LangGraph Multi-Agent in der Praxis: Supervisor-Muster und Task-Verteilung

Letzten Monat habe ich einem Team beim Refactoring eines Agent-Systems geholfen. Ursprünglich hing an einem einzelnen Agent zwölf Tools: Suche, Code-Ausführung, Dokumentenerstellung, E-Mail-Versand … Das Ergebnis? Das LLM schwankte ständig zwischen den Tools und setzte den Code-Executor dort ein, wo eigentlich gesucht werden sollte. Beim Debuggen in den Logs war unklar, welcher Tool-Aufruf das Problem verursachte – das gesamte System war eine Blackbox.

Später haben wir die Architektur in Supervisor + Workers aufgeteilt: ein zentraler Agent für das Routing, drei Spezialisten-Agenten mit klaren Zuständigkeiten. Die Fehlerrate bei der Tool-Auswahl sank auf ein Drittel, und das Debugging wurde deutlich übersichtlicher – jede Ebene lässt sich schrittweise tracen.

Kurz gesagt: Wenn Ihr Agent mehr als zehn Tools hat, stößt die Single-Agent-Architektur an ihre Grenzen. Dieser Artikel führt Sie von den Architekturprinzipien des Supervisor-Musters über die vollständige Nutzung der create_supervisor-API bis zu einem Praxisbeispiel mit Research-+-Writing-Team. Der Code ist direkt lauffähig; den GitHub-Link finden Sie am Ende.

1. Warum brauchen Sie Multi-Agent-Systeme?

Drei Schwachstellen des Single-Agent

Fallen, die ich kenne – vielleicht treffen sie auch auf Sie zu. Single-Agent-Systeme wirken einfach, haben aber drei kritische Probleme:

Erstens: Zu viele Tools, Auswahl-Paralyse.

Das ist keine Übertreibung. Hat ein einzelner Agent mehr als zehn Tools, steigt die Fehlerrate bei der Tool-Auswahl spürbar. Sie könnten einwenden: Werden die Modelle nicht immer schlauer? Stimmt – aber die Tool-Beschreibungen stapeln sich im Prompt, und das Modell muss aus über zehn Tools das richtige wählen. Diese kognitive Last ist beträchtlich.

In meinem früheren System überlappten sich die Beschreibungen von Such- und Code-Ausführungs-Tool (beide konnten „Informationen finden“). Das Modell wechselte ständig zwischen beiden und verschwendete mehrere Dialogrunden.

Zweitens: Kontext-Akkumulation, Fenster-Explosion.

Der gesamte Dialogverlauf aller Teilaufgaben landet in einem Context Window. Nach einigen Runden ist das Fenster mit Tool-Call-Historie überflutet, Kernanweisungen werden verwässert. Das Modell „vergisst“ – manchmal sogar die ursprüngliche Nutzeranfrage.

Das kenne ich aus eigener Erfahrung. Beim Debuggen eines Agents nach 20 Runden war der Kontext voll mit Funktionsaufrufen – die Ausgabe hatte kaum noch Bezug zur ursprünglichen Anfrage.

Drittens: Nicht debuggbar, schwer zu analysieren.

Bei Problemen wissen Sie nicht, welcher Tool-Aufruf schuld ist. Ein Single-Agent ist eine Blackbox; die Logs sind eine Aneinanderreihung von Tool Calls – Problemlokalisierung bedeutet Zeile für Zeile durchscrollen.

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Das Supervisor-Muster löst diese Probleme: Ein „Supervisor-Agent“ koordiniert mehrere „Spezialisten-Agenten“ – klare Trennung, klare Zuständigkeiten.

Kernidee des Supervisor-Musters

Einfach gesagt: Arbeitsteilung.

Stellen Sie sich ein Team vor: Ein Projektleiter koordiniert, darunter ein Researcher für Recherche, ein Engineer für Implementierung, ein Dokumentationsexperte für Berichte. Jeder hat seine Stärke; der Projektleiter muss nicht alles können – er muss nur wissen, wem er welche Aufgabe zuweist.

So funktioniert das Supervisor-Muster:

• Supervisor (Supervisor-Agent): Keine operative Arbeit – nur Routing, Koordination und Ergebnisintegration
• Worker Agents (Spezialisten-Agenten): Jeder fokussiert ein Fachgebiet, schlankes Tool-Set, klare Verantwortung

Was bringt das?

