Was sind Claude Agent Teams?

Claude Agent Teams ist ein experimentelles Feature in Claude Code, das mehrere KI-Instanzen parallel an einem gemeinsamen Projekt arbeiten lässt. Statt eines einzelnen Agenten, der Aufgaben sequenziell abarbeitet, koordiniert ein Lead-Agent mehrere Teammates, die unabhängig voneinander coden, testen und reviewen – mit eigenem Context Window und direkter Kommunikation untereinander.

Das Feature wurde am 5. Februar 2026 zusammen mit Claude Opus 4.6 veröffentlicht und befindet sich aktuell als Research Preview im Einsatz. Der entscheidende Unterschied zu bisherigen Subagents: Agent Teams sind keine isolierten Unteraufgaben, die Ergebnisse an einen Hauptagenten zurückmelden. Es sind vollständig eigenständige Claude-Code-Sessions, die über eine gemeinsame Task-Liste und ein Inbox-System miteinander kommunizieren.

Für Entwicklungsteams bedeutet das einen Paradigmenwechsel: Komplexe Aufgaben wie Code-Reviews über mehrere Dateien, paralleles Refactoring oder das gleichzeitige Erforschen verschiedener Architekturansätze werden möglich – ohne manuelles Kopieren zwischen Terminal-Sessions. Anthropic hat das Konzept in einem eindrucksvollen Experiment validiert, bei dem 16 Agenten autonom einen C-Compiler in Rust geschrieben haben, der den Linux-Kernel kompilieren kann.

Die Architektur von Agent Teams basiert auf einem Lead-Teammate-Modell. Eine Claude-Code-Session übernimmt die Rolle des Team Leads und koordiniert die Arbeit. Der Lead erstellt Teams, weist Aufgaben zu, überwacht den Fortschritt und fasst Ergebnisse zusammen. Die Teammates sind eigenständige Claude-Code-Instanzen mit eigenem Context Window, die ihre Aufgaben unabhängig bearbeiten.

Die Koordination läuft über drei Mechanismen: Eine gemeinsame Task-Liste, auf der alle Agenten den Status sehen und verfügbare Aufgaben beanspruchen können. Ein Inbox-basiertes Messaging-System für direkte Kommunikation zwischen Teammates – nicht nur zum Lead, sondern auch untereinander. Und automatische Idle-Benachrichtigungen, wenn ein Teammate seine Arbeit beendet.

Für die Darstellung stehen zwei Modi zur Verfügung: Im In-Process-Modus laufen alle Teammates innerhalb des Hauptterminals. Mit Shift+Up/Down navigiert man zwischen den Teammates. Der Split-Pane-Modus zeigt jeden Teammate in einem eigenen Terminal-Fenster – dafür wird tmux oder iTerm2 benötigt. Der In-Process-Modus funktioniert überall, auch im VS Code Terminal, und ist der empfohlene Einstieg.

Beim Starten laden Teammates automatisch die gleichen Projekteinstellungen wie eine normale Claude-Code-Session: CLAUDE.md, MCP-Server und Skills. Wichtig: Sie erben nicht den Gesprächsverlauf des Leads. Aufgabenspezifische Details müssen im Spawn-Prompt mitgegeben werden – also Dateipfade, Constraints und die Definition von "fertig".

Die Begriffe Agent Teams und Subagents werden häufig verwechselt, bezeichnen aber grundlegend verschiedene Architekturen in Claude Code. Subagents arbeiten innerhalb einer einzelnen Session und können nur Ergebnisse an den aufrufenden Agenten zurückmelden. Agent Teams bestehen aus unabhängigen Claude-Code-Sessions, die direkt miteinander kommunizieren.

Context Window: Subagents teilen sich den Kontext mit dem Hauptagenten. Bei Agent Teams hat jeder Teammate sein eigenes, vollständiges Context Window. Das verhindert die typische Qualitätsverschlechterung bei langen Sessions – ein Problem, das Entwickler beim Single-Agent-Ansatz gut kennen.

Kommunikation: Subagents kommunizieren ausschließlich mit dem Parent-Agent in einer Einbahnstraße. Agent Team Teammates können direkt untereinander Nachrichten austauschen, Aufgaben von einer gemeinsamen Task-Liste beanspruchen und sich gegenseitig Ergebnisse senden.

Steuerung: Bei Subagents hat nur der Hauptagent Kontrolle. Bei Agent Teams kann der Nutzer direkt mit einzelnen Teammates interagieren – über Shift+Up/Down im In-Process-Modus oder über separate Terminal-Fenster im Split-Pane-Modus.

