Moderne Agentensysteme entwickeln sich zunehmend von einzelnen Modellen hin zu verteilten Agentensystemen. Statt eines monolithischen Systems arbeiten mehrere spezialisierte Komponenten zusammen: Datenaufnahme, Vorverarbeitung, Inferenz, Bewertung und Aktionslogik. Was genau ist ein Multiagent System ?

Genau diese Architektur findet sich auch im Design von MQTT wieder.

Agentensysteme basieren häufig auf Konzepten wie:

Das gleiche Paradigma verfolgt MQTT.

In klassischen Systemen kommunizieren Services häufig über direkte API-Aufrufe.

Ein System muss also wissen:

Bei Agentensystemen ist diese Kopplung problematisch. Modelle können auf unterschiedlichen Geräten laufen, dynamisch skaliert werden oder temporär offline sein. Zudem erschwert es die erweiterung solch eines Systems.

MQTT löst dieses Problem über das Publish-Subscribe-Modell. Genau diese lose Kopplung ist ein zentrales Prinzip moderner Agent-Architekturen.

Agentensysteme reagieren typischerweise auf Ereignisse:

MQTT transportiert diese Ereignisse.

Eine typische Pipeline könnte so aussehen:

Ein Sensor erfasst einen Wert, ein Agent passt das Format an, ein Model analysiert diese Daten, ein weiterer Agent macht eine Entscheidung und führt diese bei einem Aktor aus.

Jeder Schritt publiziert sein Ergebnis wieder auf ein Topic. Das führt zu einer eventbasierten Datenpipeline, die sich dynamisch erweitern lässt. MQTT fungiert hier als Message-Bus zwischen autonomen AI-Agenten.

Neben klassischen Agentensystemen eignet sich MQTT auch sehr gut als Kommunikationsschicht für MCP-Server.

MCP beschreibt eine standardisierte Schnittstelle, über die AI-Systeme auf externe Tools, Datenquellen oder Funktionen zugreifen können. Ein Modell kann damit beispielsweise Datenbanken abfragen, APIs nutzen oder Geräte steuern, ohne diese Integrationen selbst implementieren zu müssen.

Damit ein Agent solche Fähigkeiten nutzen kann, muss er jedoch zunächst wissen, welche MCP-Server überhaupt existieren und welche Funktionen sie anbieten. In vielen Systemen wird dieses Problem über zentrale Registries oder Service Discovery Mechanismen gelöst. MQTT bietet hierfür jedoch eine sehr elegante Alternative.

Ein MCP-Server kann seine Fähigkeiten beim Start einfach auf einem definierten Topic veröffentlichen. Wird diese Nachricht als Retained Message gespeichert, bleibt sie dauerhaft auf dem Broker verfügbar. Neue Agenten oder Modelle, die sich später verbinden, erhalten diese Information automatisch beim Subscribe auf das entsprechende Discovery-Topic. Damit entsteht eine sehr einfache Form der dynamischen MCP-Discovery. Agenten können zur Laufzeit erkennen, welche Tools verfügbar sind und diese unmittelbar nutzen. Gleichzeitig bleibt das System lose gekoppelt: MCP-Server können jederzeit hinzugefügt, aktualisiert oder entfernt werden.

In einer größeren Architektur könnten MCP-Server ihre Metadaten beispielsweise unter Topics wie mcp/tools/…​ oder mcp/services/…​ veröffentlichen. Ein Agent, der neue Fähigkeiten sucht, muss lediglich diese Topics abonnieren und erhält sofort einen Überblick über die aktuell verfügbaren Funktionen. Dieses Muster passt sehr gut zur Natur verteilter AI-Systeme. Neue Modelle, Tools oder Services können dynamisch erscheinen und wieder verschwinden, während MQTT dafür sorgt, dass alle Teilnehmer stets den aktuellen Zustand des Systems kennen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt für AI-Systeme ist die Zuverlässigkeit der Kommunikation. Wenn Agenten Entscheidungen treffen oder Aktionen auslösen, dürfen Nachrichten nicht einfach verloren gehen. Auch hier bringt MQTT mehrere Mechanismen mit, die besonders gut zu verteilten AI-Architekturen passen.

Durch persistente Sessions können Clients ihre Subscription-Zustände beim Broker behalten. Wenn ein Agent kurzzeitig offline ist, gehen wichtige Nachrichten nicht verloren. Sobald er sich wieder verbindet, erhält er die zwischenzeitlich veröffentlichten Events. Zusätzlich ermöglichen die Quality-of-Service-Level (QoS) eine kontrollierte Zustellung von Nachrichten. Je nach Anforderung kann garantiert werden, dass Nachrichten mindestens einmal oder genau einmal zugestellt werden. Gerade bei Aktionen oder Steuerbefehlen kann diese Garantie entscheidend sein.

Mechanismen wie Message Deduplication und die interne Zustandsverwaltung des Brokers sorgen außerdem dafür, dass doppelte Zustellungen erkannt und korrekt verarbeitet werden können. Damit lassen sich auch komplexe Pipelines aus mehreren Agenten zuverlässig betreiben, ohne dass Inkonsistenzen entstehen.

Gerade in Systemen, in denen AI-Modelle Entscheidungen treffen oder physische Prozesse beeinflussen, ist diese Form von kontrollierter und robuster Kommunikation ein zentraler Bestandteil der Architektur.

Mit seiner leichtgewichtigen, eventbasierten Architektur passt MQTT sehr gut zu den Anforderungen moderner AI-Systeme. Sowohl Multi-Agent-Architekturen als auch MCP-basierte Tool-Integrationen profitieren von der losen Kopplung, der einfachen Skalierbarkeit und dem geringen Protokoll-Overhead.

Besonders interessant ist dabei die Möglichkeit, MQTT nicht nur als Transportprotokoll zu nutzen, sondern auch als Discovery- und Orchestrierungsschicht für AI-Services. Retained Messages ermöglichen eine einfache Registrierung von MCP-Servern, während neue Agenten jederzeit dynamisch verfügbare Tools entdecken können.

Zusammen mit den integrierten Reliability-Mechanismen wie Sessions, QoS und Message Deduplication entsteht so eine robuste Kommunikationsbasis für verteilte AI-Systeme. MQTT fungiert dabei nicht nur als Message-Broker, sondern als zentraler Event-Backbone, über den autonome Agenten, Modelle und Tools effizient zusammenarbeiten können.

Erste Plattformen beginnen bereits, solche Konzepte aufzugreifen. Beispielsweise bietet EMQX erste Lösungen und Integrationen rund um AI-Workflows und MQTT-basierte Architekturen an. Der Markt befindet sich hier jedoch noch in einer frühen Phase. Viele Ansätze sind experimentell, es existieren bislang nur wenige ausgereifte Referenzarchitekturen, und auch Standards für die Integration von AI-Agenten über Messaging-Systeme entwickeln sich noch.

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