Tools verteilen sich auf die Worker – jeder Agent wählt nur aus seinem eigenen Set. Der Kontext verteilt sich ebenfalls – jeder Agent pflegt nur seinen Teil der Dialoghistorie. Beim Debugging lässt sich jede Ebene tracen: Welcher Worker wurde zugewiesen, welche Operationen führte er aus – alles nachvollziehbar.

2. Architekturprinzip des Supervisor-Musters

Zuerst ein Architekturdiagramm:

                    ┌─────────────────┐
                    │  Nutzeranfrage  │
                    └────────┬────────┘
                             │
                             ▼
                    ┌─────────────────┐
                    │   Supervisor    │
                    │ (Supervisor-Agent)│
                    │                 │
                    │ Routing + Koord.│
                    │ + Integration   │
                    └────────┬────────┘
                             │
              ┌──────────────┼──────────────┐
              │              │              │
              ▼              ▼              ▼
       ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐
       │ Research │   │   Math   │   │ Writing  │
       │  Agent   │   │  Agent   │   │  Agent   │
       │          │   │          │   │          │
       │Such-Tools│   │Calc-Tools│   │Gen-Tools │
       └────┬─────┘   └────┬─────┘   └────┬─────┘
            │              │              │
            │   Worker     │   Worker     │   Worker
            │   Ergebnis   │   Ergebnis   │   Ergebnis
            │              │              │
            └──────────────┴──────────────┘
                           │
                           ▼
                    ┌─────────────────┐
                    │   Supervisor    │
                    │ Ergebnis integ. │
                    └────────┬────────┘
                             │
                             ▼
                    ┌─────────────────┐
                    │  Endantwort     │
                    └─────────────────┘

Kernkomponenten und Zuständigkeiten

Der Supervisor erledigt drei Dinge:

1. Routing: Nutzeranfrage analysieren, passenden Worker bestimmen
2. Koordination: Task-Fluss zwischen Workern steuern
3. Integration: Ergebnisse der Worker zusammenführen, Endantwort liefern

Worker Agents mit klaren Rollen:

Jeder Worker hat nur sein eigenes Tool-Set. Der Research Agent vielleicht nur Suche und Web-Scraping, der Math Agent nur Addieren und Multiplizieren. Weniger Tools – höhere Auswahlgenauigkeit.

Nachrichtenübermittlung

Ein zentraler Punkt: Global Graph State.

Alle Agenten teilen dasselbe State-Objekt. Nach Abschluss hängt der Worker sein Ergebnis an das Feld messages im State. Der Supervisor sieht die neue Message und entscheidet den nächsten Schritt.

Append-only – Nachrichten werden nur hinzugefügt, nie gelöscht. So bleibt die Dialoghistorie vollständig.

Fan-out / Fan-in

Komplexe Tasks brauchen manchmal parallele Worker. Frage: „Vergleiche Marktdaten von Produkt A und B“ – der Supervisor kann zwei Research-Tasks parallel starten (einer für A, einer für B). Das ist Fan-out.

Sind beide Worker fertig, integriert der Supervisor die Ergebnisse – Fan-in.

LangGraph unterstützt diesen Parallelmodus; in dieser Einführung gehen wir nicht tiefer – mehr in den fortgeschrittenen Techniken.

"LangGraph bietet einen Weg, Multi-Agent-Systeme zu bauen, in denen jeder Agent sein eigenes Tool-Set und seinen Verantwortungsbereich hat und über einen Supervisor koordiniert und Tasks verteilt werden."

3. create_supervisor API im Detail

Theorie abgeschlossen – jetzt Code.