Kosten: Subagents sind kostengünstiger, da sie den bestehenden Kontext nutzen. Agent Teams vervielfachen den Token-Verbrauch, weil jede Instanz separat abgerechnet wird. Die Token-Kosten für das C-Compiler-Experiment mit 16 Agenten lagen bei knapp 20.000 US-Dollar – ein extremes Beispiel, das aber die Skalierung verdeutlicht.

Empfehlung: Subagents eignen sich für klar definierte Teilaufgaben innerhalb eines Workflows. Agent Teams spielen ihre Stärke bei Aufgaben aus, die echte Zusammenarbeit, parallele Exploration oder mehrere unabhängige Perspektiven erfordern.

Agent Teams ist standardmäßig deaktiviert und muss explizit freigeschaltet werden. Voraussetzung ist eine aktuelle Version von Claude Code – das Feature ist seit dem Release vom 5. Februar 2026 verfügbar. Die Aktivierung erfolgt über eine einzelne Umgebungsvariable.

Schritt 1: Umgebungsvariable setzen

Die einfachste Methode ist die Aktivierung über die settings.json von Claude Code. Alternativ kann die Variable direkt in der Shell-Umgebung gesetzt werden.

Schritt 2: Claude Code starten und Team anfordern

Nach der Aktivierung wird Claude Code normal gestartet. Teams werden in natürlicher Sprache angefordert – kein YAML, kein Boilerplate. Claude erstellt das Team basierend auf der Aufgabenbeschreibung.

Schritt 3: Display-Modus wählen

Für den Einstieg empfiehlt sich der In-Process-Modus (Standard). Hier laufen alle Teammates im gleichen Terminal. Mit Shift+Up/Down wechselt man zwischen den Sessions. Für erfahrene Nutzer bietet der Split-Pane-Modus mit tmux eine bessere Übersicht, da jeder Teammate sein eigenes Terminal-Fenster erhält.

Die im vorherigen Abschnitt gezeigte Aktivierung gilt nur für eine einzelne Shell-Session. Wer Agent Teams dauerhaft und projektübergreifend nutzen möchte, muss die Konfiguration global setzen. Claude Code unterscheidet zwischen drei Konfigurationsebenen: Shell-Umgebung (temporär), Projekt-Settings (.claude/settings.json im Projektordner) und User-Settings (~/.claude/settings.json im Home-Verzeichnis). Für die globale Aktivierung ist die User-Ebene der richtige Ort.

Die globale Aktivierung erfolgt über die User-Settings-Datei. Diese liegt unter ~/.claude/settings.json und gilt für alle Projekte und Sessions. Neben der reinen Feature-Aktivierung lassen sich hier auch Team-spezifische Parameter konfigurieren – etwa die maximale Anzahl gleichzeitiger Agents und der Standard-Teammodus:

Der agents-Block in der settings.json steuert zwei zentrale Parameter: max_agents definiert die maximale Anzahl gleichzeitig laufender Teammates (Standard: 5, Maximum hängt von der Subscription ab). default_team_mode bestimmt, wie Aufgaben zwischen Teammates organisiert werden – pipeline für sequenzielle Abhängigkeiten, bei denen das Ergebnis eines Teammates in den nächsten fließt. Alternativ steht der Standard-Modus zur Verfügung, in dem alle Teammates unabhängig parallel arbeiten.

Die Pipeline-Konfiguration eignet sich besonders für Workflows mit klaren Abhängigkeiten: Ein Teammate analysiert den Code, der nächste erstellt basierend darauf einen Refactoring-Plan, und ein dritter setzt die Änderungen um. Mit max_agents: 10 lassen sich auch größere Projekte parallelisieren – wobei der Token-Verbrauch linear mit der Anzahl der Agents steigt.

Nach einem Neustart der Shell oder einem neuen Terminal-Fenster steht Agent Teams in jeder Claude-Code-Session zur Verfügung – ohne manuelle Aktivierung pro Projekt. Der Vorteil der settings.json-Methode: Sie wird von Claude Code selbst verwaltet und bleibt auch bei Shell-Wechseln konsistent.

Neben Agent Teams lässt sich auch das Custom Agent System global einrichten. Eigene Agents werden als Markdown-Dateien mit YAML-Frontmatter unter ~/.claude/agents/ gespeichert und stehen dann in allen Projekten zur Verfügung. Jede Datei definiert einen spezialisierten Agent mit eigenem System-Prompt, eigenen Tools und optional einem eigenen Modell. Claude delegiert Aufgaben automatisch an den passenden Agent – basierend auf der description im Frontmatter. So entsteht ein persönliches Team von KI-Spezialisten, das in jedem Projekt sofort einsatzbereit ist.

Die Kombination aus global aktivierten Agent Teams und vordefinierten Custom Agents ist besonders mächtig: Der Lead kann nicht nur Ad-hoc-Teammates spawnen, sondern auch auf spezialisierte Agents zurückgreifen, die bereits konfiguriert und getestet sind. Das spart Token-Budget, weil die System-Prompts der Custom Agents fokussierter sind als generische Teammates.

