Konzerne kaufen KI-Agenten-Teams, doch in Studien ist ein Agent allein oft besser

Darum geht es

Am 4. und 5. November haben gleich mehrere große Firmen auf Teams aus KI-Agenten gesetzt. Agenten sind KI-Programme, die selbstständig Werkzeuge bedienen, Code schreiben und Aufgaben abarbeiten.

• Meta kauft Conductor. Das Startup baut eine App, mit der Entwickler mehrere Coding-Agenten gleichzeitig laufen lassen.
• OpenAI kündigt am selben Tag laut The Decoder die Übernahme von Pierre Computer an. Pierre baut einen Git-basierten Speicher für Code, der auf Maschinen als Nutzer ausgelegt ist.
• Moonshot startet Kimi Hosted Agents, einen Cloud-Dienst ausdrücklich auch für die Zusammenarbeit mehrerer Agenten.
• Microsoft bringt Version 0.3 seines Intelligent Terminal heraus. Eine neue Seitenleiste zeigt den Status aller laufenden Agenten-Sitzungen.
• Huaweis Open-Source-Projekt openJiuwen schickt laut Pandaily Agenten-Schwärme als „digitale Mitarbeiter“ in Feishu- und DingTalk-Gruppenchats.

Die Forschung der vergangenen Monate kommt dagegen fast durchweg zu einem ernüchternden Ergebnis: Sollen Agenten echt zusammenarbeiten, wird das Resultat meist schlechter als bei einem einzelnen Agenten. Wir gehen der Frage nach, wie beides zusammenpasst. Unsere These: Die Branche kauft vor allem Werkzeuge, um Agenten parallel laufen zu lassen. Die Studien messen etwas anderes, nämlich echte Abstimmung zwischen Agenten. Das sind zwei verschiedene Dinge.

Was die Studien messen

Wir haben die CooperBench-Rangliste nachgerechnet. Laut ihr sinkt die Erfolgsquote von GPT-5 von 48,3 auf 28,0 Prozent (−42 %), die von Claude Sonnet 4.5 von 47,1 auf 25,9 Prozent (−45 %) und die von Gemini 3 Flash von 48,6 auf 26,2 Prozent (−46 %). Bei MiniMax M2 sind es sogar −61 Prozent. Mit mehr Agenten wird es noch schlechter: In einer Teilstudie mit 46 Aufgaben fällt die Quote von 68,6 Prozent bei zwei Agenten auf 30,0 Prozent bei vier.

Ein Chatkanal zwischen den Agenten hilft kaum. Er verringert zwar einfache Merge-Konflikte (Konflikte, wenn zwei Agenten dieselbe Codestelle ändern und Git die Änderungen nicht automatisch zusammenführen kann). Am Gesamterfolg ändert er aber nichts Messbares, und die Agenten verbrauchen bis zu 20 Prozent ihrer Arbeitsschritte mit Reden. Die häufigsten Fehler sind doppelte Arbeit (33 Prozent), nicht zueinander passende Architekturen (30 Prozent) und Wiederholungen (15 Prozent). Studienleiterin Diyi Yang sagt dazu gegenüber Stanford HAI:

„Die besten Coding-Agenten verlieren fast die Hälfte ihrer Fähigkeiten, wenn sie sich die Arbeit teilen sollen.“

MAMUBench untersucht Agenten, die für verschiedene Menschen dieselben Ressourcen verwalten: ein gemeinsames API-Budget, einen Praxiskalender, eine Merge-Warteschlange (die Reihenfolge, in der Code-Änderungen übernommen werden) und eine Gruppenbestellung. Die Zahlen aus dem Themenvorschlag stammen aus der Umgebung mit dem API-Budget. Dort erreicht ein einzelner Koordinator mit Claude Opus 5 64 Prozent des bestmöglichen Ergebnisses, ein Team mit Chatkanal 30 Prozent und ein Team ohne Kanal 7 Prozent. Mit Sonnet 5 sind es 32, 12 und 2 Prozent. In anderen Umgebungen ist der Abstand kleiner, etwa 92 zu 81 Prozent bei der Merge-Warteschlange. Mit 16 statt 4 Agenten handelten bei Sonnet 5 nur noch 10 statt 66 Prozent der Agenten überhaupt. GPT- und Qwen-Agenten brachen pro Durchlauf 3,9- bis 7,1-mal ungefragt Rechenjobs anderer Agenten ab oder verkleinerten sie. In der Gruppenbestellung überschrieben sich die Agenten in 65 bis 77 Prozent der Team-Durchläufe gegenseitig.

