Agent Orchestration Patterns

Wie koordinierst du mehrere AI-Agenten? Es gibt bewährte Patterns dafür.

So nutzen wir es bei AI Engineering

Wir nutzen ein 5-Agenten-Team mit 5 spezialisierte AI Agents die Tasks delegieren, Code schreiben und Infrastruktur verwalten.

Agent Orchestration Patterns Übersicht — Sequential, Parallel, Hierarchical, Router, Supervisor — Orchestration Patterns: Die 5 wichtigsten Muster für Multi-Agent Systeme

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1. Sequential Pattern

Agent A → Agent B → Agent C. Jeder wartet auf den vorherigen.

Recherche -> Zusammenfassung -> Übersetzung

# Beispiel: Blog-Post erstellen
research_agent.run("Thema: Container-Orchestrierung")
→ summary_agent.run(ergebnis)
→ translation_agent.run(zusammenfassung, "de")

2. Parallel Pattern

Mehrere Agenten arbeiten gleichzeitig an verschiedenen Aufgaben.

# Parallel: Gleiche Recherche, verschiedene Quellen
asyncio.gather(
    research_agent.run("Thema X auf Deutsch"),
    research_agent.run("Thema X auf Englisch"),
    research_agent.run("Thema X auf Französisch")
)
→ aggregate(alle_ergebnisse)

Hierarchical Orchestration Pattern — Manager delegiert an Worker — Hierarchical Pattern: Manager-Agent koordiniert spezialisierte Worker

3. Hierarchical Pattern

Manager-Agent delegiert an Worker-Agenten. Unser Praxismodell.

# Manager-Agent delegiert an:
# - Researcher:Infos sammeln
# - Coder: Code schreiben  
# - Reviewer: Prüfen
# - Deployer: Veröffentlichen

# Manager-Agent Entscheidungslogik
task = parse_user_request()
if task.requires_code:
    coder_result = coder_agent.execute(task)
    review_result = reviewer_agent.execute(coder_result)
if review_result.approved:
    deployer_agent.execute(coder_result)

Router Orchestration Pattern — Intent Detection und Routing — Router Pattern: Anfragen analysieren und an den richtigen Agenten weiterleiten

4. Router Pattern

Eingabe wird analysiert und an den passenden Agenten weitergeleitet.

# Intent Detection
intent = llm.classify(user_input)
# Intent: code_review, deployment, research, qa

router.dispatch(intent, user_input)
# code_review → reviewer_agent
# deployment → deployer_agent
# research → researcher_agent
# qa → qa_agent

5. Supervisor Pattern

Ein Supervisor-Agent koordiniert mehrere Sub-Agenten mit eigenem Loop.

# Supervisor Loop
while not task.complete:
    state = supervisor.evaluate(current_state)
    if state.needs_code:
        result = coder.execute(state.subtask)
    elif state.needs_review:
        result = reviewer.execute(state.subtask)
    else:
        task.complete = True

Wichtige Quellen

"The Orchestration of Multi-Agent Systems" (arxiv, 2026)
Umfassender Überblick über Architekturen und Protokolle.
Deloitte: AI Agent Orchestration (2026)
Enterprise-Adoption und Business Value.
Choosing the right orchestration pattern (Kore.ai)
Praktischer Vergleich der Patterns.

Fazit

Das richtige Pattern hängt von deiner Aufgabe ab. Wir nutzen hierarchisch für Team-Koordination.