Wie man Multiagentensysteme in Latenode orchestriert: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Einführung

Stellen Sie sich vor, Sie stellen einen einzelnen Mitarbeiter ein und bitten ihn, innerhalb von fünf Minuten ein komplexes Thema zu recherchieren, einen 3,000 Wörter langen Bericht zu verfassen, ihn stilistisch anzupassen, für die Veröffentlichung zu formatieren und in den sozialen Medien zu posten. Das Ergebnis wäre wahrscheinlich ein Desaster. Genau das aber verlangen wir von KI-Workflows mit nur einer Eingabeaufforderung. Für eine hochwertige Automatisierung brauchen wir keinen digitalen Superhelden, sondern ein digitales Team.

Die Zukunft der Automatisierung liegt in MultiagentensystemeDurch die Orchestrierung spezialisierter KI-Agenten – einer sammelt Fakten, ein anderer schreibt Texte und ein dritter prüft diese – lassen sich komplexe Probleme lösen, die lineare Arbeitsabläufe überfordern. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie diese hochentwickelten Systeme auf der einheitlichen Plattform von Latenode erstellen und dabei auf über 400 KI-Modelle zugreifen, um eine selbstkorrigierende, autonome Belegschaft zu schaffen.

Was ist Multiagenten-Orchestrierung?

Multiagenten-Orchestrierung ist die Architekturpraxis, mehrere spezialisierte KI-Agenten so zu koordinieren, dass sie gemeinsam an einem komplexen Ziel arbeiten. Im Gegensatz zu einem herkömmlichen Chatbot, der versucht, alle Aufgaben gleichzeitig zu bewältigen, weist ein Multiagentensystem (MAS) verschiedenen Instanzen großer Sprachmodelle (LLMs) spezifische Rollen zu.

Man kann es sich wie ein digitales Fließband vorstellen. Beispielsweise gibt es einen „Rechercheur“-Agenten mit Webbrowser-Tools, einen für kreatives Schreiben optimierten „Autoren“-Agenten und einen „Supervisor“-Agenten, der die Ergebnisse prüft. Die Orchestrierung verbindet diese Agenten und steuert den Daten- und Feedbackfluss zwischen ihnen. Laut unserem internen Leitfaden für kollaborative Intelligenz können solche Systeme den menschlichen Eingriff in komplexen Szenarien wie Kundenservice und Content-Produktion um bis zu 70 % reduzieren, indem sie Fehler erkennen, bevor diese einen Menschen erreichen.

Für einen tieferen Einblick in die Theorie lesen Sie unseren Leitfaden für kollaborative Intelligenz.

Der Wandel von linearer Automatisierung zu autonomen Agenten

Die traditionelle Automatisierung ist linear: Auslöser → Aktion A → Aktion BWenn Schritt A eine Halluzination oder einen Formatierungsfehler erzeugt, verarbeitet Schritt B diesen blindlings und verschlimmert so den Fehler. Diese Anfälligkeit ist der Hauptengpass für Unternehmen, die ihre KI-Einführung skalieren wollen.

Von starren Linien zu dynamischen Schleifen

Die agentenbasierte Workflow-Transformation Dies stellt einen Schritt hin zu dynamischen Schleifen dar. In einem orchestrierten System stoppt ein „Editor“-Agent, der einen Entwurf aufgrund fehlender Daten ablehnt, nicht einfach – er leitet die Aufgabe mit spezifischen Anweisungen zur Beschaffung der fehlenden Informationen an den „Researcher“-Agenten zurück. Diese Selbstkorrekturschleife macht das System „autonom“ und nicht nur „automatisiert“.

Warum Orchestrierung bei komplexen Aufgaben wichtig ist

Arbeitsabläufe mit nur einer Eingabeaufforderung stoßen oft an die Grenzen des Kontextes. Wenn ein Modell gleichzeitig den Kontext von Forschungsrichtlinien, Markenstimme, Formatierungsregeln und Quellmaterial berücksichtigen soll, leidet die Qualität. Durch die Aufteilung der Aufgabe in Teilschritte muss sich jeder Agent nur auf seinen spezifischen Teilbereich konzentrieren, wodurch Fehlinterpretationen drastisch reduziert werden.

Gestaltung Ihres KI-Teams: Rollen und Verantwortlichkeiten

Bevor Sie einen einzelnen Knoten auf die Latenode-Arbeitsfläche ziehen, müssen Sie als Manager die Aufgabenbeschreibungen festlegen. Erfolgreiche Multiagentensysteme basieren auf einer präzisen Rollendefinition. Es empfiehlt sich, für jeden Agenten eine kurze Missionsbeschreibung in einem Satz zu formulieren, um die Systemaufforderungen zielgerichtet zu gestalten.

