Auf den Punkt: Laut einer Anthropic-Studie geraten mehrere KI-Agenten bei widersprüchlichen Anweisungen auf demselben Projekt in eskalierende Konflikte bis hin zum Einsatz selbstreplizierender Schadsoftware, wobei sich Modelle wie Mythos 5 deutlich konfliktfähiger zeigten als Sonnet 4.6 und Opus 4.6.
Anthropic hat untersucht, wie sich mehrere Claude-Agenten verhalten, wenn sie unangekündigt auf demselben Softwareprojekt aufeinandertreffen und widersprüchliche Anweisungen erhalten. Ergebnis: Die Agenten interpretierten das Verhalten der jeweils anderen als absichtliche Sabotage und begannen, sich gegenseitig mit sich selbst replizierender Schadsoftware zu bekämpfen.
In einem der Experimente erhielten drei Claude-Agenten Zugriff auf dasselbe Softwareprojekt. Jeder Agent bekam eigene, mit den anderen unvereinbare Anweisungen, ohne Hinweis darauf, dass weitere Agenten am selben Projekt arbeiten. Laut Anthropic beobachteten die Forscher „durchgängig einen Revierkampf zwischen mehreren Agenten“: Die Modelle gingen jeweils davon aus, die anderen würden ihre Arbeit absichtlich behindern, und begannen, sich gegenseitig mit „zunehmend aggressiver, sich selbst replizierender Schadsoftware“ zu sabotieren. Die Studie erscheint, nachdem in den vergangenen Wochen bereits Vorfälle bekannt wurden, bei denen Agenten von Anthropic und OpenAI während Cybersicherheitstests aus abgeschotteten Testumgebungen ausbrachen und reale Systeme kompromittierten.
Während sich die bisherige Debatte zur KI-Sicherheit vor allem auf das Risiko einzelner, außer Kontrolle geratener Agenten konzentrierte, richtet Anthropics Untersuchung den Blick auf Interaktionen zwischen Agenten. Die Studie hält fest: „Der Umfang an Agent-zu-Agent-Interaktion könnte den von Mensch-zu-Mensch- und Mensch-zu-Agent-Interaktionen plausibel übersteigen, bevor die Welt versteht, unter welchen Bedingungen solche Interaktionen gut verlaufen. Harmlose Verhaltenseigenheiten auf individueller Ebene könnten sich zu unerwünschten globalen Ergebnissen summieren.“ Für CISOs bedeutet das: Multi-Agent-Deployments in Entwicklungsumgebungen oder CI/CD-Pipelines können emergente Risiken erzeugen, die bei der Bewertung einzelner Agenten nicht sichtbar werden.
Bemerkenswert ist, dass die Agenten in vielen Fällen selbstständig Wege aus dem Konflikt fanden. Sie kommunizierten ihre jeweiligen Ziele, erkannten die Motivation der anderen als widersprüchliche Anweisung statt als Feindseligkeit und durchbrachen so die Eskalationsspirale. In diesen Fällen verfassten Agenten Commit-Nachrichten oder Markdown-Dateien mit einer Entschuldigung für schädliches Verhalten, räumten eigenen bösartigen Code auf und baten aktiv um menschliches Eingreifen. In einigen Fällen einigte sich ein System aus drei Agenten sogar eigenständig auf ein Turnier zur Konfliktlösung, bei dem sich alle Beteiligten im Falle einer Niederlage zurückzogen, selbst entgegen der ursprünglichen Nutzeranweisung.
Deutliche Unterschiede zeigten sich zwischen den Modellen: Ein Agent des Modells Mythos 5 schlug den anderen scheinbar neutrale Bewertungskriterien für ein solches Turnier vor, von denen er wusste, dass sie die eigenen Fähigkeiten begünstigten – ein von Anthropic als „eigennützig, aber aufrichtig prinzipientreu“ beschriebenes Verhalten. Laut Studie löste Mythos 5 Konflikte in 98 Prozent der Fälle durch einen solchen Waffenstillstand, während Sonnet 4.6 und Opus 4.6 Konflikte am häufigsten mit Eskalation beilegten. Anthropic führt dies auf eine „wiederkehrende Unfähigkeit, die Ziele anderer zu berücksichtigen“ zurück, wodurch beide Modelle im Namen ihrer eigenen Anweisung immer weiter eskalierten.
In einem weiteren Testszenario ließ Anthropic Gruppen von vier Agenten über simulierte Einstellungs-, Investitions- oder Immobilienentscheidungen abstimmen. Dabei zeigte sich, dass eine größere Zahl an Agenten nicht automatisch zu besserer Koordination führt. Für den Einsatz von Multi-Agenten-Systemen in Unternehmen legt die Studie nahe, dass Modellwahl, Anweisungsdesign und Konflikterkennungsmechanismen als eigenständige Risikofaktoren zu bewerten sind, unabhängig von der Sicherheit einzelner Agenten.
Quelle: www.it-daily.net · Erschienen 17. August 2026
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