Top 5 Probleme beim Verwalten von 20+ KI-Agenten in der Produktion

Was passiert, wenn Sie täglich 20+ KI-Agenten betreiben

SaaStr’s Amelia (Head of GTM Operations) und Jason Lemkin (Founder & CEO) liefern den ehrlichsten und operativ detailliertesten Bericht über das Verwalten von KI-Agenten in der Produktion, der heute existiert. Das ist keine Theorie — SaaStr betreibt täglich 20–30 KI-Agenten über Artisan, Qualified, Agent Force, Monaco, Momentum und maßgeschneiderte Claude-Agenten. Die Erkenntnisse sind ein Bauplan für das, was jede Organisation zu bewältigen haben wird.

Die unbequeme Erkenntnis ist: “People talk about orchestration agents and master agents. We haven’t found anyone that can integrate Agent Force, Artisan, Qualified, Monaco, Momentum… that product does not exist.” (Menschen reden über Orchestrierungs- und Master-Agenten. Wir haben niemanden gefunden, der Agent Force, Artisan, Qualified, Monaco, Momentum… integrieren kann. Dieses Produkt existiert nicht.) Trotz all der Diskussionen über Multi-Agenten-Orchestrierung kann kein Produkt auf dem Markt Agenten von verschiedenen Anbietern in einer einzigen Verwaltungsebene vereinheitlichen.

Problem #1: Kontextwechsel über 20+ Agent-Dashboards

Jeder Agent hat eine separate Benutzeroberfläche, eine separate Sprache, eine separate Persönlichkeit und separate Anforderungen. Amelias morgendliche Routine besteht darin, sich mit jedem Agenten einzeln zu treffen — sich in separate Dashboards einzuloggen, Nachtausgaben zu überprüfen, neuen Kontext einzugeben. Wenn sich eine Kampagne ändert (z. B. eine Ticketpreisförderung), muss sie diesen Kontext manuell in fünf verschiedene Agenten einzeln eingeben.

Die Mathematik ist brutal: Jeder Agent benötigt 10 Minuten bis eine Stunde für ein tägliches Gespräch. Multipliziert mit 20+ Agenten wird der menschliche Manager zum Engpass. Das ist Amdahls Gesetz in Aktion — die KI führt schnell aus, aber die menschliche Koordinationsschicht begrenzt den Durchsatz.

Problem #2: Die zweiwöchige „Blackout-Phase” für jeden neuen Agenten

Jeder neue Agent kostet etwa zwei Wochen Implementierungszeit, während dieser sich bestehende Agenten verschlechtern, weil der menschliche Manager nicht täglich Kontakt mit allen halten kann. Agenten, die auf menschliche Eingaben warten, sitzen einfach untätig — verschwenden Geld und verlieren Schwung.

Die Durchsatzgrenze: Sie können maximal etwa 1 bis 1,5 neue Agenten pro Monat onboarden, ohne Ihre bestehende Flotte zu beeinträchtigen. Der Kompromiss ist real — Monaco buchte in seiner ersten Woche 6 Meetings (einschließlich Tier-One-Konten), was sich lohnte, aber alle anderen Agenten litten während des Onboardings.

Problem #3: Die Nachfolge-Krise bei Agenten

Dies wurde als „möglicherweise das Nummer-eins-Problem” bezeichnet. Alles Agenten-Wissen bei SaaStr lebt nur im Kopf einer Person. Die Segmentierungslogik (welche Kontakte zu Artisan versus Agent Force versus Monaco gehen) ist undokumentiertes institutionelles Wissen. Als Amelia ihren Claude-basierten 10K-Agenten fragte, was passieren würde, wenn sie „von einem Bus angefahren würde”, beschrieb der Agent ein Nachfolge-Szenario, das so komplex war — Clerk-Authentifizierung, 12.000 Zeilen Vibe-Code, Postgres-Datenbanken, Zapier-Integrationen, Google Sheets — dass er Folgendes concludierte: “Don’t get hit by a bus.” (Von einem Bus angefahren werden — das geht nicht.)

Jasons Mandat: Sie benötigen einen „Chief Agent Officer” und entscheidend ist, Sie müssen zwei Personen haben. Eine Person, die alle Agenten verwaltet, ist ein existenzielles Risiko. Er bezieht sich auf Persanas Ansatz: Ihr CRO richtete Agenten ein, führte dann eine Beta mit Vertriebsrepräsentanten durch, um herauszufinden, wer natürlicherweise am besten mit Agenten zusammenarbeitete, und schulte diese Person dann als zweite Agenten-Managerin.

