132 - Agenten verstehen: Agenten-Schwärme

In Teil 5 von "Agenten verstehen" stößt der allwissende Einzel-Agent an seine kognitiven Grenzen. Die Lösung: Der Agenten-Schwarm. Wir zeigen, wie spezialisierte KI-Teams zusammenarbeiten, ohne im Chaos zu versinken.

Die Themen dieser Folge:

• Das Ende des Generalisten: Warum ein einzelnes Modell durch Fehlerfortpflanzung ("Kaskadeneffekte") scheitert und wie ein Triage-System Aufgaben auf isolierte Spezialisten verteilt.
• Der geteilte Arbeitsbereich: Wie KI-Teams dem gefürchteten Kontextverfall ("Lost in the Middle") entgehen, indem sie Daten nicht im Prompt, sondern auf einem gemeinsamen virtuellen Laufwerk teilen.
• Orchestrierung & Kommunikation: Die Steuerung über Meta-Agenten oder harte Graphen-Logik und wie strukturierte Protokolle höfliche Endlosschleifen zwischen chattenden Agenten verhindern.
• Lernende Schwärme: Wie das System in Mikro- und Makroschleifen (Sandkasten-Tests und Vektordatenbanken als "Lessons Learned"-Speicher) aus eigenen Fehlern lernt und sich stetig selbst verbessert.