Multi-Agenten-KI: Wenn Software sich selbst entwickelt
Statt eines einzelnen KI-Coding-Agents setzen Entwickler künftig auf Multi-Agenten-Teams. Diese automatisieren gemeinsam komplexe Workflows, mit großem Potenzial, aber auch neuen Risiken. Wie Firmen den Einstieg schaffen.
Lange galt der einzelne KI-Coding-Agent als vielversprechender Helfer in der Softwareentwicklung. Doch inzwischen zeigt sich: Für moderne Entwicklungsszenarien reicht ein „Alleskönner-Agent“ nicht mehr aus. Stattdessen setzen immer mehr Unternehmen auf sogenannte Multi-Agenten-Workflows – also spezialisierte KI-Teams, die gemeinsam Aufgaben übernehmen, koordinieren und optimieren.
Wie ein digitales Entwicklerteam
Der Gedanke hinter Agentic-AI ist naheliegend: Genau wie ein menschliches Entwicklerteam aus Spezialist:innen besteht – für Backend, Testing, Security oder Dokumentation – arbeiten auch KI-Agenten künftig arbeitsteilig zusammen. Der eine schreibt Code, der andere testet, ein dritter validiert Sicherheitsrichtlinien.
Die Kontrolle bleibt beim Menschen: Entwickler:innen können den Fortschritt der Agenten in Echtzeit verfolgen, eingreifen, lenken oder weitere Anweisungen geben. Die Hoffnung: Mehr Effizienz, kürzere Entwicklungszeiten und qualitativ besserer Code.
Mehr Tempo, bessere Qualität – mit Risiken
Die parallele Bearbeitung durch spezialisierte Agenten verspricht viele Vorteile: Weniger manueller Aufwand, automatisierte Einhaltung interner Standards und ein besseres Alignment mit Unternehmenszielen. Besonders spannend: Manche Agenten arbeiten sogar adversarial – sie kritisieren die Ergebnisse anderer Agenten, um gemeinsam den besten Output zu ermitteln.
Doch es bleibt nicht ohne Haken: Ohne klare Orchestrierung können Multi-Agenten-Systeme chaotisch werden. Redundanzen, Widersprüche oder unkontrollierte Datenfreigaben sind reale Risiken – insbesondere bei externen APIs oder Cloud-Diensten.
Deshalb braucht es nicht nur technische Koordination, sondern auch Governance: Rollen, Rechte, Protokolle und nachvollziehbare Entscheidungen. Nur so lassen sich Qualität, Datenschutz und Sicherheit gewährleisten.
Noch jung, aber mit großem Potenzial
Multi-Agenten-Systeme stehen noch am Anfang – viele Prozesse laufen manuell, viele Tools sind im Entstehen. Erste Plattformen und Frameworks wie Claude Code, Roo Code, Warp oder LangChain zeigen aber, wohin die Reise geht: hin zu einer vernetzten, regelbasierten Agenten-Architektur mit Human-in-the-Loop und gemeinsamer Wissensbasis.
Wer einsteigen will, sollte klein anfangen: mit klar definierten Tasks, internen Leitlinien und spezialisierten Agenten. Gleichzeitig gilt: Metriken, Fehlerbehandlung und Versionskontrolle sind unerlässlich – genau wie bei menschlicher Softwareentwicklung.