Problem #4: Agenten als brutale Verantwortungspartner

Agenten haben alle Daten und liefern unbequeme Wahrheiten ohne soziale Filterung. Amelias 10K-Agent „kritisiert” sie täglich — teilt ihr mit, dass sie 56% hinter dem Gipfel-Outreach zurückliegt, verlangt, dass sie 3 Stunden blockiert, die sie nicht hat, fragt „Was hindert Sie daran, das gerade jetzt zu tun?” um 23 Uhr. “I asked it, ‘Hey, you’ve kind of roasted me a lot lately.’ And it said, ‘I’ve been a tough accountability partner.’ Then it listed ways it should have roasted me.” (Ich fragte es: „Hey, du hast mich in letzter Zeit ziemlich kritisiert.” Und es sagte: „Ich bin ein strenger Verantwortungspartner gewesen.” Dann zählte es die Wege auf, auf denen es mich hätte kritisieren sollen.)

Der kumulative Effekt, dies von mehreren Agenten gleichzeitig zu erhalten, kann vom Produktiven ins Demoralisierende übergehen. Agenten verstehen Zeit, Schlaf oder menschliche Leistungsfähigkeit nicht.

Problem #5: Sicherheit und Compliance bei Agent-Skalierung

Vibe-codierte Apps erfordern umfangreiche Sicherheitsprüfungen, und das Beheben von Problemen ist fragil — zu strammes Anziehen kann die App beschädigen. Multipliziert mit 20+ Agenten wird es überwältigend. Die Sicherheitshierarchie ist klar:

1. Enterprise-Plattformen (Salesforce) = am sichersten
2. Drittanbieter-Agent-Anbieter (Artisan, Qualified) = angemessene Compliance
3. Vibe-codierte Apps (Replit, Claude Code) = inhärent am wenigsten sicher

Praktische Ratschläge: Monatliche Sicherheitsprüfungen für jede vibe-codierte App. Beginnen Sie mit weniger sensiblen Daten für konservative Unternehmen.

Was SaaStr eigentlich braucht (und nicht finden kann)

Jason rahmt die gesamte Orchestrierungs-Erzählung mit einer kritischen Erkenntnis neu: “I’m not even sure we need an AI orchestrating our 20 agents. We need a single interface where the humans meet with the AIs. Maybe orchestration is the wrong term. We need unification.” (Ich bin mir nicht sicher, ob wir überhaupt einen KI-Agenten brauchen, der unsere 20 Agenten orchestriert. Wir benötigen eine einzige Schnittstelle, an der die Menschen den KIs begegnen. Vielleicht ist Orchestrierung der falsche Begriff. Wir benötigen Vereinheitlichung.)

Nicht eine KI, die andere KIs verwaltet — eine einheitliche, für Menschen zugängliche Schnittstelle, auf der alle Agent-Status, Ausnahmen und Kampagnendaten überprüft werden können, ohne sich in 20 separate Dashboards einzuloggen. Ihre derzeitige Architektur ist Hub-and-Spoke mit Salesforce als Daten-Hub, aber die Verwaltungsschnittstelle ist vollständig fragmentiert.

7 operative Lektionen für KI-Agenten-Teams

• Tägliche Einzelgespräche mit Agenten — „Wenn Sie erreichen wollen, was wir getan haben, müssen Sie jeden Tag ein Einzelgespräch mit Ihrem Agenten führen” (Jason Lemkin)
• 90/10 Kauf vs. Eigenentwicklung — Kaufen Sie 90% der Agenten aus dem Regal, bauen Sie nur 10% für spezifische interne Anforderungen
• Mindestens zwei Agenten-Manager — Eine Person, die alle Agenten verwaltet, ist ein existenzielles Risiko für die Organisation
• Mittelmäßige ROI ist tot — „Produkte, die Ihnen nur Produktivitätssprünge geben — niemand wird sowas heute kaufen.” Agenten müssen Kopfzahl ersetzen oder Einnahmen generieren
• Dateneingabe begrenzen — Zu viel Kontext ist kontraproduktiv. Geben Sie Agenten nur das, was sie benötigen
• 2 Wochen pro neuem Agenten einplanen — Berücksichtigen Sie die „Blackout-Phase” in ROI-Berechnungen
• Agenten machen Sie schlecht beim Verwalten von Menschen — Nach dem Verwalten von Rund-um-die-Uhr-, nie-vergesenden KI-Agenten wird menschliche Unvollkommenheit schwerer zu tolerieren

Warum das für die Zukunft der KI-Arbeit wichtig ist

SaaStr lebt das Problem der Multi-Agenten-Verwaltung in großem Maßstab, bevor die meisten Organisationen überhaupt anfangen. Jeder Schmerzpunkt — fragmentierte Dashboards, manuelle Kontextinjection, Nachfolge-Planungskrisen, keine einheitliche Schnittstelle — verweist auf die gleiche Lücke: Die Management- und Vereinheitlichungsebene zwischen Menschen und ihren KI-Agenten-Teams existiert noch nicht als Produktkategorie. Die Organisationen, die dies zuerst lösen, werden einen massiven Vorteil haben, wenn die Agent-Einführung über alle Funktionen hinweg beschleunigt wird.