Claude Agent Teams: Wanneer AI-Agents Met Elkaar Praten
Drie agents waren dezelfde app aan het bouwen. Geen van hen wist dat de anderen bestonden.
Ik zag het in real-time gebeuren — drie sub-agents die ik had opgestart binnen Claude Code, elk een stuk van een full-stack project aanpakkend. De front-end agent bouwde een mooie React UI met hardgecodeerde mockdata. De back-end agent maakte een Express API met endpoints die niet overeenkwamen met wat de front-end verwachtte. De QA-agent schreef tests tegen een interface die in geen van beide versies bestond.
Vijfenveertig minuten en ruwweg 200.000 tokens later had ik drie prachtig gecraftte stukken software die niet met elkaar konden praten. Het was alsof je drie briljante freelancers inhuurt, ze in aparte kamers zet, en elke afzonderlijke zegt "bouw de app." Technisch indrukwekkend. Praktisch nutteloos.
Die avond ontdekte ik Claude's Agent Teams-functie. En eerlijk gezegd? Het veranderde hoe ik denk over AI-ondersteunde ontwikkeling volledig — maar niet op de manier die je zou verwachten. Want agent teams zijn niet altijd beter. Soms zijn ze dramatisch slechter. De truc is weten wanneer welke aanpak te gebruiken, en ik heb een pijnlijke hoeveelheid tokens doorgebrand om dat uit te zoeken zodat jij dat niet hoeft te doen.
Het Moment Dat Ik Besefte Dat Solo Agents Een Plafond Hadden
Maandenlang was mijn workflow eenvoudig. Één Claude-instantie, één taak, één gesprek. Dit werkte briljant voor 80% van wat ik doe — scripts schrijven, productie-issues debuggen, API's prototypen, zelfs complete CRUD-applicaties van nul af aan bouwen.
Maar ik bleef dezelfde muur raken bij complexe projecten.
Sub-agents losten een deel van dit probleem op. Claude Code laat je onafhankelijke agents spawnen die parallel lopen, elk met hun eigen contextvenster van ruwweg een miljoen tokens. Één agent handelt de front-end af. Een andere pakt de API aan. Een derde schrijft de databaselaag.
Maar hier is de vangst waar niemand me voor waarschuwde: sub-agents zijn parallel maar geïsoleerd. Ze kunnen elkaar geen vragen stellen. Ze kunnen geen API-contract overeenkomen.
Agent teams lossen dit exacte probleem op. Maar ze introduceren een volledig andere set afwegingen.
Wat Agent Teams Werkelijk Zijn (en Niet Zijn)
Denk eraan als volgt. Sub-agents zijn als het sturen van drie e-mails naar drie verschillende aannemers. Elk krijgt hun instructies, doet hun werk, en stuurt een resultaat terug.
Agent teams zijn als het plaatsen van die drie aannemers in een Slack-kanaal. Ze kunnen elkaar pingen, updates delen, verduidelijkende vragen stellen en in real-time coördineren.
Onder de motorkap zijn agent teams een multi-agent orkestratiessysteem ingebouwd in Claude Code. Elke agent krijgt zijn eigen contextvenster, zijn eigen toegewezen rol, en — dit is het cruciale verschil — de mogelijkheid om direct te communiceren met andere agents in het team.
Ik heb Claude Opus 4.6 gebruikt als het primaire model voor agent teams, en de prestatiesprong ten opzichte van vorige versies is reëel. Codeersnelheid is ruwweg drie keer sneller, en de kwaliteit van gegenereerde code is merkbaar verbeterd.
Maar hier is wat agent teams NIET zijn: magie. Ze produceren niet automatisch betere code. Elke boodschap tussen agents verbruikt tokens. Elke coördinatieronde voegt latentie toe.
Agent Teams Instellen Binnen Je Workflow
Het mentale model dat ik gebruik bij het ontwerpen van een agent team:
Stap 1: Definieer de missie, niet de taken. Begin met wat het hele team moet leveren.
Stap 2: Wijs rollen toe op basis van expertisegrenzen. Mijn standaard teamstructuur voor een full-stack project:
- Lead Agent (Claude Opus 4.6): Begrijpt de volledige architectuur, breekt de missie op, delegeert werk, beoordeelt integratiepunten.
- Front-End Agent (Sonnet 4.5): Handelt UI-componenten, styling, client-side state en gebruikersinteracties af.
- Back-End Agent (Sonnet 4.5): Bezit API-routes, bedrijfslogica, database-queries en authenticatieflows.
