KI News: Kurz und klar.

Die neueste Veröffentlichung auf arXiv (2602.02709v1) stellt ATLAS vor – ein adaptives, selbstentwickelndes Forschungsagentensystem, das mehrere große Sprachmodelle (LLMs) koordiniert. ATLAS kombiniert die Stärken moderner Multi‑LLM‑Agenten mit einer dynamischen Aufgabenverteilung, um die Effizienz bei komplexen, langfristigen Aufgaben zu erhöhen.

In einem praxisnahen Tutorial wird gezeigt, wie man mit Open‑Source‑Algorithmen zur Prompt‑Optimierung in Python die Genauigkeit eines Sicherheitsagenten für autonome Fahrzeuge steigern kann. Der Agent nutzt dabei die neueste GPT‑5.2‑Version von OpenAI und verarbeitet multimodale Sensordaten, um potenzielle Gefahren frühzeitig zu erkennen. Durch gezielte Anpassung der Eingabeaufforderungen lassen sich Fehlerquoten deutlich reduzieren und die Zuverlässigkeit des Systems erhöhen. Das Beispiel demonstriert, wie Entwickler:innen bestehende Modelle ohne tiefgreifende Änderungen anpassen können, um die Leistung in realen Fahrszenarien zu verbessern.