Installation und Import

pip install langgraph-supervisor langchain-openai

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph_supervisor import create_supervisor
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

Tools definieren

Zuerst Tools für die Worker:

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from typing import Annotated

# Mathematik-Tools
def add(
    a: Annotated[float, "Erste Zahl"],
    b: Annotated[float, "Zweite Zahl"]
) -> float:
    """Add two numbers together."""
    return a + b

def multiply(
    a: Annotated[float, "Erste Zahl"],
    b: Annotated[float, "Zweite Zahl"]
) -> float:
    """Multiply two numbers."""
    return a * b

# Such-Tool (simuliert)
def web_search(query: str) -> str:
    """Search the web for information."""
    # In echten Projekten: Tavily, Serper etc.
    if "population" in query.lower():
        return "Beijing hat ca. 21,89 Mio. Einwohner (Daten 2023)"
    elif "weather" in query.lower():
        return "Beijing heute sonnig, 15–25 °C"
    else:
        return f"Suchergebnis: {query}"

Hier nutzen wir Pythons Annotated-Typ-Hints, damit das Modell Parameter klarer versteht. Docstrings der Tool-Funktionen sind wichtig – das Modell liest sie, um die Tool-Funktion zu verstehen.

Worker Agents erstellen

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

# Mathe-Spezialist
math_agent = create_react_agent(
    model=model,
    tools=[add, multiply],
    name="math_expert",
    prompt="Sie sind Mathe-Experte und fokussieren auf numerische Berechnungen. Nutzen Sie Ihre Tools für mathematische Aufgaben."
)

# Research-Spezialist
research_agent = create_react_agent(
    model=model,
    tools=[web_search],
    name="research_expert",
    prompt="Sie sind erfahrener Researcher und gut im Suchen und Strukturieren von Informationen. Nutzen Sie das Such-Tool für Rechercheanfragen."
)

Wichtige Punkte:

1. name-Feld ist wichtig: Der Supervisor erkennt und ruft Worker über den Namen auf
2. prompt definiert die Rolle: Sagt dem Agent, worin er spezialisiert ist
3. Schlankes Tool-Set: Jeder Agent nur die nötigen Tools – nicht mehr, nicht weniger

Supervisor erstellen

# Supervisor-System erstellen
supervisor = create_supervisor(
    agents=[math_agent, research_agent],
    model=model,
    prompt="""Sie sind Team-Leader und koordinieren die Spezialisten-Agenten.

Entscheiden Sie anhand der Nutzeranfrage, wem Sie die Aufgabe zuweisen:
- Mathe-Berechnung → math_expert
- Recherche → research_expert
- Aufgabe erledigt → direkt antworten

Brauchen mehrere Experten zusammenzuarbeiten, rufen Sie sie in sinnvoller Reihenfolge auf."""
)

# Kompilieren zur ausführbaren App
app = supervisor.compile()

create_supervisor nimmt drei Kernparameter:

• agents: Liste der Worker Agents
• model: LLM für den Supervisor selbst
• prompt: Anweisung, wie Tasks verteilt werden

Ausführungsbeispiel

from langchain_core.messages import HumanMessage

# Mathe-Test
result = app.invoke({
    "messages": [HumanMessage(content="Berechne 123 plus 456")]
})
print(result["messages"][-1].content)
# Ausgabe: 123 plus 456 ergibt 579

# Such-Test
result = app.invoke({
    "messages": [HumanMessage(content="Wie viele Einwohner hat Beijing")]
})
print(result["messages"][-1].content)
# Ausgabe: Laut Suche hat Beijing ca. 21,89 Mio. Einwohner

Der Supervisor erkennt den Anfragetyp automatisch und routet zum passenden Worker. Für den Nutzer transparent – er merkt nicht, dass mehrere Agenten im Hintergrund arbeiten.

4. Praxisbeispiel: Research-+-Writing-Team

Oben das Basisbeispiel. Jetzt ein vollständigeres System: Ein Team, das automatisch recherchiert und Technikartikel erstellt.

Szenario

Nutzer gibt ein Technikthema ein; das System erledigt:

1. Recherche relevanter Materialien
2. Artikel-Gliederung
3. Vollständigen Inhalt schreiben
4. Review und Korrektur

Dafür arbeiten drei Spezialisten-Agenten zusammen.

