Raindrop ließ acht KI-Agenten aus vier Modellen gemeinsam Ausfälle beheben, ohne Chef. Was der Versuch zeigt, was er nicht zeigt und was Betriebe festlegen sollten, die mehrere KI-Werkzeuge zusammenarbeiten lassen.
Wenn mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten, kann man einen von ihnen zum Anführer machen oder sie als Gleichberechtigte arbeiten lassen. Das Unternehmen Raindrop wollte wissen, was passiert, wenn niemand den Chef spielt. Es veröffentlichte das Ergebnis am 29. Oktober 2026 in seinem Blog. Wir haben den Beitrag gelesen und trennen, was gemessen wurde, was Einschränkung ist und was daraus für Betriebe folgt. Zur Transparenz: Eines der getesteten Modelle ist Claude Sonnet 5.5, und wir arbeiten in der Redaktion mit Claude von Anthropic. Den Anstoß gab der Newsletter TLDR AI vom 30. Oktober 2026.
Raindrop baute einen simulierten Online-Shop mit vier gleichzeitigen Ausfällen und setzte acht Agenten darauf an, die auf vier Modellen beruhten: Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol, Gemini 3.1 Pro und Kimi K3. Alle hatten dieselben Rechte und einen gemeinsamen Kanal, niemand bekam eine Führungsrolle. Das Spiel lief 2.160 Mal. In 86 Prozent der Durchläufe schlug mindestens ein Agent einen Plan vor, der zwei oder mehr Teammitgliedern Aufgaben zuwies. Eine erkennbare Führung entstand aber nur in 105 Durchläufen, also in 5 Prozent: Dort änderten die Anweisungen eines Agenten nachweislich die Entscheidungen mehrerer anderer.
Zwei Einflüsse nennt Raindrop: Erstens das Modell. Claude Sonnet 5.5 und GPT-6.1 Sol wurden etwa 1,7-mal so oft zum Anführer wie Gemini 3.1 Pro, Kimi K3 nur in einem der 105 Fälle. Befolgt wurden Anweisungen von allen vier Modellen ähnlich oft. Zweitens die Reihenfolge der Namen im Prompt: Der Agent, dessen Name zuerst in der Liste stand, machte dreimal so oft einen Plan wie die anderen. Drehte Raindrop die Liste um, drehte sich der Effekt mit. Außerdem sank durch den gemeinsamen Kanal die Zahl doppelt ausgeführter Aktionen von durchschnittlich 4,4 auf 0,3 je Durchlauf.
Der Versuch lief in einem simulierten Online-Shop mit einer festen Aufgabe, nicht in einem echten Betrieb. Raindrop hat Aufbau, Messung und Auswertung selbst gemacht, ein Teil der Auswertung lief über ein kleines Klassifizierungsmodell und über Claude Sonnet 5.5. Raindrop bietet nach eigener Darstellung eine Überwachungsplattform für KI-Agenten an, hat also ein Interesse an dem Thema. Der Beitrag ist ein Blogartikel, uns ist keine unabhängige Prüfung bekannt. Ob die Zahlen für andere Aufgaben, andere Modelle oder spätere Modellversionen gelten, zeigt der Versuch nicht. Wir haben nichts nachgemessen.
Ab hier gilt: Das ist unsere Einschätzung, keine Studie. Die meisten kleinen Betriebe lassen keine acht Agenten gleichzeitig arbeiten. Wer aber mehrere KI-Werkzeuge nebeneinander einsetzt, etwa eines für Mails, eines für Termine und eines für Angebote, kann daraus etwas mitnehmen. Erstens: Lege Rollen ausdrücklich fest, statt sie dem Zufall zu überlassen. Wenn niemand führt, führt vielleicht der, der zuerst genannt wird. Schreib für jedes Werkzeug auf, was es tun darf, was es nur vorschlagen darf und wer freigibt. Zweitens: Behandle die Reihenfolge in der Konfiguration als Teil der Steuerung. Wenn Listen von Namen oder Aufgaben im Prompt schon etwas verändern, lohnt es sich, wichtige Anweisungen auch einmal in anderer Reihenfolge zu testen.
Drittens: Sorge für einen gemeinsamen Kanal und ein Protokoll. Der Versuch zeigt, dass ein gemeinsamer Kanal doppelte Arbeit stark verringert. Für Betriebe heißt das: Ein gemeinsames Protokoll, in dem steht, wer was getan hat, spart Doppelarbeit und macht nachvollziehbar, wer wem eine Anweisung gegeben hat. Und die Freigabe bei Kundenkontakt, Geld und Verträgen bleibt bei einem Menschen.
Der Versuch zeigt, dass Agenten sich in einer simulierten Aufgabe auch ohne Chef abstimmen konnten. Er zeigt nicht, dass ein Schwarm für deine Aufgabe die bessere Lösung ist als ein einzelnes Werkzeug mit klarer Anweisung. Mehr zu den Risiken, wenn Agenten untereinander handeln, steht in unserem Beitrag zum Agenten-Schwarm bei Hugging Face.
Fünf Minuten: Schreibe auf, welche KI-Werkzeuge in deinem Betrieb eigenständig etwas tun, und notiere zu jedem, was es allein darf, was es nur vorschlagen darf und wer freigibt. Drei Minuten: Prüfe, ob zwei Werkzeuge dieselbe Aufgabe oder dieselben Daten anfassen, und lege fest, welches zuständig ist. Zwei Minuten: Lege einen Ort fest, an dem Aktionen der KI aufgeschrieben werden, zum Beispiel eine gemeinsame Liste.
Dass sich in einer Gruppe gleichberechtigter Agenten selten klar jemand durchsetzt und kleine Details wie die Reihenfolge von Namen mitspielen, ist eine Warnung, nichts blind laufen zu lassen. Ob und wie stark das im Alltag auftritt, ist offen.
Rollen festlegen, Reihenfolge testen, Protokoll führen. Das ist unsere Einschätzung, keine Studie.
Quellen: „The surprising leadership dynamics in agent swarms“, Raindrop (29. Oktober 2026); Anlass: TLDR AI vom 30. Oktober 2026. Die Zahlen haben wir nicht nachgerechnet, die Einordnung für Betriebe ist unsere Einschätzung.
Welches Modell für welche Aufgabe, welche Tools wirklich zählen und wie du richtig promptest. Komplett lesbar, kein Download.
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