Anmerkung des Autors: Claude Opus 4.6 Agent Teams ermöglicht es mehreren KI-Agenten, parallel an komplexen Aufgaben zusammenzuarbeiten. Dieser Artikel erklärt von Grund auf das Funktionsprinzip, das Architekturdesign, die Einsatzszenarien und die ersten Schritte.
Claude Opus 4.6 bringt eine neue Fähigkeit mit sich, die die Arbeitsweise von KI verändert – Agent Teams (Multi-Agenten-Teams). Einfach ausgedrückt: Sie können jetzt mehrere Claude-Instanzen wie ein echtes Entwicklungsteam zusammenarbeiten lassen, anstatt eine KI alles nacheinander von Anfang bis Ende erledigen zu lassen.
Kernwert: Nach der Lektüre dieses Artikels werden Sie verstehen, wie Agent Teams funktionieren, für welche Szenarien sie geeignet sind und wie Sie diese Funktion von Grund auf konfigurieren und nutzen.
Claude Opus 4.6 Agent Teams Kernpunkte
| Punkt | Erläuterung | Wert |
|---|---|---|
| Parallel statt sequenziell | Mehrere Claude-Instanzen arbeiten gleichzeitig mit jeweils eigenem Kontext | Effizienzsteigerung um das Vielfache bei komplexen Aufgaben |
| Lead + Teammate Architektur | Ein Koordinator weist Aufgaben zu, mehrere Teammitglieder führen sie aus | Klare Aufgabenteilung, Vermeidung von Konflikten |
| Direkte Kommunikation | Teammitglieder können sich gegenseitig Nachrichten senden und Ergebnisse hinterfragen | Übertrifft herkömmliche Master-Slave-Modelle |
| Gemeinsame Aufgabenliste | Alle Agenten teilen sich eine Liste und übernehmen Aufgaben eigenständig | Keine manuelle Zuweisung für jeden Einzelschritt nötig |
| Dateisperr-Mechanismus | Verhindert das gleichzeitige Bearbeiten derselben Datei | Vermeidet Code-Konflikte und Überschreiben |
Agent Teams vs. herkömmliche Einzel-Agenten
Im traditionellen Modus können Sie, egal wie komplex die Aufgabe ist, nur mit einer Claude-Instanz interagieren. Sie kann nur eine Sache nach der anderen erledigen – erst den Code analysieren, dann Tests schreiben, dann Bugs fixen, alles nacheinander. Wenn eine Aufgabe mehrere Dateien oder Module umfasst, ist dieser Ansatz langsam und fehleranfällig.
Agent Teams verändert dieses Modell grundlegend. Das Kernkonzept lautet: Zerlegung einer großen Aufgabe in mehrere unabhängige Teilaufgaben, die von mehreren Claude-Instanzen parallel bearbeitet werden. Wie in einem echten Software-Team – der Architekt entwirft das Design, der Frontend-Entwickler baut die Oberfläche, der Backend-Entwickler schreibt die API und der Test-Ingenieur erstellt die Testfälle – jeder hat seine Rolle und alle kommen gleichzeitig voran.
Anthropic-Produktleiter Scott White vergleicht dies mit einem „talentierten Team von Menschen, das für Sie arbeitet“. Er betont dabei den Effizienzsprung durch Aufgabenzerlegung und parallele Koordination.