Vollständiges Tool-Set

from typing import TypedDict, List
import json

# Simuliertes Such-Tool
def tech_search(query: str) -> str:
    """Technische Dokumentation und Materialien suchen."""
    # In echten Projekten: Tavily oder Serper
    database = {
        "langgraph": "LangGraph ist LangChains Agent-Framework mit State-Management und zyklischen Graphstrukturen.",
        "supervisor": "Supervisor-Muster ist Kernarchitektur von Multi-Agent-Systemen – ein Supervisor-Agent koordiniert mehrere Spezialisten.",
        "multi-agent": "Multi-Agent-Systeme lösen Tool-Überlast und Kontext-Explosion durch Task-Verteilung und Zusammenarbeit."
    }

    results = []
    for key, value in database.items():
        if key in query.lower():
            results.append(value)

    return json.dumps(results) if results else "Keine passenden Materialien – Suchbereich erweitern"

# Gliederungs-Tool
def generate_outline(topic: str) -> str:
    """Artikel-Gliederung zum Thema erstellen."""
    return json.dumps({
        "title": f"{topic} – Vollständiger Leitfaden",
        "sections": [
            "1. Überblick und Hintergrund",
            "2. Kernkonzepte",
            "3. Praxisbeispiel",
            "4. Best Practices",
            "5. Zusammenfassung"
        ]
    }, ensure_ascii=False)

# Inhalts-Tool
def write_section(section_title: str, context: str) -> str:
    """Abschnitt aus Titel und Kontext generieren."""
    # In echten Projekten: LLM-Aufruf
    return f"## {section_title}\n\nBasierend auf der Recherche: Kernpunkte zu {section_title} …\n\n"

# Review-Tool
def review_content(content: str) -> str:
    """Inhalt auf Genauigkeit und Lesbarkeit prüfen."""
    issues = []
    if len(content) < 100:
        issues.append("Inhalt zu kurz – erweitern")
    if "TODO" in content:
        issues.append("Unvollständige TODO-Markierungen vorhanden")

    return json.dumps({
        "passed": len(issues) == 0,
        "issues": issues,
        "suggestion": "Qualität gut – kann veröffentlicht werden" if not issues else "Bitte nach Problemen überarbeiten und erneut einreichen"
    }, ensure_ascii=False)

Worker Agents erstellen

# Researcher Agent
researcher = create_react_agent(
    model=model,
    tools=[tech_search],
    name="researcher",
    prompt="""Sie sind erfahrener Technik-Researcher und recherchieren neue Technologien schnell.

Aufgaben:
1. Recherche-Thema entgegennehmen
2. Such-Tool für relevante Materialien nutzen
3. Strukturierten Recherchebericht erstellen

Hinweis: Nur recherchieren, nicht schreiben. Ergebnis an writer übergeben."""
)

# Writer Agent
writer = create_react_agent(
    model=model,
    tools=[generate_outline, write_section],
    name="writer",
    prompt="""Sie sind Technik-Autor und machen komplexe Konzepte verständlich.

Aufgaben:
1. Recherchebericht entgegennehmen
2. Artikel-Gliederung erstellen
3. Kapitel schreiben

Hinweis: Nach Entwurf an reviewer zur Prüfung."""
)

# Reviewer Agent
reviewer = create_react_agent(
    model=model,
    tools=[review_content],
    name="reviewer",
    prompt="""Sie sind strenger Reviewer und sichern Qualität und Genauigkeit.

Aufgaben:
1. Vollständigkeit und Genauigkeit prüfen
2. Lesbarkeit und Logik bewerten
3. Änderungsvorschläge oder Freigabe

Hinweis: Bei Problemen an writer zurückgeben."""
)

Supervisor-Logik mit StateGraph

# Eigenen Supervisor mit StateGraph bauen
from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import Annotated, Sequence
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langgraph.graph.message import add_messages

# State definieren
class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], add_messages]
    next_agent: str

# Supervisor-Entscheidungslogik
def supervisor_node(state: AgentState) -> dict:
    """Nächsten Agent anhand des Fortschritts bestimmen."""
    messages = state["messages"]

    # LLM für Entscheidung
    decision = model.invoke([
        {"role": "system", "content": """Sie sind Team-Leader. Entscheiden Sie anhand der Dialoghistorie:

- Noch keine Recherche → 'researcher'
- Recherche da, aber kein Artikel → 'writer'
- Artikel da, noch nicht geprüft → 'reviewer'
- Review bestanden → 'FINISH'

Nur Agent-Namen zurückgeben, sonst nichts."""},
        *messages
    ])

    next_agent = decision.content.strip()

