In einem detaillierten Blogbeitrag hat das amerikanische KI-Unternehmen Antrophic einen bemerkenswert tiefen Einblick in die Funktionsweise der Architektur des neuen Research-Features des LLM-Modells Claude gegeben.
(https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system)
Ein KI-Orchester statt Fließbandarbeit
Große KI-Modelle arbeiteten bisher grundlegend nach dem Fließbandprinzip: Eine Anfrage kam rein und wurde Schritt für Schritt linear abgearbeitet. Anthropic verabschiedet sich jetzt von diesem linearen Prinzip und setzt stattdessen auf ein dynamisches Zusammenspiel nach dem Orchester-Prinzip.
Hier steht ein leitender Agent, der „Dirigent“, im Zentrum. Dieser versteht die Gesamtaufgabe, zerlegt diese in sinnvolle Teilstücke und weist jedem „Instrument“ im KI-Orchester eine klare Rolle zu. Für jede dieser Teilaufgaben erschafft Claude dabei spezialisierte Mini-Agenten, kleine Experten, die parallel an ihren Aufgaben arbeiten.
Diese Sub-Agenten wiederum liefern ihre Ergebnisse zurück an den Dirigenten, der alles zu einem harmonischen Ganzen zusammenfügt. Anthropic zufolge sorgt dieser Wechsel vom Solo- zum Ensemble-Modus für massive Effizienzgewinne, wobei das Multi-Agenten-System teils über 90% schneller als ein vergleichbares Einzelmodell war.
Diese Leistung hat jedoch ihren Preis. Das Multiagenten-System soll etwa 15 Mal mehr Tokens als ein Einzelmodell für eine vergleichbare Aufgabe verbrauch.
Ebenso ist das Multiagenten-Modell nicht für Aufgaben geeignet, bei welchen alle Arbeitsschritte untereinander abhängen. Bereits kleine Fehler, die bei klassischer Software nicht relevant sind, können die gesamten Abläufe zum Entgleisen bringen und die Agenten in völlig unerwarteten Richtungen leiten.
Trotz dieser Herausforderungen zeigen Multi-Agenten jedoch sehr großen Potenzial, vor allem bei offenen und komplexen Fragestellungen.