Agentisches KI-Framework: Literaturanalyse, Hypothesen, Experimente und Berichte
Anzeige
In diesem Tutorial wird Schritt für Schritt ein vollständiger wissenschaftlicher Entdeckungsagent entwickelt. Dabei wird gezeigt, wie die einzelnen Bausteine – von der Literaturdatenbank über Such- und Sprachmodelle bis hin zu spezialisierten Agenten – zusammenwirken, um einen nahtlosen Forschungsworkflow zu schaffen. Zunächst wird das Literaturkorpus geladen und Retrieval‑ sowie LLM‑Module aufgebaut. Anschließend werden Agenten zusammengestellt, die gezielt Artikel durchsuchen, Hypothesen generieren, Experimente planen und strukturierte Berichte erstellen. Durch kurze Code‑Snippets wird die Funktionsweise anschaulich demonstriert.
Ähnliche Artikel
arXiv – cs.LG
•
LLM-Agenten zeigen erstmals makroskopisches Gleichgewicht
arXiv – cs.AI
•
SCOPE: LLM-basierte Einmal-Unterrichtsstrategie für hierarchische Textplanung
arXiv – cs.AI
•
Neues System 'Autonomous Issue Resolver' löst Code‑Fehler ohne manuellen Eingriff
arXiv – cs.AI
•
VIGIL: Selbstheilende Agenten mit reflektierendem Runtime-Framework
arXiv – cs.LG
•
NLAC: LLM-Agenten lernen effizienter ohne On-Policy-Gradienten
arXiv – cs.AI
•
EnCompass: Agentenprogrammierung neu – Probabilistische Angelic Nondeterminism