Claude erhält KI-Arbeitsteilung mit bis zu 1.000 Agenten – Kosten im Fokus

KI übernimmt Aufgaben von der Planung bis zur Zuweisung

Anthropic hat der Ausführungsplattform für KI-Agenten „Claude Managed Agents“ dynamische Workflows hinzugefügt, in denen mehrere Agenten die Arbeit untereinander aufteilen. Ein steuernder Agent erstellt einen Plan, weist den untergeordneten Agenten Aufgaben zu und führt die Ergebnisse zusammen. Bei einem Durchlauf können bis zu 1.000 Agenten parallel arbeiten.

KI-Agenten sind KI-Systeme, die auf ein vorgegebenes Ziel hinarbeiten. Mit der neuen Funktion wird nicht mehr alles einem einzelnen Agenten überlassen, sondern die Arbeit auf einen steuernden Agenten und ausführende Agenten verteilt. Damit wird die bestehende Ausführungsplattform um eine Möglichkeit erweitert, mehrere KIs gemeinsam arbeiten zu lassen.

Bemerkenswert ist nicht nur die Obergrenze von 1.000. Die KI übernimmt auch die Aufteilung der Arbeit und das Zusammenführen der Ergebnisse. Die Zahl der Agenten, die parallel arbeiten können, steht jedoch nicht automatisch für eine entsprechend höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit oder bessere Ergebnisse.

66 von 70 Bugs entdeckt

In einem von Anthropic vorgestellten Test wurden in 116.000 Zeilen Code gezielt 70 Bugs eingebaut und die Erkennungsergebnisse verglichen. Während ein einzelner Agent bei einem Durchlauf 14 bis 27 Bugs fand, erkannte der dynamische Workflow nach Unternehmensangaben durchgehend 66.

Umgerechnet entspricht das einer Erkennungsrate von etwa 20 bis 39 Prozent beim einzelnen Agenten und rund 94 Prozent beim dynamischen Workflow. In diesem Test führte die Arbeitsteilung mehrerer Agenten zu einer höheren Zahl erkannter Bugs. Doch auch mit 66 gefundenen Bugs wurden nicht alle zuvor eingebauten Fehler entdeckt.

Außerdem wurde dieses Ergebnis bei einer konkreten Aufgabe erzielt: dem Erkennen von Bugs in Code. Ob sich ein ähnlicher Unterschied auch bei anderen Tätigkeiten wie Recherche oder dem Verfassen von Dokumenten zeigt, lässt sich daraus nicht ableiten. In den bereitgestellten Unterlagen steht zudem nicht, wie viele Agenten im Test tatsächlich eingesetzt wurden. Es wäre daher verfrüht, das Ergebnis als Erfolg mit 1.000 Agenten zu verstehen.

Für den Einsatz zählen die Kosten pro Ergebnis mehr als die Zahl der Agenten

Arbeitsteilung bringt auch eine höhere Verarbeitungslast für die KI mit sich. Anthropic weist darauf hin, dass dabei viele Token verbraucht werden können, und empfiehlt, mit einer kleinen Konfiguration zu beginnen. Token sind Verarbeitungseinheiten für Texte und Code, mit denen die KI arbeitet, und dienen als Maßstab für die Nutzungskosten.

Für Unternehmen ist weniger entscheidend, wie viele KI-Agenten sie einsetzen können, als vielmehr, wie viel ein Ergebnis in der benötigten Qualität kostet. Selbst wenn mehr Bugs entdeckt werden, hängt die Entscheidung für einen Einsatz davon ab, wie stark Kosten und Prüfaufwand steigen. Sinnvoll ist es, einen einzelnen Agenten und eine kleine Gruppe arbeitsteiliger Agenten mit derselben Aufgabe zu vergleichen und dabei die Zahl der gefundenen Bugs, die benötigte Zeit und die Kosten zu messen.

Die bereitgestellten Unterlagen nennen weder die Gesamtkosten noch die Bearbeitungszeit oder den Tokenverbrauch des Vergleichstests. Belegt ist lediglich der Unterschied bei der Zahl der erkannten Bugs; die Kosteneffizienz wurde damit nicht nachgewiesen.