Claude Opus 4.6 Agent Teams Architekturprinzipien
Das Verständnis der Architektur von Agent Teams ist der Schlüssel zur Beherrschung dieser Funktion. Das gesamte System besteht aus 4 Kernkomponenten:
Die 4 Kernkomponenten von Agent Teams
| Komponente | Rolle | Arbeitsweise |
|---|---|---|
| Team Lead (Leiter) | Erstellt das Team, weist Aufgaben zu, fasst Ergebnisse zusammen | Deine Haupt-Claude-Code-Sitzung |
| Teammates (Teammitglieder) | Führen spezifische Aufgaben unabhängig aus | Verfügen jeweils über ein eigenes Kontextfenster |
| Task List (Aufgabenliste) | Gemeinsame Arbeitsliste | Teammitglieder übernehmen Aufgaben selbstständig; unterstützt Abhängigkeiten |
| Mailbox (Postfach) | Kommunikation zwischen Agenten | Punkt-zu-Punkt-Nachrichten oder Broadcasts an alle |
Die 3 Kommunikationswege von Agent Teams
Erstens: Der Lead erteilt dem Teammate Anweisungen. Dies ist der grundlegendste Modus. Der Lead erstellt Aufgaben und weist sie einem bestimmten Teammate zu oder lässt Teammates Aufgaben selbstständig übernehmen. Sobald ein Teammate fertig ist, wird das Ergebnis automatisch an den Lead zurückgemeldet.
Zweitens: Direkte Kommunikation zwischen Teammates. Dies ist der entscheidende Unterschied zwischen Agent Teams und herkömmlichen Subagenten. Teammitglieder können sich gegenseitig Nachrichten schicken – zum Beispiel kann ein Frontend-Entwickler den Backend-Entwickler direkt fragen: „Wie sieht das Rückgabeformat der API aus?“, ohne dass der Lead vermitteln muss. Diese Peer-to-Peer-Kommunikation steigert die Effizienz der Zusammenarbeit erheblich.
Drittens: Broadcast an alle. Der Lead kann Nachrichten gleichzeitig an alle Teammates senden, was nützlich für projektweite Entscheidungsanpassungen ist. Die offizielle Empfehlung lautet jedoch, dies sparsam einzusetzen, da der Token-Verbrauch eines Broadcasts linear mit der Teamgröße ansteigt.
🎯 Entwickler-Tipp: Der Kommunikationsmechanismus von Agent Teams ähnelt stark der Zusammenarbeit in einem echten Team. Wenn Sie Ihre eigene Multi-Agenten-Anwendung entwickeln, können Sie über APIYI (apiyi.com) auf die API von Claude Opus 4.6 zugreifen, um eine ähnliche Kollaborationslogik in Ihrer eigenen Anwendung zu implementieren.
Claude Opus 4.6 Agent-Teams vs. Subagents im Vergleich
Viele Nutzer verwechseln Agent-Teams und Subagents (Unter-Agenten). Beide ermöglichen paralleles Arbeiten, unterscheiden sich jedoch grundlegend in ihrer Architektur und ihren Einsatzszenarien:
| Dimension | Subagent | Agent-Teams |
|---|---|---|
| Kontext | Separates Fenster, Ergebnisse gehen an Aufrufer zurück | Separates Fenster, vollkommen autonom |
| Kommunikation | Kann nur an den Haupt-Agenten berichten | Teammitglieder können direkt untereinander kommunizieren |
| Koordination | Zentrale Verwaltung durch Haupt-Agent | Gemeinsame Aufgabenliste, autonome Koordination |
| Einsatzszenario | Fokus auf Teilaufgaben, nur Ergebnis wird benötigt | Komplexe Aufgaben, erfordern Diskussion und Zusammenarbeit |
| Token-Verbrauch | Geringer, da nur Ergebniszusammenfassungen übertragen werden | Höher, da jedes Teammitglied eine eigene Instanz ist |
Entscheidungshilfe: Was soll ich wann nutzen?
