Multi-Agenten-Workflow: So programmieren Profis mit KI deutlich schneller
Die Orchestrierung paralleler Agenten verspricht massive Zeitersparnis und könnte den Arbeitsalltag von Softwareentwicklern in Deutschland nachhaltig verändern.
Boris Cherny, Entwickler von Claude Code, hat sein Setup für die Arbeit mit parallelen KI-Agenten öffentlich gemacht. Die gezeigte Orchestrierung demonstriert, wie Softwareentwickler durch koordinierte KI-Schwärme ihre Produktivität massiv steigern und Projekte in Rekordzeit abschließen.
Vom Assistenten zum autonomen Schwarm
Bisher nutzten viele Programmierer KI-Tools als einfache Assistenten für einzelne Code-Zeilen. Cherny setzt stattdessen auf eine Architektur aus mehreren Agenten, die gleichzeitig an verschiedenen Teilaufgaben einer Software arbeiten. Diese Methode der Orchestrierung, also die koordinierte Steuerung verschiedener KI-Instanzen, ermöglicht das parallele Lösen komplexer Probleme. Der Entwickler übernimmt dabei eher die Rolle eines Architekten, der die übergeordneten Ziele vorgibt und die Ergebnisse der autonomen Einheiten überwacht.
Die von Cherny vorgestellte Multi-Agent-Orchestrierung bricht mit der gängigen Praxis, bei der ein Mensch eine einzelne Instanz mühsam anleitet. Stattdessen agiert eine Haupt-KI als Manager und delegiert spezifische Programmieraufgaben an spezialisierte Untereinheiten. Diese arbeiten unabhängig voneinander an verschiedenen Modulen der Software, was die Entwicklungsgeschwindigkeit vervielfacht.
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1/ I run 5 Claudes in parallel in my terminal. I number my tabs 1-5, and use system notifications to know when a Claude needs input https://t.co/nmRJ5km3oZ pic.twitter.com/CJaX1rUgiH
— Boris Cherny (@bcherny) January 2, 2026
Effizienzsprung durch parallele Prozesse
In der Fachwelt sorgt besonders ein Beispiel für Aufsehen, bei dem Cherny die Arbeit eines ganzen Jahres in nur einer Stunde replizierte. Dieser Sprung in der Effizienz gilt unter Experten als Beleg für das Ende der traditionellen, sequenziellen Programmierung. Es zeigt sich, dass die geschickte Verteilung von Aufgaben an eine Vielzahl von Agenten menschliche Arbeitskraft in einem bisher unvorstellbaren Ausmaß hebeln kann.
Die Technologie nutzt dabei spezialisierte Erweiterungen, um den logischen Zusammenhang über verschiedene Agenten hinweg konsistent zu halten. So lassen sich Fehler in einem Teilbereich korrigieren, während ein anderer Agent bereits neue Funktionen implementiert. Die Kommunikation zwischen den Einheiten erfolgt dabei in Echtzeit und weitgehend ohne menschliches Eingreifen, was die Fehlerquote durch manuelle Übergaben senkt.
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Ressourcenhunger und neue Branchenstandards
Zeitgleich mit der Begeisterung über die neuen Möglichkeiten mehren sich die Stimmen besorgter Nutzer über restriktive Nutzungslimits. Der parallele Einsatz mehrerer Instanzen führt dazu, dass die verfügbaren Kontingente für Anfragen innerhalb kürzester Zeit aufgebraucht sind. Viele Entwickler kritisieren, dass die aktuelle Preisstruktur der Anbieter noch nicht auf den massiven Bedarf von Multi-Agenten-Systemen ausgelegt ist.
Trotz dieser Hürden markiert die Veröffentlichung des neuen Sprachmodells Claude Opus 4.5 einen deutlichen Wendepunkt in der Branche. Die Arbeit mit komplexen Agenten-Hierarchien etabliert sich zunehmend als neuer Standard für professionelle Softwareprojekte. Der Fall Cherny illustriert, dass die Grenze zwischen menschlicher Konzeption und maschineller Ausführung in der Softwareentwicklung immer weiter verschwimmt.