Multi-Agenten-Systeme

Manuelle Arbeitsabläufe bremsen dich aus. Traditionelle Automatisierung stößt bei Komplexität an ihre Grenzen. Multi-Agenten-Systeme helfen dir, einen Sprung nach vorn zu machen. Es verwandelt statische Abläufe in dynamische, autonome und sich selbst verbessernde Systeme.

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Die tägliche Weiterentwicklung von KI macht es schwer zu wissen, wo du anfangen sollst. Als dein strategischer Partner navigieren wir dich daher durch die Komplexität und verwandeln deine statischen Prozesse in dynamische, wertschöpfende Multi-Agenten-Systeme.

Was ist ein Multi-Agenten-System?

Ein Multi-Agenten-System (MAS) ist ein System, in dem mehrere autonome Agenten miteinander sowie mit einer gemeinsamen Umgebung interagieren:

Agenten sind die autonomen Einheiten, die in einer gemeinsamen Umgebung (Environment) agieren.
Durch Interaktion können sie direkt miteinander und mit ihrer Umgebung kommunizieren.
Ihre Zusammenarbeit wird durch eine Organisation strukturiert, die Regeln, Gruppen oder feste Strukturen umfassen kann.
Nicht zuletzt können auch Benutzer (User) mit dem System interagieren und so seine Funktionsweise beeinflussen.

Komplexe und mehrstufige Herausforderungen meisterst du effizient mit Multi-Agenten-Systemen. Das entlastet dein Team spürbar, sodass es sich auf wirklich wertschöpfende Aufgaben fokussieren kann.

Hauptarchitekturen für Multi-Agenten-Systeme (MAS):

Zentralisiertes Netzwerk

Bei dieser Architektur agiert ein zentraler Server wie ein Dirigent oder Projektmanager. Er koordiniert sämtliche Interaktionen und den Informationsfluss zwischen den KI-Agenten, sorgt für eine einheitliche Kommunikation und behält den Gesamtüberblick. Der Nachteil: Wenn dieser zentrale Server ausfällt, bricht das gesamte System zusammen, was eine erhebliche Schwachstelle darstellt.

Dezentralisiertes Netzwerk

In einer dezentralen Architektur kommunizieren die KI-Agenten direkt miteinander, ganz ohne eine zentrale Steuerung. Jeder Agent übernimmt dabei eigenständig Verantwortung, um die gemeinsame Mission zu erfüllen. Dies macht das System deutlich robuster gegen Ausfälle und besser skalierbar. Die größte Herausforderung hierbei ist jedoch die komplexere Abstimmung zwischen den Agenten, die eine höhere Intelligenz im Detail erfordert.

Multi-Agenten-Systeme entwickeln

Der erste Schritt ist die genaue Analyse der verfügbaren Daten. Die Qualität und der Umfang der Daten sind ausschlaggebend, da sie die Grundlage für das gesamte System bilden.

1. Analyse der Anforderungen und Auswahl des passenden LLM:

Zunächst müssen die Projektanforderungen genau analysiert werden, um das am besten geeignete Sprachmodell (LLM) auszuwählen. Ideale LLMs für Multi-Agenten-Systeme zeichnen sich durch starke Argumentationsfähigkeit, präzisionierte Lesekompetenz und tiefes Sprachverständnis.

2. Definition von Rolle und Ziel jedes Agenten:

Jeder KI-Agent erhält eine klar definierte Rolle und Zielsetzung, die im Kontext des übergeordneten Systemziels stehen. Zudem wird für jeden Agenten ein passendes Sprachmodell und die notwendigen Werkzeuge für seine Aufgaben ausgewählt.

3. Start individueller Workflows:

Die KI-Agenten werden so orchestriert, dass sie ihre Aufgaben reibungslos und effektiv erledigen. Dies umfasst die Einrichtung der KI-Umgebung, die Aufgabenverteilung, die Überwachung der Kommunikation und die Generierung der Endergebnisse.

So kann vecrion dich und deine Organisation unterstützen

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Multi-Agenten-Systeme

Intelligente Agenten, die im Team agieren – skalierbar, vernetzt und autonom.

LLM-Ops

Wir integrieren leistungsstarke Sprachmodelle – und sorgen für reibungslosen und sicheren Betrieb.

UX/UI Design

Maßgeschneidertes UI/UX für KI-Systeme – nutzerzentriert, und intuitiv zugänglich und CI-konform.

MVP-Entwicklung

Von der Idee zum funktionsfähigen MVP (Minimum Viable Product).

Cloud Strategie

KI-ready: skalierbare Cloud-Strategien für zukunftsfähige KI-Lösungen.

RAG-Architektur

Um KI-Agenten mit aktuellen und kontextbezogenen Unternehmensdaten anzureichern.

MCP Server

Für technologieoffene KI-Agentensysteme – LLM-unabhängig und standardisiert.

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