt aktuelle Daten via MCP), Schreib-Agent (erhält Research-Output, generiert Draft), Qualitäts-Agent (prüft Draft gegen Regeln) und Publishing-Agent (veröffentlicht genehmigten Content). Ohne klare Kommunikationsverträge werden Multi-Agenten-Systeme fragil und schwer zu debuggen.