Die Aufteilung der Arbeit von KI-Agenten wird entscheidend sein, um die Wirkung der Agenten zu maximieren. Wir hatten schon lange eine Arbeitsteilung in Organisationen, weil es effektiver ist, wenn einzelne Experten Aufgaben aneinander übergeben, als wenn eine Gruppe von Generalisten versucht, die Dinge jedes Mal anders zu machen. KI-Agenten zeigen dasselbe Muster. Damit KI-Agenten funktionieren, benötigen sie genau den richtigen Kontext über die Aufgabe, die sie zu erledigen versuchen. Das bedeutet ein tiefes Verständnis des Fachgebiets, ein Set an Wissen, auf dem sie aufbauen können, klare Anweisungen und ein Set an Werkzeugen, die sie verwenden können. Zu wenig Kontext und der Agent wird scheitern. Doch ebenso wissen wir, dass, wenn mehr dieser Informationen in das Kontextfenster gelangen, die Modelle suboptimal werden können. Für einen komplexen Geschäftsprozess, wenn Sie alle Dokumentationen, Beschreibungen des Workflows und Anweisungen in das Kontextfenster einfügen, wissen wir, dass dies letztendlich zu Kontextverfall führen kann, was zu schlechteren Ergebnissen führt. Die logische Architektur in der Zukunft besteht dann darin, Agenten in atomare Einheiten zu unterteilen, die den richtigen Arten von Aufgaben entsprechen, und diese Agenten zusammenarbeiten zu lassen, um ihre Arbeit zu erledigen. Wir sehen bereits, dass sich dies effektiv bei Codierungsagenten abspielt. Es gibt immer mehr Beispiele, in denen Menschen Subagenten einrichten, die jeweils spezifische Teile eines Codebases oder eines Servicebereichs besitzen. Jeder Agent ist für einen Teil des Codes verantwortlich, und es gibt agentenfreundliche Dokumentationen für den Code. Wenn dann Arbeit in diesem relevanten Bereich des Codebases benötigt wird, koordiniert ein Orchestrierungsagent mit diesen Subagenten. Wir könnten sehen, dass dieses Muster wahrscheinlich auf fast jeden Bereich der Wissensarbeit in der Zukunft anwendbar ist. Dies wird es ermöglichen, KI-Agenten für weit mehr als nur aufgabenspezifische Anwendungsfälle zu nutzen und ganze Workflows im Unternehmen zu unterstützen. Selbst wenn sich KI-Modelle verbessern, um größere Kontextfenster zu handhaben, und die Intelligenzlevel steigen, ist es nicht offensichtlich, dass diese Architektur jemals wegfällt. Es ist wahrscheinlich, dass die Rolle jedes Agenten sich erweitert, während sich die Fähigkeiten verbessern, aber klare Trennlinien zwischen Subagenten könnten immer zu besseren Ergebnissen führen.