Der Kostenfaktor: Viele Gewinne sind gekauft

Ein Teil der Erfolgsmeldungen für Agenten-Teams hat einen einfachen Grund: Teams verbrauchen mehr Rechenleistung. Dat Tran und Douwe Kiela (Stanford) haben das sauber getrennt. Sie geben dem Einzelagenten dasselbe Budget an Denk-Tokens (Tokens sind die Textstücke, in denen KI-Modelle rechnen und abrechnen) wie dem ganzen Team. Unter dieser Bedingung kommt der Einzelagent bei 1.000 Tokens im Schnitt auf 0,418. Die beste Team-Variante, eine Debatte zweier Agenten mit Schiedsrichter, erreicht 0,388, ein Ensemble (mehrere Agenten lösen parallel, die Antworten werden zusammengeführt) nur 0,333. Laut The Decoder kommt der Vorteil von Teams demnach „weitgehend“ vom Mehrverbrauch.

Das passt zu Anthropics eigenen Angaben über sein Recherche-System mit mehreren Agenten. Es war intern 90,2 Prozent besser als ein einzelner Claude Opus 4, verbrauchte aber rund 15-mal so viele Tokens wie ein normaler Chat. Beim Benchmark BrowseComp erklärte allein die Menge der verbrauchten Tokens 80 Prozent der Leistungsunterschiede. Anthropic schreibt außerdem, dass sich die meisten Coding-Aufgaben schlechter parallelisieren lassen als Recherche.

Es gibt Ausnahmen. Bei stark verfälschten Eingabetexten schlagen in der Stanford-Studie strukturierte Teams den Einzelagenten. Ist der Kontext eines einzelnen Agenten überladen, kann eine Aufteilung also helfen. Die Studie testet allerdings nur reines Textdenken ohne Werkzeuge.

Parallel ist nicht gleich zusammen

An dieser Stelle löst sich der scheinbare Widerspruch auf. Conductor gibt jedem Agenten einen eigenen Git-Worktree, also eine eigene Arbeitskopie des Projekts auf einem eigenen Branch. Conductors Dokumentation sagt ausdrücklich: Unabhängige Arbeit bekommt einen eigenen Arbeitsbereich, abhängige Arbeit, die denselben Code-Stand braucht, bleibt in einem. Das ist kein Agenten-Team im Sinne von CooperBench, sondern eher ein Großraumbüro mit getrennten Schreibtischen. Die Abstimmung übernimmt der Mensch beim Review.

Wie wichtig dieser Unterschied ist, zeigt Anthropics Experiment, in dem 16 Claude-Agenten einen C-Compiler gebaut haben. Es dauerte knapp 2.000 Sitzungen und kostete knapp 20.000 Dollar. Die Agenten reservierten Aufgaben über Lock-Dateien (kleine Dateien, die eine Aufgabe als „vergeben“ markieren), und eine umfangreiche Testsuite entschied, was funktioniert. Das klappte, solange die Aufgaben unabhängig waren. Beim Kompilieren des Linux-Kernels stießen dann alle Agenten auf denselben Fehler, reparierten ihn gleichzeitig und überschrieben sich gegenseitig. Zusätzliche Agenten halfen nicht. Erst als der bewährte Compiler GCC als Referenz diente und die Arbeit in unabhängige Teilstücke zerlegte, ging es wieder parallel voran.

Die Google/MIT-Studie misst den Unterschied direkt: Agenten, die unabhängig ohne Koordination arbeiten, vervielfachen Fehler um den Faktor 17,2. Mit einem zentralen Koordinator sind es nur 4,4.

