ChatGPT · Ausbaustufen · Kapitel 16 · 4 Min.

Subagenten

Arbeit an mehrere verteilen, die getrennt voneinander laufen. Nützlich — und teurer, als die meisten erwarten.

Auf einer großen Baustelle laufen mehrere Trupps gleichzeitig. Der eine zieht Leerrohre, der andere setzt Halterungen, der dritte macht das Aufmaß im Keller. Keiner muss wissen, was die anderen tun. Am Abend kommen drei Meldungen zurück, und der Bauleiter setzt sie zusammen.

Was ein Subagent ist

Der eigentliche Nutzen steckt in dem Wort eigenen. Wenn ein Subagent vierzig Dateien durchsieht, um eine Antwort zu finden, landen diese vierzig Dateien nicht in deinem Hauptgespräch. Nur der Satz, der dabei herauskam.

Wie du sie einsetzt

Du musst nichts einrichten. In den aktuellen Fassungen ist das eingeschaltet — du musst es nur ausdrücklich verlangen:

Teil das auf: Ein Agent sieht die Angebote durch und listet die Preise. Ein zweiter prüft die Termine gegen den Bauzeitenplan. Trag die Ergebnisse danach zusammen.

Von allein delegiert Codex selten. Wer nichts sagt, bekommt einen Lauf, der alles der Reihe nach macht.

/subagents

Damit siehst du, was gerade läuft, und kannst in die einzelnen Stränge hineinschauen. Das lohnt sich — man sieht dort, wo einer sich verrannt hat. Derselbe Befehl heißt auch /agent.

Eigene Subagenten

Man kann sich feste Rollen anlegen, statt sie jedes Mal zu beschreiben — einen, der nur prüft, einen, der nur sucht. Das sind kleine Textdateien:

~/.codex/agents/

Für ein einzelnes Projekt entsprechend .codex/agents/ im Ordner. Jede Datei beschreibt einen Agenten mit Namen, Auftrag und den Werkzeugen, die er benutzen darf.

Das lohnt sich erst, wenn du dieselbe Rolle zum dritten Mal beschreibst. Vorher reicht es völlig, sie im Auftrag zu nennen.

Wann sich das lohnt

• Wenn die Teile nichts voneinander wissen müssen. Drei Ordner durchsehen, drei Aspekte prüfen, drei Quellen vergleichen.
• Wenn ein Teil viel liest und wenig zurückgibt. Genau da spart der eigene Kontext am meisten.
• Wenn du zwei Meinungen willst. Zwei Agenten dieselbe Sache prüfen zu lassen und die Ergebnisse zu vergleichen, findet Fehler, die ein einzelner Lauf übersieht.

Wann nicht

Wenn die Teile aufeinander aufbauen. Ein Subagent, der auf das Ergebnis eines anderen wartet, ist kein zweiter Trupp — das ist derselbe Trupp mit Übergabeverlust.

Achtung

Die Dokumentation sagt es unmissverständlich: Subagenten verbrauchen mehr Token als ein vergleichbarer einzelner Lauf. Jeder bringt seinen eigenen Aufbau mit, jeder liest sich ein. Man kauft Übersicht und Geschwindigkeit — man spart kein Geld. Wer nah am Kontingent arbeitet, setzt sie sparsam ein.

Der Unterschied zum langen Lauf

In Work geht es auch

Nicht nur in Codex. Auch in ChatGPT Work kannst du verlangen, dass unabhängige Teile verteilt werden. Die Arbeit läuft dann auf fremden Rechnern, und das Gespräch zeigt dir, was die einzelnen Stränge tun.

Auch dort gilt: Sag es ausdrücklich. Nur auf der höchsten Stufe verteilt ChatGPT von sich aus, wenn es merkt, dass es spürbar schneller oder besser wird.

Wie ich das benutze

Fast immer für dasselbe Muster: suchen und zusammentragen. Wenn ich wissen will, wo in einem gewachsenen Ordner überall dieselbe Angabe steht, schicke ich mehrere los, jeden mit einem anderen Suchweg. Was zurückkommt, sind drei kurze Listen statt eines Gesprächs, das zugewachsen ist.

In einem Satz

Subagenten sind kein Beschleuniger für schwierige Aufgaben, sondern ein Ordnungsmittel für viele gleichartige — und sie verbrauchen mehr Token, nicht weniger.