SciAgent: Multi-Agenten-System für interdisziplinäres wissenschaftliches Denken

Mit den jüngsten Fortschritten großer Sprachmodelle erreichen KI-Systeme inzwischen Expertenleistungen in fachspezifischen Aufgaben, bleiben jedoch meist eng auf einen Bereich beschränkt. SciAgent stellt hier einen neuen Ansatz vor: ein einheitliches Multi-Agenten-System, das wissenschaftliches Denken über Disziplinen hinweg anpassen kann.

Das System arbeitet hierarchisch. Ein Koordinator-Agent erkennt zunächst das Fachgebiet und die Komplexität eines Problems und koordiniert daraufhin spezialisierte Worker‑Systeme. Jedes Worker‑System besteht aus Sub‑Agenten, die sich auf symbolische Deduktion, konzeptionelles Modellieren, numerische Berechnung und Verifikation konzentrieren. Durch die Zusammenarbeit dieser Agenten entsteht ein maßgeschneiderter Denkpfad, der kontinuierlich verfeinert wird.

In einer Reihe von internationalen Olympiaden – darunter Mathematik (IMO, IMC), Physik (IPhO, CPhO) und Chemie (IChO) – hat SciAgent die Leistungen von Goldmedaillengewinnern gleichwertig oder sogar übertroffen. Zusätzlich zeigte das System bei ausgewählten Aufgaben des Humanity's Last Exam‑Benchmarks seine Fähigkeit, über verschiedene wissenschaftliche Felder hinweg zu generalisieren.

Diese Ergebnisse markieren einen bedeutenden Schritt in Richtung einer generellen wissenschaftlichen Intelligenz. SciAgent demonstriert, dass KI-Systeme nicht nur fachspezifisch, sondern auch interdisziplinär und auf Expertenniveau denken können.