Nutze Subagents: Wenn du einen „Assistenten“ brauchst, der eine Aufgabe für dich erledigt und dann Bericht erstattet – zum Beispiel: „Suche für mich heraus, in welchen Dateien diese Funktion aufgerufen wird.“
Nutze Agent-Teams: Wenn du ein „Team“ brauchst, das gemeinsam diskutiert, sich gegenseitig hinterfragt und ein Projekt koordiniert vorantreibt – zum Beispiel: „Prüfe diesen PR aus den drei Perspektiven Sicherheit, Performance und Testabdeckung.“
Claude Opus 4.6 Agent Teams – Einsatzszenarien
Agent Teams sind kein Allheilmittel; sie entfalten ihren maximalen Wert in spezifischen Szenarien. Hier sind die 4 von den Entwicklern empfohlenen starken Szenarien und 3 schwache Szenarien, die man eher vermeiden sollte:
Die 4 starken Szenarien für Agent Teams
Szenario 1: Mehrdimensionale Code-Reviews
Herkömmliche Reviews durch eine einzelne Person konzentrieren sich oft auf eine bestimmte Art von Problemen und übersehen andere Aspekte. Mit Agent Teams können Sie gleichzeitig verschiedene Dimensionen wie Sicherheit, Performance und Testabdeckung parallel prüfen:
创建一个 Agent Team 来审查 PR #142,分配三个审查员:
- 一个专注安全隐患
- 一个检查性能影响
- 一个验证测试覆盖率
让他们各自审查后汇报发现
Szenario 2: Debugging mit konkurrierenden Hypothesen
Wenn die Ursache eines Bugs unklar ist, gibt sich ein einzelner Agent oft mit der ersten plausiblen Erklärung zufrieden. Agent Teams ermöglichen es mehreren Teammates, gleichzeitig verschiedene Hypothesen zu untersuchen und die Schlussfolgerungen der anderen zu hinterfragen:
用户反馈应用在发送一条消息后就断开连接。
创建 5 个 Teammate 分别调查不同假设,
让他们互相辩论来推翻彼此的理论,
像科学辩论一样。把最终达成的共识写入文档。
Dieser kontradiktorische Untersuchungsmechanismus vermeidet den „Anker-Effekt“ – also die Tendenz, dass die erste untersuchte Hypothese die gesamte weitere Untersuchung verzerrt.
Szenario 3: Entwicklung neuer Funktionsmodule
Wenn eine neue Funktion mehrere unabhängige Module umfasst, kann jeder Teammate für ein Modul verantwortlich sein, ohne die anderen zu stören:
创建 Agent Team 开发用户认证系统:
- Teammate 1: 负责后端 API 和数据库模型
- Teammate 2: 负责前端登录和注册页面
- Teammate 3: 负责单元测试和集成测试
Szenario 4: Schichtübergreifende Koordination von Änderungen
Wenn eine Änderung Frontend, Backend und Test-Layer gleichzeitig betrifft, übernimmt jeder Teammate eine Schicht und bleibt über das Nachrichtensystem mit den anderen synchron.
3 Szenarien, die man vermeiden sollte
| Schwaches Szenario | Grund | Empfehlung |
|---|---|---|
| Aufgaben mit seriellen Abhängigkeiten | Jeder Schritt hängt vom Ergebnis des vorherigen ab; Parallelisierung nicht möglich. | Einzelne Session oder Subagenten nutzen. |
| Häufiges Bearbeiten derselben Datei | Wenn mehrere Agenten dieselbe Datei ändern, kann es zu Überschreibungen kommen. | Eine einzelne Session ist sicherer. |
| Einfache kleine Aufgaben | Der Koordinationsaufwand ist größer als der Nutzen der Parallelisierung. | Direkt in einer einzigen Session erledigen. |
💡 Anwendungstipp: Wenn Sie neu bei Agent Teams sind, empfiehlt es sich, mit Aufgaben zu beginnen, die kein Schreiben von Code erfordern – wie Code-Reviews, technische Recherchen oder Bug-Untersuchungen. Bei diesen Aufgaben lässt sich der Wert der parallelen Exploration direkt erleben, während Koordinationsprobleme bei der Implementierung vermieden werden.
