Sie müssen nicht mit jeweils einem Claude arbeiten. Subagenten, Agenten-Teams und Cowork lassen Sie Arbeit an isolierte Mitarbeiter delegieren, die parallel laufen, während Sie sich auf die Teile konzentrieren, die Sie brauchen.
Worum es in dieser Episode geht
Eine normale Claude-Sitzung ist eine Unterhaltung. Ein agentischer Workflow gleicht eher dem Führen eines kleinen Teams: Einige Mitarbeiter recherchieren, einige entwerfen, einige prüfen, alle gleichzeitig und alle berichten Ihnen, wenn sie fertig sind.
Das ist die fortgeschrittene Stufe der Claude-Code-Nutzung. Sie müssen die Mechanik dahinter nicht verstehen, um diese Muster zu nutzen, aber Sie müssen verstehen, wann sie den Einrichtungsaufwand wert sind. Diese Episode gibt Ihnen genau dieses Urteilsvermögen.
Vom einfachsten bis zum leistungsfähigsten. Jeder ist das richtige Werkzeug für eine andere Aufgabe.
Der nicht-technische Delegationsmodus. Sie beschreiben das Ergebnis in einfacher Sprache, Claude plant die Schritte, Sie geben frei, Claude führt aus. Im Hintergrund kann es eigene Subagenten erzeugen, aber Sie sehen oder verwalten diese nie. Zugriff über den Cowork-Tab in Claude Desktop.
Eine separate, isolierte Claude-Sitzung, die von Ihrer aktuellen Sitzung erzeugt wird. Sie arbeiten an einer Sache; Claude startet ein frisches Kontextfenster, um parallel etwas anderes zu erledigen. Wenn der Subagent fertig ist, kommt sein Ergebnis zurück in die Hauptsitzung. Sie können mehrere Subagenten gleichzeitig erzeugen.
Mehrere vollwertige Claude-Code-Sitzungen, die parallel laufen, jede mit eigenem Kontextfenster, verbunden über eine gemeinsame Aufgabenliste. Anders als Subagenten, die einmalige Arbeiter sind, können Teammitglieder direkt miteinander kommunizieren und sich um ein gemeinsames Ziel herum selbst organisieren. Jedes Teammitglied erhält sein eigenes isoliertes Git-Worktree, um Dateikonflikte zu vermeiden.
Einen Auftragnehmer briefen. Isolierter Kontext. Konkrete Aufgabe. Ein Ergebnis zurück.
Das beste Denkmodell für einen Subagenten: Sie briefen einen Auftragnehmer, der nichts über Ihr Geschäft weiß, nichts darüber, woran Sie gearbeitet haben, nichts über Ihre aktuelle Unterhaltung. Sie übergeben ihm ein detailliertes Briefing. Er erledigt die Arbeit. Er bringt Ihnen ein Ergebnis zurück. Dann geht er wieder.
Diese Isolation ist der Sinn der Sache, keine Einschränkung. Sie bedeutet:
Deshalb ist das Briefing so wichtig. Der Subagent kann während der Aufgabe keine Rückfragen stellen; er hat nur das, was Sie in den Prompt gepackt haben. Ein dünnes Briefing liefert ein dünnes Ergebnis. Ein gründliches Briefing liefert ein gründliches Ergebnis.
Sie müssen nichts Besonderes konfigurieren. Claude Code nutzt einen Subagenten immer dann, wenn eine Aufgabe von Isolation profitiert. Für Aufgaben, die Sie bewusst delegieren, können Sie Claude ausdrücklich anweisen:
Spawn a subagent to research [topic]. Give it access to web search. Ask it to return a 500-word summary with 3 key findings and sources. While it's working, let's continue here with the outline.
Claude kümmert sich um die Mechanik. Sie beschreiben lediglich, womit der Subagent zurückkommen soll.
Geben Sie Ihren Subagenten eine Funktionsbezeichnung, eine Tool-Liste und eine Persönlichkeit. Sie verhalten sich dann jedes Mal konsistent.
