Fehlerprotokoll, Dokumentation und ein Codebereich sollen geprüft werden. Ein Agent kann die Aufgaben nacheinander erledigen oder unabhängige Teilaufgaben an Unteragenten verteilen. Paralleles Arbeiten kann Zeit sparen; die Abstimmung und der zusätzliche Verbrauch gehören jedoch zur Rechnung.
Aufgaben klar abgrenzen
OpenAI beschreibt Unteragenten als eigenständige Arbeitsbereiche mit jeweils eigenem Kontext. Ein Hauptagent verteilt die Aufgaben und führt die Ergebnisse zusammen. Eine konkrete Frage und ein gewünschtes Ausgabeformat helfen dabei, Ergebnisse zu vergleichen. So kann ein Agent Protokolle untersuchen, während ein anderer die Dokumentation liest.
Hängt ein Schritt vom Ergebnis eines anderen ab, gehört diese Reihenfolge in den Plan. Bearbeiten mehrere Agenten dieselben Dateien, müssen ihre Änderungen koordiniert werden.
Kontext und Verbrauch getrennt betrachten
Laut Claude-Code-Dokumentation besitzt jeder Unteragent ein eigenes Kontextfenster. Seine Anfragen zählen trotzdem zu denselben Nutzungslimits wie die Hauptunterhaltung. Eine umfangreiche Recherche separat zu halten, kann den Hauptkontext übersichtlicher machen. Dass insgesamt weniger verbraucht wird, folgt daraus nicht. Auch OpenAI weist darauf hin, dass mehrere Agenten den Tokenverbrauch erhöhen können.
Mit zwei Prüfungen beginnen
Wählen Sie zwei unabhängige Prüfaufgaben und legen Sie fest, welche Dateien die Agenten lesen oder ändern dürfen. Fordern Sie kurze Ergebnisse mit Belegen an und lassen Sie Widersprüche zusammenfassen. Vergleichen Sie das Ergebnis mit dem gewünschten Verhalten und führen Sie passende Tests aus. Bei einer kleinen Aufgabe mit abhängigen Schritten kann ein einzelner Agent weniger Abstimmung benötigen.
Claude Code bietet laut Dokumentation auch Einstellungen für Werkzeuge und Berechtigungen der Unteragenten. Welche Optionen verfügbar sind, hängt von der jeweiligen Umgebung ab.