Claude Opus 4.6 Agent Teams – Schnelleinstieg
Schritt 1: Agent Teams Funktion aktivieren
Agent Teams befinden sich derzeit in einer experimentellen Phase und sind standardmäßig deaktiviert. Sie müssen sie manuell in der Konfigurationsdatei von Claude Code aktivieren:
// In der settings.json hinzufügen
{
"env": {
"CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
}
}
Oder über eine Umgebungsvariable setzen:
export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1
Schritt 2: Team mit natürlicher Sprache erstellen
Nach der Aktivierung können Sie Claude einfach in natürlicher Sprache mitteilen, was für ein Team Sie benötigen:
我正在设计一个 CLI 工具来追踪代码库中的 TODO 注释。
创建一个 Agent Team 从不同角度探索这个问题:
一个 Teammate 负责用户体验设计,
一个负责技术架构,
一个扮演"魔鬼代言人"提出质疑。
Claude erstellt automatisch das Team, weist Rollen zu, startet die Teammates und koordiniert den gesamten Workflow.
Schritt 3: Anzeigemodus wählen
Agent Teams unterstützen zwei Anzeigemodi:
| Modus | Beschreibung | Geeignete Umgebung |
|---|---|---|
| In-process | Alle Teammates laufen im Hauptterminal; Wechsel mit Shift + Hoch/Runter. |
Jedes Terminal, keine Zusatzkonfiguration nötig. |
| Split panes | Jeder Teammate hat ein eigenes Panel; alle Ausgaben gleichzeitig sichtbar. | Erfordert tmux oder iTerm2. |
Konfiguration in der settings.json:
{
"teammateMode": "in-process" // oder "tmux"
}
Schritt 4: Direkt mit Teammates interagieren
Sie können das Team nicht nur über den Lead verwalten, sondern auch direkt mit jedem Teammate sprechen:
- In-process Modus: Wählen Sie den Teammate mit
Shift + Hoch/Runteraus und geben Sie Ihre Nachricht direkt ein. - Split panes Modus: Klicken Sie auf das entsprechende Panel, um direkt in der Session dieses Teammates zu agieren.
Schritt 5: Aufgabenverwaltung und Bereinigung
Fortschritt prüfen: Drücken Sie Ctrl + T, um die Aufgabenliste ein- oder auszublenden.
Teammate schließen:
请让 researcher Teammate 关闭
Team-Ressourcen bereinigen:
清理整个团队
⚠️ Wichtiger Hinweis: Führen Sie Bereinigungen immer über den Lead aus. Teammates sollten sich nicht selbst beenden, da dies zu inkonsistenten Ressourcenzuständen führen kann.
🎯 Technischer Rat: Wenn Sie Agent Teams beherrschen und Multi-Agent-Logik über eine API in Ihre eigenen Anwendungen mit Claude Opus 4.6 integrieren möchten, können Sie über APIYI (apiyi.com) eine einheitliche API-Schnittstelle erhalten. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Modellen, einschließlich Opus 4.6.
Praxisbeispiel: Claude Opus 4.6 Agent Teams
Fallstudie: 16 Agenten schreiben einen C-Compiler in Rust
Nicholas Carlini, Forscher bei Anthropic, hat ein äußerst repräsentatives Praxisbeispiel für Agent Teams veröffentlicht: 16 parallele Claude-Instanzen, die von Grund auf einen C-Compiler in Rust geschrieben haben, der in der Lage ist, den Linux-Kernel zu kompilieren.
| Metrik | Daten |
|---|---|
| Anzahl der Agenten | 16 parallele Instanzen |
| Gesamtzahl der Sessions | Fast 2.000 Claude Code Sessions |
| Codeumfang | 100.000 Zeilen Rust-Code |
| Token-Verbrauch | 2 Milliarden Input + 140 Millionen Output Token |
| API-Kosten | Ca. 20.000 $ |
| Kompilierfähigkeit | Kann Linux 6.9 kompilieren (x86, ARM, RISC-V) |
| Test-Erfolgsquote | 99 % in der GCC Torture Test Suite |
Wichtige Erkenntnisse aus diesem Agent-Teams-Beispiel
Task-Locking-Mechanismen sind entscheidend. Die 16 Agenten "sperrten" Aufgaben, indem sie Textdateien im Verzeichnis current_tasks/ erstellten. Wenn zwei Agenten versuchten, dieselbe Aufgabe zu übernehmen, zwang der Synchronisationsmechanismus von Git den zweiten Agenten dazu, eine andere Aufgabe zu wählen.