Über spontane Subagenten hinaus können Sie in Claude Code eigene Subagenten definieren: vorkonfigurierte Spezialisten mit eigenen Anweisungen, erlaubten Tools und sogar einer eigenen Modellwahl. Einmal definiert, rufen Sie sie über ihren Namen auf.
Jede Datei ist ein Markdown-Dokument mit YAML-Frontmatter, das das Verhalten des Agenten definiert:
--- name: researcher description: Use for any research task requiring web search or source gathering. Returns structured summaries with citations. model: claude-haiku-4-5 allowedTools: - WebSearch - WebFetch - Read --- You are a research specialist. When given a research topic: 1. Search for 5–8 relevant sources 2. Extract the key claims and supporting evidence 3. Return a structured summary: findings, sources, confidence Never write files. Never run commands. Read and report only.
Das Feld allowedTools schränkt physisch ein, was dieser Agent tun kann. Es sind nicht nur Anweisungen, die er befolgen soll, sondern harte Beschränkungen, die von Claude Code durchgesetzt werden. Ein Reviewer mit nur Read, Grep, Glob kann eine Datei tatsächlich nicht schreiben, selbst wenn man ihn dazu auffordert.
# In any conversation, use the @ prefix: @researcher investigate the current landscape of B2B pricing models. Return your findings in the next 10 minutes. # Or ask Claude to spawn it: Use the researcher subagent to gather sources on X. I'll work on the outline while it searches.
Das wichtigste Muster bei der Agenten-Delegation. Machen Sie das richtig, dann folgt alles andere.
Subagenten starten mit einem leeren Kontext. Die einzige Möglichkeit, ihnen relevanten Hintergrund zu geben, besteht darin, ihn in den Prompt aufzunehmen. Das ist das Übergabedokument: eine strukturierte Zusammenfassung von allem, was der Subagent braucht, um seine Aufgabe gut zu erledigen, geschrieben als Teil des Briefings.
Stellen Sie es sich als das Briefing-Paket vor, das Sie für einen Auftragnehmer vorbereiten würden, der noch nie mit Ihnen gearbeitet hat. Er weiß nichts über Ihr Projekt, Ihre Rahmenbedingungen, Ihre früheren Entscheidungen oder Ihre Vorlieben. Das Übergabedokument schließt diese Lücke.
## Context You are a research subagent working on project-a, a B2B SaaS platform targeting marketing teams at 50–200 person companies. ## Your task Research pricing pages for the following 5 competitors: [list them]. For each one, document: pricing tiers, price points, feature highlights per tier, and any notable positioning language. ## Format for your output Return a markdown table followed by a 200-word synthesis of patterns you notice across competitors. ## Constraints - Focus only on publicly visible pricing pages — no sign-up required - If a competitor has no public pricing, note that and move on - Do not editorialize — document what you find, not what you think ## How to return your results Write your findings to: research/competitor-pricing-$(date +%Y-%m-%d).md Then report back to the parent with: "Competitor pricing research complete. See [path]."
Für komplexe, mehrstündige Aufgaben ist der zuverlässigste Ansatz eine sequenzielle Pipeline von Subagenten, bei der jeder das Ergebnis des vorherigen Agenten als sein Übergabedokument erhält.
Jede Phase schreibt ihr Ergebnis in eine Datei. Die nächste Phase liest diese Datei als ihre Eingabe. Die übergeordnete Sitzung prüft und gibt bei jedem Übergang frei. So entsteht eine verlässliche, nachvollziehbare Pipeline, in der die Qualität auf jeder Stufe wächst, und falls eine Phase schiefgeht, verlieren Sie nicht alles.
Wenn eine einzelne sequenzielle Pipeline nicht ausreicht und Sie mehrere Stränge gleichzeitig laufen lassen müssen.