Definition von Agenten-Personas (Der Forscher, der Autor, der Redakteur)

Für ein Content-Produktionssystem definieren wir typischerweise drei unterschiedliche Rollen:

• Der Forscher: Ein reflexbasierter Agent. Seine Aufgabe ist es, ein Schlüsselwort zu nehmen, das Internet (mithilfe des Headless Browsers von Latenode) zu durchsuchen und rohen, faktischen Text zurückzugeben. Er schafft die Grundlage.
• Der Autor: Ein kreativer Akteur. Er nimmt den Rohtext und wandelt ihn in eine fesselnde Erzählung um. Es ist ihm untersagt, Fakten zu erfinden, die nicht vom Forscher vorgegeben wurden.
• Der Herausgeber: Ein logikbasierter Agent. Er bewertet die Arbeit des Autors anhand eines Kriterienkatalogs. Bei einer niedrigen Punktzahl wird eine Überarbeitungsschleife ausgelöst.

Wenn Ihnen dieses Konzept neu ist, können Sie lernen, wie… Erstellen Sie Ihren eigenen KI-Agenten mit spezifischen Rollen in unserem Anfänger-Tutorial.

Den richtigen LLM für jede Rolle auswählen

Einer der größten Vorteile von Latenode ist die Möglichkeit, verschiedene Modelle zu kombinieren, ohne separate API-Schlüssel verwalten zu müssen. Sie sollten nicht für jede Aufgabe dasselbe Modell verwenden.

• Für die Forschung: Nutzen Sie schnelle, kostengünstige Modelle wie Zwillingsblitz or GPT-4o-miniSie eignen sich hervorragend, um große Mengen an extrahiertem Text schnell zusammenzufassen.
• Zum Schreiben: Models mögen Claude 3.5 Sonett werden weithin für ihren natürlichen, menschenähnlichen Stil und ihre Nuancen geschätzt.
• Zum Bearbeiten: Verwenden Sie ein Modell mit hohem logischen Anspruch wie GPT-4o or o1-VorschauUm Fehler zu erkennen, ist strikte Einhaltung der Logik erforderlich.

Fortgeschrittene Benutzer, die externe Tools integrieren, könnten auch interessiert sein an: Integration des Modellkontextprotokolls um zu standardisieren, wie diese Modelle die Datenstruktur gemeinsam nutzen.

Beginnen Sie mit dem Aufbau Ihres KI-Teams

Tutorial: Aufbau eines Multi-Agenten-Content-Systems in Latenode

Lassen Sie uns die Implementierung dieses Teams auf der Arbeitsfläche gemeinsam durchgehen. Ziel ist es, die Erstellung eines technischen Artikels basierend auf einem einfachen Themen-Trigger zu automatisieren.

Schritt 1: Festlegen des Auslösers und des globalen Kontexts

Beginnen Sie mit Ihrem Trigger-Knoten – dies kann ein Webhook eines Projektmanagement-Tools (wie Trello oder Jira) oder eine neue Zeile in Google Sheets mit dem „Thema“ sein. Definieren Sie anschließend mithilfe eines JavaScript-Knotens oder eines „Variable setzen“-Knotens das übergeordnete Ziel. So wird sichergestellt, dass jeder Beteiligte das übergeordnete Ziel kennt, unabhängig von seiner Position in der Kette.

Schritt 2: Konfigurieren des „Researcher“-Agenten

Verbinden Sie Ihren Trigger mit einem KI-Knoten. Wählen Sie ein schnelles Modell wie Gemini Flash.

• Systemaufforderung: „Sie sind ein Experte in der Recherche. Generieren Sie zu dem Thema {{trigger.topic}} drei spezifische Suchanfragen.“
• Aktion: Verbinden Sie den Ausgang mit dem Headless Browser-Knoten von Latenode, um diese Suchvorgänge auszuführen und den Textinhalt zu extrahieren.
• Aufräumen: Nutzen Sie Latenodes AI Copilot, um schnell ein Skript zu schreiben, das HTML-Tags entfernt und nur den relevanten Textkörper beibehält.

Schritt 3: Orchestrierung der „Autor“- und „Redakteur“-Schleife

Hier geschieht die Magie. Übergeben Sie den extrahierten Text an einen „Writer“-Knoten (Claude 3.5).

• Schreibanregung: „Verfassen Sie unter Berücksichtigung des folgenden Forschungskontexts [Kontext einfügen] einen Artikelentwurf.“

Beenden Sie anschließend den Workflow nicht. Verbinden Sie die Ausgabe des Writers mit einem „Editor“-Knoten (GPT-4o).

• Redaktionsaufforderung: "Überprüfen Sie den Text. Geben Sie ein JSON-Objekt mit einer 'Bewertung' (1-10) und einem 'Feedback' aus."