Strenge Test-Suites sind die Basis für den Erfolg. Ohne menschliche Aufsicht benötigen Agenten klare Feedback-Signale, um zu beurteilen, ob ihre Arbeit korrekt ist. Die GCC Torture Test Suite lieferte genau dieses Feedback.
Parallelität bedeutet nicht gleich lineare Beschleunigung. Wenn alle 16 Agenten auf denselben Bug stoßen, bleiben sie gleichzeitig stecken. In diesem Fall wurde eine innovative Lösung implementiert, bei der GCC als "Orakel" für Differential-Tests eingesetzt wurde, um dieses Problem zu lösen.
Neue Funktionen können bestehende Funktionen beeinträchtigen. Dies ist eine typische Herausforderung bei der parallelen Entwicklung mit mehreren Agenten – der neue Code eines Agenten kann dazu führen, dass eine bereits fertiggestellte Funktion eines anderen Agenten fehlerhaft wird. Strenge Regressionstests sind hierfür eine notwendige Absicherung.
Best Practices für Claude Opus 4.6 Agent Teams
Basierend auf der offiziellen Dokumentation und Community-Erfahrungen sind hier 6 Best Practices für den Einsatz von Agent Teams:
Praxis 1: Geben Sie Teammates ausreichend Kontext. Teammates laden automatisch die CLAUDE.md des Projekts, MCP-Server und Skills, übernehmen jedoch nicht den Chat-Verlauf des Leads. Achten Sie beim Erstellen eines Teammates darauf, genügend Aufgabendetails in die Eingabeaufforderung aufzunehmen:
Erstelle einen Security-Review-Teammate mit folgender Eingabeaufforderung:
"Überprüfe das Verzeichnis src/auth/ auf Sicherheitslücken im Authentifizierungsmodul.
Konzentriere dich auf Token-Handling, Session-Management und Eingabevalidierung.
Die Anwendung verwendet JWT-Token, die in httpOnly-Cookies gespeichert sind.
Melde alle Probleme und markiere den Schweregrad."
Praxis 2: Sinnvolle Granularität der Aufgaben. Offiziell wird empfohlen, jedem Teammate etwa 5-6 Aufgaben zuzuweisen. Sind die Aufgaben zu klein, ist der Koordinationsaufwand größer als der Nutzen; sind sie zu groß, berichtet der Teammate lange Zeit nicht zurück, was das Risiko von Fehlentwicklungen erhöht.
Praxis 3: Dateikonflikte vermeiden. Stellen Sie sicher, dass jeder Teammate für unterschiedliche Dateisets zuständig ist. Wenn zwei Teammates dieselbe Datei bearbeiten, führt dies zu Überschreibungsproblemen.
Praxis 4: Nutzen Sie den Delegate-Modus geschickt. Wenn der Lead selbst anfängt zu coden, anstatt auf den Teammate zu warten, drücken Sie Shift+Tab, um in den Delegate-Modus zu wechseln. Dies zwingt den Lead dazu, sich rein auf die Koordination zu konzentrieren.
Praxis 5: Genehmigung von Plänen einfordern. Bei komplexen oder riskanten Aufgaben können Sie vom Teammate verlangen, erst einen Plan zu erstellen und diesen vom Lead genehmigen zu lassen, bevor er mit der Ausführung beginnt:
Erstelle einen Architekten-Teammate, um das Authentifizierungsmodul zu refactoren.
Verlange von ihm, dass er einen Plan zur Genehmigung vorlegt, bevor er den Code ändert.
Praxis 6: Regelmäßige Fortschrittskontrolle. Lassen Sie das Team nicht über längere Zeit unbeaufsichtigt. Überprüfen Sie regelmäßig die Fortschritte der Teammates und korrigieren Sie ungeeignete Ansätze frühzeitig.