Agenten-Teams gehen in einem entscheidenden Punkt über Subagenten hinaus: Teammitglieder können direkt miteinander kommunizieren und haben dauerhafte, vollständige Kontextfenster, anstatt nur eine einzige Schlussnachricht zurückzugeben. Sie sind für echte mehrgleisige Arbeit konzipiert, bei der verschiedene Aspekte eines Projekts gleichzeitig vorankommen können, ohne sich gegenseitig zu blockieren.
Agenten-Teams sind leistungsfähig. Sie sind auch teuer. Ein Team aus drei Mitgliedern verbraucht rund 3 bis 4 Mal so viele Tokens wie eine einzelne sequenzielle Sitzung. Bevor Sie eines starten, fragen Sie sich: Rechtfertigt der parallele Geschwindigkeitsgewinn die Kosten?
Jeder Strang wirklich erst starten kann, wenn die anderen fertig sind, und die Wartezeit länger wäre als der Token-Mehraufwand. Oder wenn drei unabhängige Recherche-Aufgaben sequenziell 3 Stunden dauern würden, parallel aber nur 1 Stunde.
Die Aufgaben ohnehin sequenziell sind (jeder Schritt braucht das Ergebnis des vorherigen). Oder die Gesamtaufgabe kurz genug ist, dass eine einzelne, gut formulierte Sitzung sie bewältigt. Setzen Sie kein Team für Arbeit ein, die ein guter Subagent erledigen kann.
Nicht alle Agenten sind gleich. Das Vertrauensmodell, das Sie auf Skills anwenden, gilt für Agenten doppelt.
Wenn Claude Code eine agentische Aufgabe ausführt, folgt es einem Berechtigungsmodell namens Deny-first mit menschlicher Eskalation. Vor jeder Aktion prüft Claude in dieser Reihenfolge:
Ihre Subagenten erben Ihre Berechtigungskonfiguration. Wenn Sie Dateischreibzugriffe erlaubt haben, können Ihre Subagenten Dateien schreiben. Wenn Sie das Lesen von .env gesperrt haben, können auch sie es nicht lesen.
Drittanbieter-MCP-Server und externe Agenten sind eine andere Kategorie. Anthropic prüft, zertifiziert oder bürgt für keinen Drittanbieter-MCP-Server. Wenn Sie einen installieren, gewähren Sie ihm die Fähigkeit, mit Ihrer Befugnis auf dem angebundenen Dienst zu handeln. Wenden Sie dieselbe Vertrauenshierarchie an, die Sie für Skills nutzen (Episode 3): von Anthropic veröffentlicht → bekannte Unternehmen → unbekannte Quellen → niemals etwas aus einer DM installieren.
Prompt Injection ist das zentrale Sicherheitsrisiko in agentischen Workflows. So funktioniert es: Sie bitten Claude, eine Webseite zu lesen, und diese Webseite enthält versteckten Text, formatiert so, dass er wie Anweisungen an Claude aussieht statt wie Inhalt. Wenn Claude ihn liest und den eingebetteten Anweisungen folgt, haben Sie ein Problem.
Anthropic stuft Prompt Injection als primäre Sicherheitsbedrohung für agentische Systeme ein. Die Abwehr ist ein Klassifikator, der verdächtige Anweisungsmuster in Inhalten markiert, die Claude liest. Aber kein Klassifikator ist perfekt. Die menschliche Schutzmaßnahme lautet: Seien Sie skeptisch gegenüber Agenten, die nicht vertrauenswürdige Inhalte lesen und dann Aktionen ausführen. Ein Agent, der zufällige Webseiten liest und dann Slack-Nachrichten sendet, verdient mehr Aufmerksamkeit als einer, der Ihre eigenen Notion-Seiten liest.
Anthropics Designabsicht ist, dass die Autonomie der Agenten wächst, während Sie Vertrauen in Ihr Setup aufbauen. Sie beginnen mit manuellen Freigaben für die meisten Aktionen. Mit der Zeit, wenn Sie überprüft haben, dass sich ein bestimmter Workflow zuverlässig verhält, verschieben Sie diese Aktionen in die Erlaubnisliste. Das System ist für genau diesen Fortschritt ausgelegt, nicht für maximale Autonomie am ersten Tag.
