Bubble Chat wird zum Multi-Agenten-System

Das Problem mit dem Allrounder

Ein einzelnes LLM-System, das gleichzeitig Smalltalk führt, Wissensdatenbanken durchsucht, Termine bucht und interne Tools bedient, hat ein fundamentales Problem: Es muss immer alles wissen und kann dabei nichts wirklich gut. Je mehr Aufgaben man einem einzelnen Prompt zuweist, desto unzuverlässiger wird das Ergebnis.

Ausserdem: Unterschiedliche Aufgaben brauchen unterschiedliche Modelle. Smalltalk ist günstig und schnell. Eine präzise Wissensabfrage mit Quellennachweisen braucht mehr Sorgfalt. Ein Lead-Pilot-Agent, der einen Demo-Termin bucht, muss wiederum anders agieren als einer, der einfach eine Faktenfrage beantwortet.

Die Lösung: Orchestrator + spezialisierte Agenten

Die neue Architektur besteht aus zwei Ebenen:

1. Der Orchestrator ist der Eingangsfilter. Er empfängt jede Benutzeranfrage, analysiert die Absicht dahinter und leitet sie per Function Calling an den passenden Agenten weiter. Er formuliert keine Antworten selbst – er ist ein reiner Dispatcher. Dabei erkennt er auch komplexe Anfragen mit mehreren Absichten. Eine Frage wie «Was kostet Modell A und Modell B? Und buche mir danach eine Demo.» wird atomisiert: zwei separate Wissensabfragen plus ein Buchungsauftrag – jeder an den richtigen Agenten übergeben, in der richtigen Reihenfolge.
2. Die spezialisierten Agenten führen die eigentliche Arbeit aus:
   • KnowledgeBaseAgent – durchsucht konfigurierte Wissensdatenbanken, zitiert Quellen im Markdown-Fussnoten-Format und entscheidet, ob eine Frage beantwortet werden kann oder ein Fallback nötig ist.
   • SmalltalkAgent – behandelt ausschliesslich alltägliche Konversation, ohne Wissensdatenbanken oder Tools zu berücksichtigen.
   • CustomAgent – vollständig konfigurierbar über einen freien Prompt. Damit lassen sich spezialisierte Anwendungsfälle wie ein Lead-Pilot (Terminbuchung), ein IT-Servicedesk oder ein domänenspezifischer Fachberater abbilden.

Jeder Agent erhält nur den Kontext, den er wirklich braucht. Das macht sie zuverlässiger, testbarer und einfacher zu optimieren.

Konfiguration direkt im CMS

Das Herzstück aus Betreibersicht: Agenten werden direkt in Bubble Chat konfiguriert – ohne Code-Änderungen. Im neuen Agents-Bereich lassen sich Agenten anlegen, mit Tools verknüpfen, Nutzungshinweise für den Orchestrator definieren und Fallback-Routing pro Agent einrichten.

Das Ergebnis ist ein Chatbot, der aus mehreren unabhängig konfigurierbaren Bausteinen besteht – ähnlich wie ein Team von Spezialisten, das über einen Vorgesetzten koordiniert wird.

Fazit

Die Multi-Agenten-Architektur ist kein kosmetisches Update – sie ist eine grundlegende Neuausrichtung, wie Bubble Chat mit Komplexität umgeht. Statt einen immer grösser werdenden Monolith-Prompt zu pflegen, arbeiten jetzt spezialisierte, testbare und unabhängig konfigurierbare Agenten zusammen.

Das öffnet die Tür für komplexere Anwendungsfälle: Chatbots, die Termine buchen, interne Systeme abfragen, domänenspezifisches Wissen liefern – und das alles in einer einzigen kohärenten Konversation.

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