Benutze ein Wenn/Sonst Knoten. Wenn `score < 7`, wird der Workflow weitergeleitet. Zurück Dem Writer-Knoten wird das spezifische Feedback in den Kontext eingefügt. Bei einem Score von >= 7 wird die Veröffentlichung fortgesetzt. Weitere Konfigurationsdetails finden Sie in der Dokumentation. Hilfedokumentation zu Multiagentensystemen.

Technische Mechanismen: Kontextübergabe und Speicher

Die größte Herausforderung bei der Orchestrierung mehrerer Agenten ist die „Amnesie“ – Agenten vergessen, was vor drei Schritten geschehen ist. Latenode löst dieses Problem durch die Übergabe strukturierter Daten.

Übergabe von JSON-Objekten zwischen Knoten

Vermeiden Sie nach Möglichkeit die Übermittlung unstrukturierter Textblöcke zwischen Agenten. Weisen Sie Ihre Agenten an, JSON auszugeben. Anstatt beispielsweise nur „Der Artikel ist schlecht“ zu schreiben, sollte der Editor Folgendes ausgeben:

{
  <span class="hljs-comment">&quot;status&quot;</span>: <span class="hljs-comment">&quot;revision_needed&quot;</span>,
  <span class="hljs-comment">&quot;critique&quot;</span>: <span class="hljs-comment">&quot;The introduction lacks a hook.&quot;</span>,
  <span class="hljs-comment">&quot;improved_suggestion&quot;</span>: <span class="hljs-comment">&quot;Start with a surprising statistic.&quot;</span>
}

Diese Struktur ermöglicht es dem nächsten Knoten, genau zu analysieren, was korrigiert werden muss. Hinweise dazu finden Sie hier. gemeinsam genutzten Speicher verwalten Beachten Sie beim Übergeben dieser Objekte die Diskussionen in unserer Community zum Thema Zustandsverwaltung.

Verwaltung von Kontextfenstern und Tokenverwendung

Wenn Ihr Rechercheur 50 Seiten extrahiert, können Sie diesen Text nicht vollständig an den Autor weitergeben – Sie würden Ihr Token-Budget überschreiten und das Modell durcheinanderbringen. Sie müssen Komprimierungsschritte implementieren.

Fügen Sie einen „Zusammenfasser“-Agenten zwischen Recherche und Schreiben ein. Dessen einzige Aufgabe ist es, 20,000 Wörter Recherche in ein 2,000 Wörter umfassendes Briefing zu verdichten. Effizientes Token-Management ist entscheidend für automatische Ressourcenzuweisung, wodurch Speicherlecks und übermäßige Kosten in großen Arbeitsabläufen vermieden werden.

Fehlerbehandlung in probabilistischen Arbeitsabläufen

KI arbeitet probabilistisch, das heißt, sie liefert nicht zweimal exakt dasselbe Ergebnis. Man muss daher Schutzmechanismen einbauen.

Implementierung einer „Supervisor“-Logik

Was passiert, wenn die Internetverbindung ausfällt und der Forscher eine leere Zeichenkette zurückgibt? Versucht der Autor dann, ohne Ergebnis zu schreiben, entsteht eine Halluzination. Fügen Sie direkt nach dem Forscher einen Logikzweig für den „Supervisor“ (einen bedingten Knoten) ein. Ist die Zeichenanzahl des Forschungsergebnisses geringer als 500, wird eine Benachrichtigung (per Slack oder E-Mail) an einen Mitarbeiter weitergeleitet, anstatt die Kette fortzusetzen.

Debuggen komplexer Ketten mit Ausführungshistorie

Wenn Schleifen und Verzweigungen vorhanden sind, kann es schnell unübersichtlich werden. Im Gegensatz zu codebasiertem LangGraph-Orchestrierungsframeworks Latenode bietet eine visuelle Ausführungshistorie, die das Durchsuchen von Terminalprotokollen überflüssig macht. Sie können auf einen beliebigen Lauf klicken, in den „Editor“-Knoten hineinzoomen und genau sehen, welche Rückmeldung den LOP ausgelöst hat. Dieses visuelle Debugging ist unerlässlich, um die Systemabfragen Ihres Agenten zu optimieren.

Der Latenode-Vorteil für Multiagentensysteme

Während viele Plattformen die Automatisierung ermöglichen, benötigen Multiagentensysteme eine Reihe spezifischer Funktionen: einheitlichen Modellzugriff, geringe Latenz und Zustandsverwaltung.

Einheitliche Leinwand vs. fragmentierte Szenarien

Konkurrenzprodukte zwingen oft dazu, komplexe Abläufe in separate „Szenarien“ oder „Zaps“-Trigger zu unterteilen, was die Visualisierung der gesamten Orchestrierung erschwert. Latenode hingegen ermöglicht eine unbegrenzte Canvas-Komplexität und zeigt den gesamten Forscher-Autor-Redakteur-Zyklus in einer einzigen Ansicht.

