Was ist Agent Orchestration?

Agent Orchestration koordiniert mehrere AI-Agenten, die gemeinsam komplexe Aufgaben abarbeiten. Du hast nicht nur einen Chat, sondern ein Team aus spezialisierten Agenten mit klaren Rollen.

Das Problem mit einem einzelnen LLM

Ein einzelnes Large Language Model (LLM) wie ChatGPT kann viele Aufgaben erledigen, aber es hat klare Grenzen:

• Kein dauerhaftes Gedächtnis zwischen Sitzungen
• Kann keine Codeänderungen selbst ausführen
• Hat keinen Zugriff auf deine Infrastruktur
• Arbeitet isoliert — kein Teamwork möglich

Die Lösung: Multi-Agent System

Bei Agent Orchestration erstellst du mehrere spezialisierte Agenten, die jeweils eine spezifische Rolle haben:

Kommunikation

Die Agenten kommunizieren über einen zentralen Bus. Bei uns ist der Team-Chat. Jeder Agent hat eigene Polling-Skripte, die auf für ihn relevante Nachrichten reagieren.

1. Joe postet Task in #echo_log
    ↓
2. Manager-Agent (Manager) priorisiert und delegiert
    ↓
3. Developer-Agent → Code schreiben
   Infrastructure-Agent → Infrastruktur vorbereiten
   QA-Agent → Content prüfen
    ↓
4. Alle posten Ergebnisse zurück
    ↓
5. Manager-Agent aggregiert und meldet Fertig

Vorteile

• Parallelisierung: Mehrere Agenten gleichzeitig arbeiten lassen
• Spezialisierung: Jeder Agent ist Experte für seinen Bereich
• Skalierbarkeit: Neuen Agent hinzufügen ist einfach
• Auditierbarkeit: Jede Aktion wird im Team-Chat geloggt
• DSGVO: Alles bleibt lokal — kein Training auf deinen Prompts

Technische Umsetzung

Für unser Setup nutzen wir:

• Team-Chat — Team-Kommunikation als Nachrichtenbus
• n8n — Workflow-Automatisierung
• Docker Swarm — Container-Orchestrierung
• Claude Code — CLI-Zugriff auf LLM-Fähigkeiten
• Prometheus + Grafana — Monitoring