Multi-Agent
Systeme lassen Genies heller strahlen
Ein Genie ohne Struktur treibt ab, Struktur allein bleibt mittelmäßig. Erst wenn Genie und Struktur multipliziert werden, entfalten sie ihren wahren Wert. Der ZenFlow-Benchmark (Claude Sonnet, 32 Endpunkte, 43 Minuten) und historische Belege durch die B-17, Toyota und WHO-Checklisten beweisen dasselbe Prinzip.
Warum kluge Modelle nicht erklären können
Kluge Modelle reden kompliziert, und Modelle, die verständlich erklären, haben schwache Schlussfolgerungsfähigkeiten. Die Lösung: beide getrennt einsetzen. Wie man in Claude Code ein Kommunikationsmodell (Hauptagent) und ein Schlussfolgerungsmodell (Subagent) aufteilt — und warum diese Struktur funktioniert.
Die Voraussetzungen für eine höhere Genauigkeit von LLM-Multi-Agenten
Mehrere Agenten parallel laufen lassen macht genauer? Nur zur Hälfte wahr. Modelle, die auf denselben Daten trainiert wurden, irren an denselben Stellen. Multi-Agenten funktionieren unter zwei Bedingungen — entweder man entwirft Fehlerunabhängigkeit, oder man stellt in einer verifizierbaren Domäne einen verifier außerhalb des LLM auf.