💰 Kostentipp: Der Token-Verbrauch von Agent Teams entspricht etwa dem N-fachen einer einzelnen Session (wobei N die Anzahl der Teammates ist). Es wird empfohlen, die Teamgröße auf 2 bis 5 Teammates zu begrenzen. Wenn Sie die Kosten auf API-Ebene optimieren möchten, können Sie über die Plattform APIYI (apiyi.com) flexibel verschiedene Modelle aufrufen – nutzen Sie das preis-leistungs-starke Sonnet 4.5 für Teammates und das leistungsfähigste Opus 4.6 für den Lead.
Bekannte Einschränkungen von Claude Opus 4.6 Agent Teams
Agent Teams befindet sich derzeit in der experimentellen Preview-Phase (Research Preview). Es gelten die folgenden bekannten Einschränkungen:
| Einschränkung | Beschreibung | Abhilfe |
|---|---|---|
| Keine Sitzungswiederherstellung | /resume und /rewind können Teammates im "In-process"-Modus nicht wiederherstellen |
Den Lead anweisen, den Teammate neu zu erstellen |
| Aufgabenstatus kann verzögert sein | Teammates markieren Aufgaben manchmal nicht als erledigt, was abhängige Aufgaben blockiert | Aufgabenstatus manuell aktualisieren oder den Lead zur Eile antreiben |
| Schließen kann langsam sein | Ein Teammate muss die aktuelle Anfrage erst abschließen, bevor er geschlossen werden kann | Geduld haben |
| Nur ein Team pro Sitzung | Es kann nur ein Team gleichzeitig verwaltet werden | Das aktuelle Team bereinigen, bevor ein neues Team erstellt wird |
| Keine verschachtelten Teams | Teammates können keine eigenen Teams erstellen | Nur der Lead kann das Team verwalten |
| Lead nicht übertragbar | Die Sitzung, die das Team erstellt, ist fest als Lead definiert | Die Lead-Rolle im Voraus genau planen |
| Anforderungen für Split-Screen | Benötigt tmux oder iTerm2 | VS Code Terminal und Windows Terminal unterstützen den Split-Screen-Modus nicht |
Häufig gestellte Fragen
Q1: Fallen für Agent Teams zusätzliche Kosten an?
Die Agent Teams-Funktion selbst kostet keine zusätzliche Gebühr und ist in den Nutzungsrechten von Claude Code enthalten. Da jedoch jeder Teammate eine eigenständige Claude-Instanz ist, vervielfacht sich der Token-Verbrauch. Ein Team aus 5 Personen verbraucht etwa das Fünffache an Token im Vergleich zu einer Einzelsitzung. Wenn Sie einen Pro- oder Max-Plan nutzen, wird der zusätzliche Verbrauch zu Standard-API-Tarifen von Ihrem "Extra Usage"-Guthaben abgezogen. Für API-Entwicklungsszenarien können Sie die Opus 4.6-Schnittstellen auch über die Plattform APIYI (apiyi.com) auf Pay-as-you-go-Basis nutzen.
Q2: Wie viele Teammates sind für ein Team am besten geeignet?
Offiziell werden 2 bis 5 Teammates empfohlen, wobei jedem Teammate etwa 5 bis 6 Aufgaben zugewiesen werden sollten. Ein zu kleines Team verliert die Vorteile der Parallelisierung, während bei einem zu großen Team der Koordinationsaufwand massiv ansteigt. Für Aufgaben wie Code-Reviews hat sich eine Konfiguration mit 3 Teammates (jeweils verantwortlich für Sicherheit, Performance und Tests) als besonders effizient erwiesen.
Q3: Können normale Nutzer Agent Teams verwenden?
Ja, aber unter der Voraussetzung, dass Sie Claude Code (das Kommandozeilen-Tool) verwenden. Agent Teams ist ein Feature von Claude Code und nicht der Webversion unter claude.ai. Sie müssen Claude Code installieren und in den Einstellungen die experimentellen Funktionen aktivieren. Wenn Sie Claude-Funktionen hauptsächlich über APIs integrieren, können Sie die Schnittstellen über die Plattform APIYI (apiyi.com) beziehen und eine ähnliche Multi-Agent-Kollaborationslogik in Ihrer eigenen Anwendung implementieren.