- QA Agent (Haiku 4.5): Schrijft tests, voert validatie uit, controleert op integratieproblemen.
Stap 3: Stel communicatieprotocollen in. Als je agents vrij laat communiceren, verdrinken ze in berichten.
Stap 4: Beheer het tokenbudget. Het uitvoeren van vier agents met Opus 4.6 zal je tokenallocatie absoluut decimeren.
Pro tip: Begin met een solo agent voor je eerste iteratie. Krijg de architectuur goed. Spin dan een agent team op voor de bouwfase.
Sub-Agents vs. Agent Teams: De Real-World Showdown
Ik voerde beide benaderingen uit op hetzelfde project om werkelijke gegevens te krijgen. De taak: bouw een to-do-applicatie met gebruikersauthenticatie, persistente opslag en een nette UI.
Solo agent (Claude Opus 4.6):
- Tijd tot voltooiing: ~8 minuten
- Tokengebruik: ~45.000 tokens
- Resultaat: Nette, functionele app. Alles correct geïntegreerd.
Agent team (Lead op Opus 4.6, twee Sonnet-agents, één Haiku-agent):
- Tijd tot voltooiing: ~22 minuten
- Tokengebruik: ~180.000 tokens
- Resultaat: Meer feature-rijke app. Maar bijna drie keer zo lang en vier keer de tokens.
Mijn vuistregel:
Gebruik een enkele agent wanneer het hele project comfortabel in één contextvenster past.
Gebruik sub-agents wanneer je meerdere onafhankelijke taken hebt die niet met elkaar hoeven te praten.
Gebruik agent teams wanneer het project werkelijk onderling afhankelijke delen heeft die real-time coördinatie vereisen.
De Patronen Die Werkelijk Werken
Patroon 1: De Contract-Eerst Build
Voordat een agent een regel code schrijft, genereert de lead agent een gedeeld contractdocument. API-schema's. Databasemodellen. Component prop-types.
Patroon 2: De Sequentiële Overdracht
Niet elke taak profiteert van parallelle uitvoering. Voor strak gekoppeld werk gebruik ik een sequentiële overdracht waarbij één agent zijn stuk voltooit, de uitvoer verpakt met context, en deze expliciet doorgeeft aan de volgende agent.
Patroon 3: De Checkpoint Review
Elke 15-20 minuten van agent teamwerk pauzeer ik alles en laat de lead agent de voortgang over alle agents beoordelen.
Patroon 4: De Model Cascade
- Opus 4.6 voor de lead agent (architectuur, beoordeling, beslissingen)
- Sonnet 4.5 voor bouwer-agents (front-end, back-end implementatie)
- Haiku 4.5 voor repetitieve agents (tests, linting, documentatie)
Wat Ik Fout Deed (en Wat Me Dat Kostte)
Fout 1: Te veel agents. Mijn eerste agent team had zes leden. Ze besteedden meer tijd aan coördineren dan coderen.
Fout 2: Agent teams gebruiken voor exploratie. Exploratie is inherent divergent — je wilt één geest die diep gaat, niet vier geesten die in vier richtingen gaan.
Fout 3: Geen gedeelde context bij opstarten. Vroeg gaf ik elke agent alleen hun rolspecifieke instructies. Agents maakten redelijke maar incompatibele aannames.
Fout 4: Agents zichzelf laten organiseren. Agents zonder duidelijke communicatieprotocollen zullen ofwel over-communiceren of onder-communiceren.
Waar Dit Allemaal Naartoe Gaat
Agent teams voelen vandaag aan als versiebeheer in 2005. Krachtig genoeg om nuttig te zijn, ruw genoeg om frustrerend te zijn, en duidelijk op weg naar iets transformatiefs.
Mijn aanbeveling: jaag de hype niet na. Begin met een solo agent. Bouw iets echts. Stuit op de muur waar solo agents moeite mee hebben. Dan — en pas dan — reik naar agent teams met een duidelijk begrip van wat je ruilt voor wat je krijgt.
Laten We Samenwerken
Wil je AI-systemen bouwen, workflows automatiseren of je technische infrastructuur opschalen? Ik help je graag.
- Fiverr (custom builds & integraties): fiverr.com/s/EgxYmWD
- Portfolio: mejba.me
- Ramlit Limited (enterprise-oplossingen): ramlit.com
- ColorPark (design & branding): colorpark.io
- xCyberSecurity (beveiligingsdiensten): xcybersecurity.io