    # Mapping auf Agent-Namen
    agent_map = {
        "researcher": "researcher",
        "writer": "writer",
        "reviewer": "reviewer",
        "FINISH": END
    }

    return {"next_agent": agent_map.get(next_agent, "researcher")}

# Graph bauen
workflow = StateGraph(AgentState)

# Knoten hinzufügen
workflow.add_node("supervisor", supervisor_node)
workflow.add_node("researcher", researcher)
workflow.add_node("writer", writer)
workflow.add_node("reviewer", reviewer)

# Bedingte Kanten (Supervisor-Routing)
workflow.add_conditional_edges(
    "supervisor",
    lambda state: state["next_agent"],
    {
        "researcher": "researcher",
        "writer": "writer",
        "reviewer": "reviewer",
        END: END
    }
)

# Alle Agenten zurück zum Supervisor
for agent in ["researcher", "writer", "reviewer"]:
    workflow.add_edge(agent, "supervisor")

# Einstiegspunkt
workflow.set_entry_point("supervisor")

# Kompilieren
app = workflow.compile()

Diese Architektur hat eine Schleife: Jeder Worker kehrt nach Abschluss zum Supervisor zurück; der Supervisor entscheidet den nächsten Worker oder Ende.

Ablauf

result = app.invoke({
    "messages": [HumanMessage(content="Schreibe einen Technikartikel über LangGraph Supervisor-Muster")]
})

# Endergebnis
print(result["messages"][-1].content)

# Ausführungspfad
for i, msg in enumerate(result["messages"]):
    print(f"{i+1}. {msg.__class__.__name__}: {msg.content[:100]}...")

Der Ablauf in etwa:

Nutzeranfrage → Supervisor analysiert → Researcher →
Researcher recherchiert → zurück zum Supervisor → Writer →
Writer schreibt → zurück zum Supervisor → Reviewer →
Reviewer prüft → zurück zum Supervisor → Fertig → Ergebnis

Jede Ebene ist tracebar – Debugging wird deutlich klarer.

5. Fortgeschrittene Techniken

Nachrichten-Weiterleitung: create_forward_message_tool

Ein Problem fällt vielleicht auf: Nach Worker-Abschluss geht die Antwort an den Supervisor und wird möglicherweise neu formuliert. Das kostet Token und verwässert Informationen.

LangGraph bietet create_forward_message_tool:

from langgraph_supervisor.handoff import create_forward_message_tool

# Weiterleitungs-Tool
forward_tool = create_forward_message_tool("supervisor")

# Beim Supervisor erstellen übergeben
supervisor = create_supervisor(
    agents=[researcher, writer, reviewer],
    model=model,
    tools=[forward_tool]  # Weiterleitungs-Tool hinzufügen
)

Damit leitet der Supervisor Worker-Antworten direkt an den Nutzer weiter, ohne neu zusammenzufassen. Spart Token, höhere Effizienz.

Hierarchische Team-Architektur

Bei komplexeren Projekten mehrstufige Supervisors:

                    ┌──────────────┐
                    │ Top Supervisor│
                    └──────┬───────┘
                           │
           ┌───────────────┼───────────────┐
           │               │               │
           ▼               ▼               ▼
    ┌────────────┐  ┌────────────┐  ┌────────────┐
    │Research    │  │ Writing    │  │ QA         │
    │Team        │  │ Team       │  │ Team       │
    │Supervisor  │  │ Supervisor │  │ Supervisor │
    └─────┬──────┘  └─────┬──────┘  └─────┬──────┘
          │               │               │
     ┌────┼────┐    ┌────┼────┐    ┌────┼────┐
     │    │    │    │    │    │    │    │    │
   Web  Doc  API   Out  Cont Rev   Test Code Audit
 Search Scrp Parse line ent  iew

Jedes Sub-Team hat einen eigenen Supervisor; darüber ein Top-Supervisor. Für große Projekte mit feinerer Aufgabenteilung.