Für Teams empfiehlt sich eine Mischung: Globale Agents für persönliche Workflows (Code Review, Dokumentation) und projektbezogene Agents unter .claude/agents/ im Repository, die per Git versioniert und im Team geteilt werden. Wer die globale Konfiguration mit einem durchdachten Set an Custom Agents kombiniert, hat ein skalierbares KI-Entwicklerteam, das bei jedem Projektstart sofort produktiv ist.

Agent Teams entfalten ihren Mehrwert bei Aufgaben, die sich natürlich parallelisieren lassen und von verschiedenen Perspektiven profitieren. Die zusätzlichen Token-Kosten – jede Instanz wird separat abgerechnet – rechtfertigen sich vor allem bei komplexen, leseintensiven Szenarien.

Code Review mit mehreren Perspektiven: Ein Security-Reviewer, ein Performance-Analyst und ein Architektur-Reviewer prüfen einen Pull Request gleichzeitig. Jeder Teammate bringt seinen Fokus mit, ohne den Kontext der anderen zu überladen. Das Ergebnis: umfassendere Reviews in einem Bruchteil der Zeit.

Paralleles Refactoring: Bei der Modernisierung eines Legacy-Moduls kann jeder Teammate einen klar abgegrenzten Bereich übernehmen – API-Schicht, Datenbankzugriff, Tests. Entscheidend ist dabei, dass jeder Teammate eigene Dateien besitzt, um Schreibkonflikte zu vermeiden.

Architektur-Exploration: Vor wichtigen technischen Entscheidungen können mehrere Teammates verschiedene Ansätze gleichzeitig erforschen. Ein Teammate evaluiert Microservices, ein anderer einen monolithischen Ansatz, ein dritter spielt bewusst den Devil's Advocate. Der Lead synthetisiert die Erkenntnisse zu einer fundierten Empfehlung.

Bug Investigation: Norwegens Staatsfonds NBIM hat Agent Teams in 40 Cybersecurity-Untersuchungen getestet – mit bis zu 9 Subagenten und über 100 Tool-Aufrufen pro Test. Opus 4.6 schlug die Claude-4.5-Modelle in 38 von 40 Fällen. Auch Rakuten berichtet, dass Opus 4.6 an einem einzigen Tag 13 GitHub Issues autonom geschlossen hat.

Im Vergleich zu Framework-basierten Multi-Agent-Ansätzen wie CrewAI, AutoGen oder LangGraph zeichnen sich Claude Agent Teams durch ihre native Integration in Claude Code aus. Wo externe Frameworks eigene Orchestrierungslogik, Konfigurationsdateien und oft Python-Code erfordern, reicht bei Agent Teams eine natürlichsprachliche Anweisung. Die Kehrseite: Agent Teams sind an das Anthropic-Ökosystem gebunden und bieten weniger Kontrolle über die Agenten-Topologie.

Agent Teams sind ein mächtiges Werkzeug, aber kein Selbstläufer. Die Community hat in den ersten Tagen nach dem Release bereits klare Muster identifiziert, was funktioniert und wo Fallstricke lauern.

Mit leseintensiven Aufgaben starten: Der empfohlene Einstieg sind Read-Only-Aufgaben wie Code Reviews, Library-Recherche oder Bug-Analyse. Hier zeigt sich der Wert paralleler Exploration ohne die Koordinationsprobleme, die bei gleichzeitigem Schreiben entstehen. Erst wenn die Koordinationsmuster vertraut sind, sollte man zu parallelem Coding übergehen.

File-Konflikte vermeiden: Zwei Teammates, die die gleiche Datei bearbeiten, führen zu Überschreibungen. Die Arbeit muss so aufgeteilt werden, dass jeder Teammate eigene Dateien besitzt. Wenn mehrere Teammates an derselben Datei arbeiten müssen, sollten die Aufgaben sequenziell mit Abhängigkeiten strukturiert werden.

Leads führen lassen: Ein häufiger Fehler: Der Lead beginnt selbst zu coden statt zu koordinieren. Der Lead sollte im Delegationsmodus bleiben – Teams erstellen, Aufgaben zuweisen, Ergebnisse zusammenführen. Shift+Tab sperrt den Lead in den Orchestrierungsmodus.

Teammates mit Kontext versorgen: Da Teammates nicht den Gesprächsverlauf des Leads erben, müssen alle aufgabenrelevanten Details im Spawn-Prompt stehen: Dateipfade, Constraints, Erfolgskriterien. Je präziser der Prompt, desto besser das Ergebnis.

