Kürzlich hat sich die Entwicklung von KI-Agentenarchitekturen deutlich von einfachen Chatbot-Modellen weg in zielorientierte, komplexere Systeme entwickelt. Drei zentrale Ansätze dominieren nun den Markt: monolithische Einzelagenten mit Tools, agente-basierte Workflows und LLM-basierte Skills. Monolithische Agenten, die eine zentrale große Sprachmodell-Engine mit externen Werkzeugen wie Web-Abfragen oder Code-Execution kombinieren, bieten hohe Effizienz bei einfachen, sequenziellen Aufgaben – besonders in der Prototypenentwicklung. Sie sind schneller und kostengünstiger als Multi-Agenten-Systeme, stoßen jedoch bei komplexen Aufgaben an ihre Grenzen: Sobald die Zahl der verfügbaren Tools 50 bis 100 überschreitet, sinkt die Genauigkeit der Skill-Auswahl rapide aufgrund semantischer Überlappungen, was kognitive Begrenzungen menschlicher Entscheidungsfindung nachahmt. Agente-basierte Workflows – oft als Hybride bezeichnet – setzen auf mehrere spezialisierte, leichtgewichtige Agenten, die in einem gerichteten Graphen arbeiten, jeweils für Teilaspekte wie Planung, Kritik oder Datenretrieval zuständig. Plattformen wie LangGraph oder OpenAI’s AgentKit ermöglichen visuelle Komposition, bedingte Abläufe und Debugging. Diese Architektur überzeugt in produktiven Unternehmensumgebungen durch Vorhersagbarkeit, Parallelität und Kostenkontrolle durch den Einsatz kleinerer Modelle pro Knoten. Sie ist besonders geeignet für strukturierte, langfristige Aufgaben mit hohen Anforderungen an Zuverlässigkeit. Der dritte Ansatz, LLM-basierte Skills, wird durch Anthropic mit deren Skills-System vorangetrieben. Hier werden modulare, wiederverwendbare Komponenten – aus Anweisungen, Skripten und Vorlagen – dynamisch geladen und vom zentralen Modell als selektierbare Fähigkeiten genutzt. Diese Skills fungieren als semantische Beschreibungen, die die Auswahl steuern, während Ausführungsrichtlinien die Denkprozesse definieren. Ein zentrales Argument für diese Methode ist die Integration von Agenten-ähnlichem Verhalten ohne Kommunikationskosten. Besonders bei codenahen Aufgaben übertrifft ein solcher universeller Agent, der auf einem großen Modell wie Claude basiert, andere Ansätze, da er komplexe Integrationen internisiert und bei Inaktivität null Kontextverbrauch aufweist. Forschungsergebnisse zeigen, dass die Komplilation von Multi-Agenten-Systemen (MAS) in ein Single-Agent-with-Skills-Modell (SAS) eine Reduktion der Token-Nutzung um durchschnittlich 53,7 % und der Latenz um 49,5 % ermöglicht, während die Genauigkeit stabil bleibt oder leicht steigt. Die Herausforderung liegt jedoch in der Skalierbarkeit: Bei über 100 Skills tritt ein scharfer Leistungsabfall auf. Dieser wird durch hierarchische Routing-Strategien gemildert, bei denen Skills in grobe Kategorien wie „Mathematik“ oder „Datenabruf“ gruppiert werden – eine Methode, die der menschlichen Informationsverarbeitung folgt und die Genauigkeit bei großen Skill-Libraries um 37 bis 40 % steigert. Insgesamt zeigt sich, dass keine Architektur universell überlegen ist. Die Wahl hängt von der Aufgabenkomplexität, Kostenzielen und Skalierbarkeitsanforderungen ab. Für 2025–2026 gilt: Hybride Systeme, die Orchestrierung mit dynamischen Skills kombinieren, dominieren die Produktion. Praktiker sollten Aufgaben auf ihre Zerlegbarkeit und Schwierigkeit prüfen, zudem Verifikations-Loops, Domänenbeschränkungen und menschliche Handover-Mechanismen einbauen, um lange Aufgaben nicht in Endlosschleifen zu verfallen. Die Zukunft der KI-Agenten liegt in der Balance aus Effizienz, Kontrolle und Flexibilität – mit einer klaren Tendenz hin zu intelligenten, modular organisierten Systemen.