Anthropic hat seine Claude Managed Agents um „dynamische Workflows“ erweitert. Diese Neuerung ermöglicht es einem leitenden KI-Agenten, komplexe Aufgaben zu planen und an bis zu 1.000 Sub-Agenten gleichzeitig zu verteilen. Die Ergebnisse der einzelnen Sub-Agenten werden anschließend vom Hauptagenten zusammengeführt.
Funktionsweise und Effizienz
Die Infrastruktur für Managed Agents existiert bereits bei Anthropic. Neu sind die dynamischen Workflows, die die Orchestrierung, also die Koordination und Steuerung, mehrerer KI-Agenten ermöglichen. Ein Hauptagent erstellt einen Plan, delegiert die einzelnen Teilschritte an die Sub-Agenten und integriert deren Ausgaben.
Anthropic führte Tests durch, um die Effektivität dieser Multi-Agenten-Workflows zu demonstrieren. In einem Szenario, bei dem 70 Fehler in einem 116.000 Zeilen umfassenden Code versteckt waren, fand ein einzelner Agent zwischen 14 und 27 dieser Fehler pro Durchlauf. Der dynamische Workflow mit mehreren Agenten identifizierte hingegen konsistent 66 der versteckten Fehler. Ob diese Leistungssteigerung auch bei anderen Aufgabentypen gleichermaßen zutrifft, ist noch offen.
Kosten und Aktivierung
Die potenzielle Kosteneffizienz solcher Agentenschwärme ist ein Diskussionspunkt. Während ein leitender Ingenieur von OpenAI kürzlich die Verwendung von Agentenschwärmen als „massive Verschwendung von Tokens“ bezeichnete – Tokens sind die grundlegenden Verarbeitungseinheiten und damit Kostenfaktoren in großen Sprachmodellen –, verweist Anthropic auf seine eigenen Testergebnisse, die eine deutliche Effizienzsteigerung belegen.
Um die dynamischen Workflows zu aktivieren, muss der Agententyp „multiagent_20261001“ ausgewählt werden. Anthropic empfiehlt aufgrund des potenziell hohen Token-Verbrauchs, zunächst mit kleineren Workloads zu beginnen. Die Funktionalität kann über die Dokumentation oder durch den Befehl /claude-api managed-agents-onboard in Claude Code genutzt werden.
Thema: Anthropic. Quelle/Inspiration: The Decoder.