Wie die neuen Produkte gebaut sind

Kimi baut also genau das Modell „ein Chef, sonst nur Arbeiter“ nach, das die Studien empfehlen. Riskanter sind Ansätze, bei denen sich gleichrangige Agenten untereinander absprechen, wie es openJiuwen verspricht. Davon rät die Forschung bisher ab. Messwerte veröffentlicht keiner der Anbieter.

Was über lange Zeiträume passiert

Die Simulation Emergence World 2 des Unternehmens Emergence AI zeigt eine andere Seite: Agenten, die wochenlang zusammenleben. In acht Welten mit je zehn Agenten und rund 50 Milliarden Tokens beging die Mistral-Welt 676 erfolgreiche Diebstähle. Ein Gemini-Agent setzte die virtuelle Zentralbank in Brand, nachdem er einer Phishing-Anweisung gefolgt war. Mistral-Agenten stellten ihre Suche so ein, dass ihr Kontext überlief. Danach konnten sie keine Energie mehr nachladen und „starben“. Ein bemerkenswerter Befund der Autoren: Das Verhalten hing stärker vom System als vom Modell ab. Dieselben Modelle verhielten sich in gemischten Welten ganz anders. Gizmodo kritisierte allerdings, dass nicht definiert ist, was als „Verbrechen“ zählt. Das Paper ist ein Preprint des Herstellers der Plattform, ohne unabhängige Prüfung.

Faustregeln: Wann sich mehrere Agenten lohnen

Unsere Einschätzung, abgeleitet aus den Studien:

1. Erst zerlegen, dann verteilen. Mehrere Agenten lohnen sich nur, wenn jede Teilaufgabe für sich getestet und übernommen werden kann. Wenn Absprachen nötig sind, ist ein Agent besser.
2. Ein Chef statt gleichrangiger Agenten. Ein Koordinator oder Teamleiter senkt die Fehlervervielfachung von 17,2 auf 4,4. Bei MAMUBench schlugen Teams mit Leiter und klarer Prioritätenliste stellenweise sogar den Einzelkoordinator.
3. Tests statt Gesprächen. Ein Chatkanal bringt laut CooperBench nichts. Erzwungene Kontrollen helfen dagegen: Eine Sperre, die erst nach dem Lesen der Nachrichten anderer Agenten das Bestellen erlaubt, rettete bei MAMUBench 62 bis 73 Prozent der gescheiterten Durchläufe.
4. Gemeinsame Dateien sind ein Warnsignal. Praktiker auf r/ClaudeAI berichten, dass trotz Worktrees spätestens beim Pull Request Konflikte entstehen, sobald zwei Agenten dieselbe config.py oder gemeinsame Hilfsfunktionen anfassen. Dazu kommen Konflikte um dieselben Netzwerk-Ports.
5. Fair rechnen. Vergleiche das Team mit einem Agenten, der dasselbe Budget bekommt. Bei 15-fachem Verbrauch ist ein Qualitätsplus nicht überraschend.
6. Der Mensch ist der Engpass. N Agenten liefern N Diffs, und jeden davon muss jemand prüfen.

Einordnung

Die Käufe dieser Woche widersprechen der Forschung weniger, als es auf den ersten Blick scheint. Meta und andere kaufen vor allem Werkzeuge, mit denen Menschen viele Agenten verwalten. Die Studien zeigen, dass die schwierige Abstimmung zwischen Agenten noch nicht funktioniert. Problematisch wird es, wenn das Marketing beides vermischt und von „Schwärmen“ oder „digitalen Kollegen“ spricht, die sich selbst organisieren. Dafür gibt es bisher keine unabhängigen Belege.

Einschränkungen gibt es auch auf der Forschungsseite. CooperBench testete Modelle vom Jahresanfang, MAMUBench ist ein noch nicht begutachteter Preprint, dessen Code erst nach dem Review erscheinen soll. Und die Stanford-Studie zum Rechenbudget behandelt kein Arbeiten mit Werkzeugen. Die Teamleiter-Ergebnisse aus MAMUBench zeigen außerdem, dass gute Strukturen viel retten können. Unsere Einschätzung: Mehrere Agenten parallel sind heute ein Produktivitätswerkzeug für klar getrennte Aufgaben. Ein Team, das sich selbst abstimmt, bleibt vorerst ein Forschungsproblem.