ArXiv-Paper enthüllt Architektur autonomer LLM-Agenten
Ein neues arXiv-Studium beleuchtet die Architektur und Implementierung von Agenten, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren. Angesichts der Grenzen herkömmlicher LLMs bei realen Aufgaben zielt die Forschung darauf ab, Muster zu identifizieren, die „agentische“ LLMs ermöglichen, komplexe Aufgaben zu automatisieren und die Leistungslücke zu menschlichen Fähigkeiten zu schließen.
