PreFlect: Von retrospektiver zu prospektiver Reflexion bei LLM-Agenten PreFlect ist ein neu entwickeltes Verfahren, das die Art und Weise, wie große Sprachmodell‑Agenten ihre Handlungen reflektieren, grundlegend verändert. Während herkömmliche Ansätze die Agenten erst nach einem Fehler analysieren und dann korrigieren, kritisiert und verfeinert PreFlect die geplanten Aktionen bereits vor ihrer Ausführung. arXiv – cs.AI 10.02.2026 05:00
DeepRead: Strukturierte Dokumentenlogik steigert agentische Suche Ein neues Forschungsprojekt namens DeepRead hat gezeigt, dass die Berücksichtigung der natürlichen Struktur von Dokumenten die Leistung von agentischen Suchsystemen deutlich verbessert. Durch die Kombination von OCR‑Technologie und fortschrittlichen Retrieval‑Tools kann DeepRead lange PDFs in strukturierte Markdown‑Dateien umwandeln, wobei Überschriften und Absatzgrenzen erhalten bleiben. arXiv – cs.AI 06.02.2026 05:00
Plan–Code–Execute: Agenten, die ihre eigenen Werkzeuge entwickeln In der neuesten Diskussion zur Agentenarchitektur wird die Nutzung vorgefertigter Tools zunehmend in Frage gestellt. Statt auf Standardbibliotheken zurückzugreifen, schlagen Experten vor, Agenten so zu gestalten, dass sie eigenständig passende Werkzeuge konstruieren und einsetzen können. Dieser Ansatz verspricht mehr Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, weil die Agenten ihre Fähigkeiten exakt an die jeweilige Aufgabe anpassen können. Towards Data Science 04.02.2026 12:00
WebTrap Park: Automatisierte Plattform für Web-Agenten-Sicherheitsbewertung Web-Agenten übernehmen zunehmend komplexe Aufgaben in echten Webumgebungen, doch ihre Sicherheitsbewertung bleibt bislang fragmentiert und schwer standardisierbar. Mit WebTrap Park wird dieses Problem angegangen: die Plattform ermöglicht eine systematische, automatisierte Analyse, indem sie die konkreten Interaktionen der Agenten mit Live-Webseiten direkt beobachtet. arXiv – cs.AI 14.01.2026 05:00
Project Synapse: Hierarchisches Multi-Agenten-Framework löst Lieferengpässe autonom Die neueste Veröffentlichung auf arXiv (2601.08156v1) stellt Project Synapse vor – ein innovatives, agentenbasiertes System, das Last-Mile-Disruptionen ohne menschliches Eingreifen beheben kann. Durch die Kombination von Hierarchie und spezialisierter Agentenarchitektur schafft Synapse eine klare Trennung zwischen strategischer Planung und taktischer Ausführung. arXiv – cs.AI 14.01.2026 05:00
KI-Agenten bauen automatisch Produkt‑Wissensgraphen für E‑Commerce Der rasante Ausbau von Online‑Marktplätzen erzeugt enorme Mengen an unstrukturierten Produktdaten, die die Suche, Empfehlungssysteme und Datenanalysen stark belasten. Wissensgraphen (KGs) bieten dafür ein klar strukturiertes, interpretierbares Format, doch deren Aufbau bleibt bislang ein aufwändiger, manueller Prozess. arXiv – cs.AI 17.11.2025 05:00
LLM-Agenten ohne Modell-Finetuning optimieren – dank Memento! Mit dem neuen Memento-Framework können Entwickler KI-Agenten erstellen, die sich selbstständig verbessern, ohne das zugrunde liegende Sprachmodell neu zu trainieren. Analytics Vidhya 29.08.2025 11:56