Bekannte Einschränkungen: Agent Teams befinden sich im Research-Preview-Status. Session-Wiederaufnahme, Task-Koordination und das Herunterfahren von Teams funktionieren nicht immer zuverlässig. Der Token-Verbrauch kann bei großen Teams schnell eskalieren. Und nicht jede Aufgabe profitiert von Parallelisierung – bei einfachen, sequenziellen Workflows ist ein einzelner Agent effizienter und kostengünstiger.

Bevor Agent Teams produktiv eingesetzt werden, stellt sich eine grundlegende Frage: Welche Agents stehen überhaupt zur Verfügung und wie werden sie verwaltet? Claude Code bietet dafür drei Wege – über die CLI, über den Prompt und über das Dateisystem.

Methode 1: Der /agents-Befehl in der CLI

Im Terminal innerhalb einer Claude-Code-Sitzung genügt die Eingabe von /agents gefolgt von Enter. Claude Code zeigt dann eine Übersicht aller verfügbaren Sub-Agents – sowohl die eingebauten als auch eigene, projektbezogene und Plugin-Agents. In diesem Menü lassen sich neue Agents anlegen, bestehende bearbeiten oder löschen und der aktive Status prüfen.

Methode 2: Agents über den Prompt aufrufen

Konfigurierte Agents lassen sich direkt im Claude-Code-Prompt verwenden. Die Syntax folgt dem Muster use <agent-name> agent: gefolgt von der Aufgabe. So kann beispielsweise ein Analyst-Agent für Prozessoptimierung oder ein Scrum-Master-Agent für die Story-Erstellung aufgerufen werden – ohne das Menü öffnen zu müssen.

Methode 3: Agents im Dateisystem prüfen

Agents werden als Markdown-Dateien gespeichert und lassen sich im Dateisystem lokalisieren. Globale Agents liegen unter ~/.claude/agents/ und stehen in allen Projekten zur Verfügung. Projektbezogene Agents befinden sich unter .claude/agents/ im jeweiligen Projektverzeichnis. Wenn diese Verzeichnisse Markdown-Definitionen enthalten, erscheinen die Agents automatisch im /agents-Dialog von Claude Code.

Diese drei Zugangswege ergänzen sich: Der /agents-Befehl für die Übersicht und Verwaltung, der use-Befehl für die schnelle Nutzung im Arbeitsfluss, und das Dateisystem für die projektübergreifende Organisation und Versionierung von Agent-Definitionen per Git.

Typisches Problem: Der Lead arbeitet selbst statt zu delegieren

Ein häufiges Verhalten bei den ersten Versuchen mit Agent Teams: Der Lead beginnt Aufgaben selbst abzuarbeiten, statt Teammates zu erstellen. Das erkennt man daran, dass der Lead sequenziell durch Phasen geht und erst spät – oder gar nicht – Teammates spawnt. Für Einsteiger kann das verwirrend sein, weil der Output zunächst produktiv aussieht, aber der eigentliche Vorteil von Agent Teams – die Parallelisierung – komplett verloren geht.

Wenn diese Meldung erscheint, arbeitet der Lead wie ein einzelner Agent – sequenziell und ohne Parallelisierung. Die Lösung: Den Lead explizit in den Delegationsmodus zwingen, indem man im Prompt klarstellt, dass der Lead ausschließlich koordinieren soll. Alternativ sperrt Shift+Tab den Lead in den Orchestrierungsmodus, sodass er nur noch Aufgaben zuweisen und Ergebnisse zusammenführen kann.

Claude Agent Teams markieren einen wichtigen Schritt in der Evolution KI-gestützter Softwareentwicklung: weg vom einzelnen KI-Assistenten, hin zu koordinierten Teams von KI-Agenten. Die Möglichkeit, mehrere spezialisierte Instanzen parallel an einem Projekt arbeiten zu lassen, eröffnet neue Ansätze für Code Reviews, Refactoring und Architektur-Entscheidungen.

Gleichzeitig ist das Feature noch jung. Der Research-Preview-Status, die Token-Kosten und die Koordinationsherausforderungen erfordern einen bewussten Einsatz. Teams, die bereits Erfahrung mit autonomen KI-Agenten wie OpenClaw haben, werden den Einstieg leichter finden.

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Die folgenden Fragen beantworten die häufigsten Fragen zu Claude Agent Teams – von der Aktivierung und Konfiguration bis zu Kosten, Anwendungsfällen und Alternativen. Alle Informationen beziehen sich auf den aktuellen Stand im Februar 2026.

Claude Agent Teams ist eines von vielen Werkzeugen im KI-Ökosystem 2026. Von AutoGen über CrewAI bis zu spezialisierten Agenten wie ClawdBot und OpenClaw – das NCA KI-Tools-Glossar erklärt die wichtigsten Frameworks und Tools praxisnah und technisch fundiert.