Claude Code dokumentiert dynamische Workflows: ein JavaScript-Skript, das viele Subagenten gleichzeitig orchestriert. Claude schreibt das Skript für die beschriebene Aufgabe, eine Laufzeitumgebung führt es im Hintergrund aus – die Sitzung bleibt währenddessen bedienbar.
Der eigentliche Unterschied
Subagenten gibt es länger. Neu ist, wer den Plan hält:
| Subagenten | Workflows | |
|---|---|---|
| Wer entscheidet, was als Nächstes läuft | Claude, Zug um Zug | das Skript |
| Wo Zwischenergebnisse liegen | Claudes Kontextfenster | Skript-Variablen |
| Was wiederholbar ist | die Arbeiter-Definition | die Orchestrierung selbst |
| Größenordnung | wenige Aufgaben je Zug | Dutzende bis Hunderte je Lauf |
Bei Subagenten ist Claude der Dirigent und jedes Ergebnis landet im Kontext. Ein Workflow-Skript hält Schleife, Verzweigung und Zwischenstände selbst – in Claudes Kontext kommt nur die Endantwort.
Damit lassen sich Qualitätsmuster festschreiben, die mehr sind als „mehr Agenten”: etwa unabhängige Agenten, die die Befunde der anderen gegenprüfen, bevor sie gemeldet werden, oder ein Plan, der aus mehreren Blickwinkeln entworfen und dann abgewogen wird.
Wofür sich das lohnt
Anthropic nennt Aufgaben, die größer sind als ein Kontextfenster oder die denselben Schritt über viele Dinge wiederholen:
- eine Codebasis nach demselben Fehlermuster durchsuchen und jeden Fund gegenprüfen lassen
- eine Migration über 500 Dateien, jede in einer eigenen isolierten Kopie
- einen Prüflauf so lange wiederholen, bis er durchläuft oder zwei Runden nichts mehr bringen
- eine Recherche, deren Quellen sich gegenseitig bestätigen müssen
Eingebaut ist bereits /deep-research: Es fächert Websuchen über mehrere Blickwinkel auf, gleicht die Quellen gegeneinander ab und liefert einen belegten Bericht – Aussagen, die den Abgleich nicht überstanden haben, sind darin bereits aussortiert.
Wie man einen startet
Drei Wege, alle ohne selbst zu skripten:
- Im Prompt fragen – „nutze einen Workflow” oder das Schlüsselwort
ultracode /effort ultracode– Claude plant dann für jede größere Aufgabe der Sitzung einen Workflow- Gespeicherte Workflows – ein gelungener Lauf lässt sich mit
sin der/workflows-Ansicht als eigener Befehl sichern und läuft künftig als/name
Verfügbar auf allen bezahlten Plänen; auf Pro muss man dynamische Workflows in /config einschalten.
Die Grenzen, die man kennen sollte
| Grenze | Wert |
|---|---|
| Gleichzeitige Agenten | 16 (weniger bei wenigen CPUs) |
Elemente je parallel()/pipeline() | 4.096 |
| Agenten je Lauf | 1.000 |
| Größenrichtlinie (Standard) | medium – unter 15 Agenten |
Bemerkenswert ist eine bewusste Einschränkung im Skript: Date.now(), Math.random() und ein argumentloses new Date() lösen einen Fehler aus. Der Grund ist Reproduzierbarkeit – ein wiederaufgenommener Lauf soll dieselben Agenten-Aufrufe wiederholen. Zeitstempel gehören über args hinein.
Was es kostet
Ein Lauf verbraucht deutlich mehr Token als dieselbe Aufgabe im Gespräch. Claude Code warnt, wenn ein Workflow mehr als 25 Agenten plant oder die Hochrechnung 1,5 Millionen Token übersteigt – die Warnung stoppt nichts, sie weist nur auf /workflows hin, wo man abbrechen kann.
Der praktische Rat aus der Dokumentation: erst an einer kleinen Scheibe messen – ein Verzeichnis statt des ganzen Repositorys, eine enge Frage statt einer breiten.
Einordnung
Der Schritt ist kleiner, als er klingt, und größer, als er wirkt. Klein, weil die Bausteine – Subagenten, Parallelität – schon da waren. Groß, weil die Orchestrierung damit lesbar und wiederholbar wird: Ein Skript, das man aufmacht, versteht und nächste Woche erneut startet, ist etwas anderes als ein Ablauf, den ein Modell jedes Mal neu erfindet.
Wer damit anfangen will, findet die Grundlagen im Guide Subagents – das ist der Baustein, den ein Workflow steuert.