Q4: Was ist der Unterschied zwischen Agent Teams und Multi-Agent-Frameworks von Drittanbietern?
Agent Teams ist eine offizielle, native Funktion von Anthropic, die tief in Claude Code integriert ist und keine zusätzlichen Frameworks benötigt. Die Vorteile liegen in der einfachen Konfiguration, der nativen Kommunikationsunterstützung und der nahtlosen Integration in das Claude-Ökosystem. Frameworks von Drittanbietern (wie LangGraph, CrewAI usw.) sind flexibler und erlauben das Mischen verschiedener Modelle und Dienste, erfordern jedoch, dass man sich selbst um die Kommunikations- und Koordinationslogik kümmert.
Zusammenfassung
Die Kernpunkte der Claude Opus 4.6 Agent Teams:
- Architektur-Design: Lead + Teammate + gemeinsame Aufgabenliste + E-Mail-System; unterstützt Peer-to-Peer-Kommunikation statt reiner Master-Slave-Berichterstattung.
- Anwendungsbereiche: Code-Reviews aus verschiedenen Perspektiven, Debugging konkurrierender Hypothesen, parallele Entwicklung mehrerer Module und koordinierte Änderungen über verschiedene Ebenen hinweg.
- Nutzungshürden: Erfordert Claude Code + manuelle Aktivierung experimenteller Funktionen; befindet sich derzeit in der Research Preview-Phase.
- Kostenaspekte: Der Token-Verbrauch steigt linear mit der Anzahl der Teammates; empfohlen werden 2 bis 5 Teammates.
- Kernunterschied: Im Vergleich zu Subagents können Teammates in Agent Teams miteinander kommunizieren und sich gegenseitig hinterfragen – ideal für komplexe Aufgaben, die Diskussion und Zusammenarbeit erfordern.
Agent Teams markieren einen Paradigmenwechsel in der KI-gestützten Entwicklung vom „Einzelkämpfer“ zur „Teamarbeit“. Wenn Sie an den Fähigkeiten von Claude Opus 4.6 interessiert sind, empfehlen wir den Zugriff über die API-Schnittstelle von APIYI (apiyi.com). Die Plattform bietet eine einheitliche Schnittstelle und flexible Abrechnung für verschiedene gängige Modelle, einschließlich Opus 4.6.
📚 Referenzen
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-
Claude Code Agent Teams Offizielle Dokumentation: Vollständiger Leitfaden von Anthropic
- Link:
code.claude.com/docs/en/agent-teams - Beschreibung: Enthält detaillierte Architektur-Erklärungen, Konfigurationsmethoden, Best Practices und bekannte Einschränkungen.
- Link:
-
Claude Opus 4.6 Release-Ankündigung: Offizieller Anthropic Blog
- Link:
anthropic.com/news/claude-opus-4-6 - Beschreibung: Vorstellung aller neuen Funktionen von Opus 4.6, einschließlich einer Übersicht zu Agent Teams.
- Link:
-
Bau eines C-Compilers mit Agent Teams: Praxisbeispiel aus dem Anthropic Engineering-Blog
- Link:
anthropic.com/engineering/building-c-compiler - Beschreibung: Technischer Rückblick auf 16 Agenten, die parallel 100.000 Zeilen Rust-Code geschrieben haben.
- Link:
-
TechCrunch Bericht über Agent Teams: Tiefgehende Analyse durch Drittmedien
- Link:
techcrunch.com/2026/02/05/anthropic-releases-opus-4-6-with-new-agent-teams/ - Beschreibung: Enthält Ansichten der Anthropic-Produktverantwortlichen und Branchenanalysen.
- Link:
Autor: APIYI Team
Technischer Austausch: Für weitere Tutorials zur Nutzung von KI-Modellen und API-Aufrufleitfäden besuchen Sie bitte die APIYI-Tech-Community unter apiyi.com.
