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Schlagwort: multi-agent-systems
X-Post:rvaniaaa
rvaniaaa argumentiert, dass die Leistungsbremse moderner Multi-Agenten-Systeme nicht in den Sprachmodellen liegt, sondern in ihrer geometrischen Struktur. Statt Agenten sequenziell nacheinander auszuführen, empfiehlt der Autor den Wechsel zu Graph-Architekturen mit strikter Trennung von Aufgaben und Kontexten.
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X-Post:Mahax
Ein X-Beitrag von Mahax empfiehlt eine einstündige Vorlesung von Jeff Dean zu Grundlagen von LLMs bis hin zur Koordination von 100 KI-Agenten. Zudem verlinkt der Autor seinen eigenen Leitfaden über Graph Engineering mit Claude.
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Artikel:Juraj Gottweis et al.
Ein Forschungsteam um Juraj Gottweis und Vivek Natarajan stellt in Nature das System 'Co-Scientist' vor. Das auf Google Gemini basierende Multi-Agenten-System unterstützt Forschende bei der Generierung, Prüfung und Verfeinerung wissenschaftlicher Hypothesen sowie beim Entwurf experimenteller Protokolle. Durch Skalierung der Rechenzeit während der Inferenz ('Test-Time Compute') und einen evolutionären Turnier-Mechanismus verbessern die Agenten ihre Hypothesen iterativ. Die Validierung erfolgte erfolgreich in drei biomedizinischen Feldern mittels In-vitro-Experimenten.
Artikel:Jiaqi Liu et al.
Ein Forschungsteam um Jiaqi Liu stellt AutoResearchClaw vor, eine autonome Forschungspipeline auf Basis kooperierender Agenten. Das System bricht mit linearen Ausführungsmodellen und setzt auf iterative Fehlerkorrektur, überprüfbare Resultate sowie anpassbare menschliche Eingriffe. Im Benchmark ARC-Bench schlägt es vergleichbare Ansätze wie AI Scientist v2 deutlich.
Repository:zou-group/virtual-lab
Das Open-Source-Projekt Virtual Lab ermöglicht die Zusammenarbeit zwischen menschlichen Forschern und spezialisierten LLM-Agenten. Die Interaktion erfolgt strukturiert über Team- und Einzelsitzungen, um komplexe wissenschaftliche Fragestellungen zu bearbeiten.
729SterneJupyter Notebook
Aus Video: Weekly AI Updates: Model Releases, Agent Harnesses, and Developer Tooling (August 2026)
X-Post:rari
Ein Leitfaden und Video-Workshop von rari analysiert das Konzept des Harness Engineering für KI-Agenten. Wenn Agenten scheitern, liegt das meist nicht an den Gewichten des Modells oder schlechten Prompts, sondern an einer unzureichend definierten Ausführungsumgebung. Anhand des Claude Agent SDK und Beispielen von Anthropic und OpenAI wird gezeigt, wie Werkzeuge, State, Sensorik und Leitplanken strukturiert werden müssen.
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X-Post:codila
Codila verweist auf einen kostenlosen zweistündigen Google-Kurs zum Thema Graph Engineering für Multi-Agenten-Systeme und erläutert in einem Leitfaden, wie sich lineare Agenten-Ketten durch vernetzte, parallele Graphen ersetzen lassen. Anhand von Dynamic Workflows in Claude Code v2.1.154+ wird demonstriert, wie Hunderte Agenten parallel arbeiten, ohne den Chat-Kontext zu überlasten.
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Dieser Inhalt wurde teilweise mithilfe von KI erstellt.