Konkrete Orchestrierungsmuster zum Übernehmen, für Operatoren.
Sie müssen vor einem Strategie-Meeting 5 Wettbewerber recherchieren. Sequenzielle Recherche dauert mehr als 2 Stunden. Parallele Subagenten verkürzen das auf 40 Minuten.
Spawn 5 subagents simultaneously — one per competitor: [Competitor A], [Competitor B], [C], [D], [E]. Each subagent should research: pricing page, homepage messaging, recent LinkedIn posts (last 30 days), job postings. Each saves findings to research/[name]-$(date +%Y-%m-%d).md. When all 5 complete, I'll synthesize the comparison myself.
Eine Drei-Phasen-Pipeline, in der jede Phase an die nächste übergibt. Sie prüfen an jedem Kontrollpunkt und geben die nächste Phase erst frei, wenn Sie mit dem Ergebnis der aktuellen zufrieden sind.
Phase 1 (researcher): Gather: top 10 questions our ICP asks about [topic]. Save to content/research.md. Report when done. [You review research.md — approve or redirect] Phase 2 (strategist): Read content/research.md. Build a content brief: recommended angle, unique point of view, outline, target keyword phrase. Save to content/brief.md. Report when done. [You review brief.md — approve or redirect] Phase 3 (copywriter): Read content/brief.md. Draft the full piece in our brand voice (see .memory/principles.md). Save to content/draft-v1.md. Report word count and confidence level.
Wenn eine Operation etwas Reales beeinflussen könnte (in sozialen Medien posten, ein CRM aktualisieren, eine E-Mail senden), führen Sie sie in einem Subagenten mit ausdrücklichen Kontrollpunkten aus, nicht in Ihrer Hauptsitzung.
Spawn a subagent for the following: TASK: Draft a LinkedIn post about our pricing change announcement. Read .memory/projects/project-a.md for the announcement details. Use the linkedin-content skill. IMPORTANT: This subagent MUST NOT POST. It MUST save the draft to Drafts/linkedin-pricing-$(date +%Y-%m-%d).md and report back with the draft text for my review. I will post manually after reviewing.
Eine Schleife aus zwei Agenten, bei der einer erstellt und ein anderer kritisiert. Nützlich für Inhalte, bei denen Qualität wichtiger ist als Geschwindigkeit.
Step 1 — Spawn copywriter subagent: Draft a 600-word blog intro on [topic] for the project-a audience. Save to Drafts/intro-v1.md. Step 2 — Spawn reviewer subagent (read-only tools only): Read Drafts/intro-v1.md and the brand voice guide at .memory/principles.md. Review for: tone fit, clarity, hook strength, CTA effectiveness. Score each dimension 1–5. Return a structured review with specific line-level suggestions. Save review to Drafts/intro-v1-review.md. [You decide: revise, approve, or discard]
Reihe abgeschlossen
Sechs Episoden. Ein vollständiges System. Das haben Sie jetzt.
Ein Workspace, den Claude versteht: Memory-Dateien, Projektkontext, CLAUDE.md. Das Fundament, auf dem alles andere läuft.
Drei Modi, Prompting-Muster, Kontext-Management, Plan-Modus. Wie Sie Claude tatsächlich reibungslos im Alltag nutzen.
Das Fünf-Ebenen-Modell. Auto-Aufruf. Eigene Skills in 5 Minuten bauen. Anti-Muster, an denen die meisten Anwender scheitern.
Sitzungs-, Desktop- und Cloud-Zeitpläne. Fünf Beispiele zum Übernehmen. Das Denkmodell „einmal bauen, für immer laufen lassen“.
MCP-Server. .mcp.json. Drei Installationsmethoden. Zehn Integrationen. API-Schlüssel. OpenRouter.
Cowork, Subagenten, Agenten-Teams. Übergabedokumente. Vertrauenshierarchie. Vier Delegationsmuster zum Übernehmen.
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