Sehen Sie, wie Nutzer vergleichen komplexe Workflows vs. Zapier in unserer Gemeinde.

Merkmal	Latenknoten	Zapier / Make
Zugriff auf KI-Modelle	Mehr als 400 Modelle in einem Abonnement enthalten (GPT, Claude, Gemini)	Erfordert separate API-Schlüssel und Abrechnung für jeden Anbieter.
Architektur	Einheitliche Leinwand mit nativer Schleifenfunktion	Fragmentierte Szenarien; Schleifen erfordern oft höherwertige Tarife.
Kosteneffizienz	Bezahlung pro Ausführungszeit (Credits)	Bezahlung pro Vorgang/Aufgabe (kann bei Schleifen teuer werden)
Code-Flexibilität	Native JavaScript- und NPM-Unterstützung	Beschränkte Python/JS-Unterstützung, üblicherweise in Sandbox-Schritten

Kosteneffizienz des „All-in-One“-Abonnementmodells

Der Betrieb eines 3-Agenten-Teams auf anderen Plattformen bedeutet in der Regel, dass man für die Automatisierungsplattform bezahlen muss. erfahren ein OpenAI-Abonnement erfahren Ein Anthropic-Abonnement. Latenode aggregiert diese. Sie können Ihren „Researcher“ von GPT-4 auf Gemini Flash umstellen, um sofort über ein Dropdown-Menü Guthaben zu sparen, ohne nach einer neuen Kreditkarte oder einem API-Schlüssel suchen zu müssen.

Multiagenten-Dokumentation erkunden

Häufig gestellte Fragen

Wie viele Credits verbraucht ein Multi-Agenten-Workflow?

Der Kreditverbrauch hängt ausschließlich von den gewählten KI-Modellen und der Ausführungsdauer ab. Da Latenode die Kosten anhand der Rechenressourcen und nicht nur anhand einzelner Schritte berechnet, kann die Verwendung ressourcenschonender Modelle wie GPT-4o-mini für einfache Aufgaben die Kosten im Vergleich zu Abrechnungsplattformen pro Aufgabe deutlich senken.

Kann ich Modelle verschiedener Anbieter in einer Kette kombinieren?

Ja, das ist eine Kernstärke von Latenode. Sie können Perplexity für die Websuche, Claude für kreatives Schreiben und OpenAI für die logische Formatierung im selben Workflow nutzen, ohne einzelne API-Integrationen einrichten zu müssen.

Wie kann ich verhindern, dass Agenten in einer Endlosschleife hängen bleiben?

Beim Erstellen einer Feedbackschleife (z. B. Rückkehr des Editors zum Writer) sollte immer eine Variable für die maximale Anzahl an Wiederholungen definiert werden. Ein einfacher Zählerknoten definiert eine Abbruchbedingung: Wird die Schleife mehr als dreimal durchlaufen, wird der Workflow beendet und ein Benutzer benachrichtigt, um einen unbegrenzten Verbrauch von Guthaben zu verhindern.

Ist das schwieriger als der Aufbau einer Standardautomatisierung?

Es erfordert mehr architektonisches Denken als eine einfache „Wenn dies, dann das“-Automatisierung. Da Latenode jedoch eine visuelle Oberfläche verwendet, sind Python-Kenntnisse für die Entwicklung nicht erforderlich. Die Logik ist visuell dargestellt und somit auch für fortgeschrittene Benutzer zugänglich.

Fazit: Die Zukunft der automatisierten Arbeit

Wir verabschieden uns vom Zeitalter der Chatbots und treten in das Zeitalter der agentengesteuerten Belegschaft ein. Die Orchestrierung mehrerer Agenten ermöglicht es Unternehmen, Aufgaben zu bewältigen, die logisches Denken, Recherche und Selbstkorrektur erfordern – Fähigkeiten, die zuvor nicht automatisierbar waren.

Durch die Nutzung der einheitlichen Benutzeroberfläche und der vielfältigen Modellauswahl von Latenode können Sie zuverlässige, spezialisierte Teams aufbauen, die rund um die Uhr arbeiten. Beginnen Sie klein: Richten Sie eine einfache Feedbackschleife zwischen zwei Agenten ein und skalieren Sie, sobald Sie mit den Mechanismen vertraut sind. Die Zukunft besteht nicht nur in der Nutzung von KI, sondern auch in deren Management.

Bereit, Ihren ersten einfachen Agenten zu erstellen? Folgen Sie unserer Anleitung auf 7 Schritte zum Erstellen Ihres ersten KI-Agenten heute loslegen.