Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen vor der Herausforderung, ihre Vertriebs- und Kundenprozesse effizient und agil zu gestalten. Hier setzen spezialisierte AI Sub-Agents an, die einzelne Teilbereiche wie Lead-Generierung, Angebotsmanagement und Follow-up-Prozesse automatisieren und optimieren. Make und andere Anbieter haben Lösungen entwickelt, die auf einem modularen Multi-Agenten-Ansatz basieren und damit mehr Übersicht und Effizienz in KMU-Workflows bringen.
Multi-Agenten-Architekturen für spezialisierte AI Agents
OpenAI beschreibt in einer offiziellen Anleitung zwei grundlegende Muster für den Aufbau von Multi-Agenten-Systemen: das Manager Pattern, bei dem ein zentraler Agent spezialisierte Sub-Agents als Werkzeuge aufruft, und das Decentralized Pattern, bei dem Agents Aufgaben an andere Agents weitergeben. Die Empfehlung lautet, mehrere spezialisierte Agents zu verwenden, wenn einzelne Prompts zu komplex oder die Auswahl der richtigen Tools unübersichtlich wird. Zusätzlich sollten mehrschichtige Schutzmechanismen (Guardrails) integriert werden, um die Qualität und Sicherheit der Abläufe zu gewährleisten.
LangChain dokumentiert ein Supervisor-Muster, bei dem ein Hauptagent mehrere zustandslose Subagents als Tools steuert. Dieser Ansatz fördert die Isolation des Kontextes, bietet eine zentrale Steuerung und ermöglicht bei Bedarf die parallele Ausführung von Tasks. Typische Anwendungsbereiche sind E-Mail, Kalender, CRM-Systeme und Datenbanken, was gerade für KMU in der Vertriebs- und Angebotsverwaltung interessant ist.
Anthropic, ein weiterer Anbieter, weist in einer aktuellen Research-Veröffentlichung darauf hin, dass Multi-Agenten-Setups deutlich leistungsfähiger sein können: Ein Lead-Agent, der parallele Subagents für unterschiedliche Rechercheaufgaben plant und steuert, erzielt bis zu 90,2 % bessere Ergebnisse gegenüber einem einzelnen Agenten. Dieser Leistungsgewinn unterstreicht die Effizienz von spezialisierten Teil-Agenten im Workflow-Management.
Make AI Agents und Scenario Outputs als Orchestrierung für KMU
Make bietet mit seinen AI Agents eine enge Integration in den Scenario Builder, der es ermöglicht, spezialisierte Agents im selben Canvas zu bauen, auszuführen und zu debuggen. Seit Anfang 2026 umfasst Make AI Agents Features wie sicht- und überprüfbare Entscheidungen, Reasoning Views, Datei-Ein-/Ausgaben sowie eine Library of Agents zum Teilen von wiederverwendbaren Agent-Beispielen.
Wichtig für das Zusammenspiel mehrerer Sub-Agents sind laut Make strukturierte Scenario Outputs. Diese liefern strukturierte, in Echtzeit abrufbare Ergebnisse, die einem Agenten nach dem Abschluss eines Workflows mitteilen, welche nächsten Schritte auszuführen sind. So können KMU-Workflows mit spezialisierter Teil-Logik realisiert werden, etwa Lead-Generierung, Angebotserstellung und Follow-up, ohne dass die Steuerung unübersichtlich wird.
Die Make AI Agent (New) App stellt diverse praktische Bausteine bereit, z. B. Knowledge Files, Tools aus Modulen oder Szenarien, Conversation ID für Thread-Speicher und strukturierte Response-Formate. Diese Elemente erlauben es KMUs, komplexe Vertriebs- und Kundenprozesse mit modularen Agents abzubilden und auszuwerten.
Praxisbeispiele für spezialisierte Sub-Agents in Lead-, Angebot- und Follow-up-Prozessen
HubSpot nutzt spezialisierte Lead-Agenten im Prospecting, die gezielt Kontakte recherchieren, Outreach-Strategien umsetzen und über Rulesets automatisiert Leads qualifizieren. Hier zeigen sich klare Grenzen, etwa maximal 10 Kontakte gleichzeitig oder 1.000 recherchierte Kontakte pro Tag, was eine verantwortungsvolle Nutzung sicherstellen soll.
Salesforce differenziert in seinem Lead-Nurturing-Agent mehrere Subagents, die jeweils Actions wie "Send Outreach", "Respond to Prospect" oder "Manage Opt Out" übernehmen. Für den Angebotsprozess hat Salesforce einen eigenen Quote-Management-Subagenten auf Basis ihrer Flow-Technologie eingeführt, der konversationell Angebote erstellt, aktualisiert und verwaltet. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Anwendung von Rabatten und der Einhaltung von Rollen- sowie Business-Guardrails.
Microsofts Sales Agent im M365 Copilot unterstützt Follow-up-nahe Vertriebsarbeit, indem er CRM-Daten, vergangene Kundengespräche sowie E-Mails und Teams-Kommunikation auswertet. Die Funktionen umfassen Meeting-Vorbereitung und Follow-up, wodurch die Nachverfolgung von Leads verbessert wird. Die Datenrückgabe ist dabei auf maximal 30 CRM-Datensätze beschränkt, um die Übersichtlichkeit zu wahren.
Speziell für KMUs bieten spezialisierte AI Sub-Agents eine flexible Möglichkeit, wiederkehrende Vertriebsprozesse effizient zu automatisieren und gleichzeitig die Kontrolle über einzelne Workflow-Bausteine zu behalten.
Die Kombination von spezialisierten Sub-Agents ermöglicht es KMU, komplexe Vertriebsabläufe klar zu strukturieren, die Verantwortlichkeiten im Workflow zu verteilen und gleichzeitig von höherer Leistung und besserer Skalierbarkeit zu profitieren.
Quellen: openai.com, docs.langchain.com, anthropic.com, make.com, make.com, help.make.com, knowledge.hubspot.com, help.salesforce.com, help.salesforce.com, trailhead.salesforce.com, learn.microsoft.com