Die Arbeitsteilung für KI-Agenten wird entscheidend sein, um die Wirkung von Agenten in allen Bereichen der Wissensarbeit zu maximieren. Wir haben schon lange eine Arbeitsteilung in Organisationen, weil sich herausstellt, dass es effektiver ist, wenn einzelne Experten Aufgaben aneinander übergeben, als wenn eine Gruppe von Generalisten versucht, Dinge jedes Mal auf eine andere Weise zu erledigen. KI-Agenten zeigen dasselbe dynamische Verhalten. Damit KI-Agenten funktionieren, benötigen sie genau den richtigen Kontext über die Aufgabe, die sie zu erledigen versuchen. Das bedeutet ein tiefes Fachverständnis, einen Wissensbestand, auf den sie zurückgreifen können, klare Anweisungen und eine Reihe von 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 der Agent schließlich verwirrt wird und schlechtere Ergebnisse liefert. Die logische Architektur wird dann in der Zukunft darin bestehen, Agenten in atomare Einheiten zu unterteilen, die den richtigen Arten von Aufgaben entsprechen, und diese Agenten dann 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 aufgabenbezogene 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.