Fehlerbehandlung

Was, wenn ein Worker fehlschlägt?

from langgraph.pregel import RetryPolicy

# Retry-Strategie
retry_policy = RetryPolicy(
    max_attempts=3,
    initial_interval=1.0,
    backoff_factor=2.0
)

app = workflow.compile(retry_policy=retry_policy)

Im Supervisor-Prompt auch Fehlerlogik:

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Schlägt ein Agent fehl:
1. Fehler protokollieren
2. Ersatz-Agent versuchen
3. Bei wiederholten Fehlern Nutzer informieren

State-Persistenz

Mehrere Dialogrunden brauchen gespeicherten State. LangGraph bietet Checkpointer:

from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

# Speicher (Entwicklung)
memory = MemorySaver()
app = workflow.compile(checkpointer=memory)

# thread_id bei Ausführung
config = {"configurable": {"thread_id": "user-123"}}
result = app.invoke({"messages": [HumanMessage(content="...")]}, config=config)

# Folgedialog behält Kontext
result2 = app.invoke({"messages": [HumanMessage(content="Vorherige Aufgabe fortsetzen")]}, config=config)

In Produktion: Redis oder PostgreSQL als Checkpointer.

"Hierarchical Agent Teams zeigt, wie mehrschichtige Supervisor-Architekturen komplexere Multi-Agent-Zusammenarbeit ermöglichen."

6. Empfehlungen für Produktions-Deployment

Monitoring und Debugging

LangSmith ist LangChains offizielle Monitoring-Plattform und zeigt jeden Ausführungsschritt:

import os

os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = "your-api-key"
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
os.environ["LANGSMITH_PROJECT"] = "multi-agent-project"

Danach bleibt jede Ausführung in LangSmith mit vollständigem Trace:

• Ein- und Ausgabe jedes Agents
• Parameter und Rückgaben von Tool Calls
• Token-Verbrauch
• Laufzeitanalyse

Beim Debugging sehr hilfreich – kein Zeile-für-Zeile-Log-Scrollen mehr.

Token-Kostenkontrolle

Supervisor-Muster ist gut, aber Multi-Agent erhöht Token-Verbrauch. Optimierungen:

1. Supervisor-Prompt schlank halten: Nur nötige Routing-Logik
2. forward_message_tool nutzen: Doppeltes Zusammenfassen vermeiden
3. Tools sinnvoll verteilen: Jeder Worker nur nötige Tools
4. Dialogrunden begrenzen: Maximale Schrittzahl setzen

# Maximale Schritte
app = workflow.compile(
    checkpointer=memory,
    interrupt_after=20  # Maximal 20 Schritte
)

Integration mit AWS Bedrock

Auf AWS können Sie Bedrock-Modelle nutzen:

from langchain_aws import ChatBedrock

model = ChatBedrock(
    model_id="anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
    region_name="us-east-1"
)

# Rest unverändert – model ersetzen
supervisor = create_supervisor(
    agents=[math_agent, research_agent],
    model=model
)

Best Practices – Kurzfassung

1. Klein anfangen: Zuerst 2–3 Agenten, schrittweise erweitern
2. Klare Zuständigkeiten: Jeder Worker mit eindeutigem Fachgebiet, keine Überlappung
3. LangSmith früh einbinden: Erleichtert Debugging
4. Token-Kosten im Blick: Multi-Agent verstärkt Verbrauch – optimieren
5. forward_message_tool nutzen: Spart viele Token
6. Offizielles Repo: langgraph-supervisor-py mit vollständigen Beispielen

Zusammenfassung

Supervisor-Muster ist im Kern Arbeitsteilung – große Tasks aufteilen, jeder Agent macht, was er am besten kann.

Von den drei Schwachstellen des Single-Agent (Tool-Auswahl-Paralyse, Kontext-Explosion, fehlende Debuggbarkeit) zur eleganten Supervisor-Lösung – dieser Artikel führt Sie durchgängig. Die create_supervisor-API ist nicht komplex; entscheidend ist das Architekturverständnis dahinter.

Starten Sie mit kleinen Projekten. Zuerst ein Zwei-Agent-System (z. B. Suche + Zusammenfassung), dann schrittweise erweitern. LangSmith-Monitoring unbedingt einplanen – beim Debuggen werden Sie es schätzen.

Vollständige Codebeispiele: langgraph-supervisor-py. Offizielles Tutorial: Hierarchical Agent Teams.

Bei Fragen gerne in den Kommentaren – ich antworte, wenn ich kann.

Referenzen

• LangGraph Supervisor Reference
• Hierarchical Agent Teams Tutorial
• LangGraph Multi-Agent Workflows Blog
• GitHub - langgraph-supervisor-py
• Build Multi-Agent Systems with AWS Bedrock