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In einer bahnbrechenden Untersuchung wurden vier vorregistrierte Studien mit insgesamt 1 584 Multi-Agent-Simulationen durchgeführt, die 16…

Ein neu entwickeltes Multi-Agenten-Modell hat gezeigt, dass mathematische Konzepte durch ein Zusammenspiel von Experimenten, Beweisversuche…

EvoSkill ist ein selbstlernendes Framework, das Agentenfähigkeiten automatisch entdeckt und verfeinert, indem es Fehleranalysen nutzt. Das…

In der Welt der Multi-Agenten-Systeme stellt die Fähigkeit, die dynamischen Wechselwirkungen zwischen Agenten zu verstehen, deren gemeinsam…

In der Forschung zu großen Sprachmodellen (LLM) haben Multi-Agenten-Systeme (MAS) beeindruckende Leistungen in komplexen Aufgabenbereichen…

Die neueste Veröffentlichung auf arXiv (2602.17875v1) stellt MultiVer vor – ein Zero‑Shot Multi‑Agent System, das Schwachstellen in Code er…

In der Welt der Multi‑Agenten‑Systeme stellt die Teilweise Beobachtung ein zentrales Hindernis für effektive Koordination und Entscheidungs…

In einer wegweisenden Studie wird gezeigt, wie große Sprachmodelle (LLMs) in heterogenen Multi-Agenten-Systemen (HMAS) effektiver zusammena…

In der Forschung wird die Ethikprüfung immer komplexer, weil große, interdisziplinäre Projekte neue Risiken mit sich bringen. Das neue Syst…

Ein neues Forschungsprojekt namens LAVES (Learning‑Video‑Assistant‑System) verspricht, die Art und Weise, wie Lehrvideos produziert werden…

Mit der Veröffentlichung von CausalAgent eröffnet sich ein neuer Ansatz für die Kausalitätsanalyse, der die bisher komplexen und technisch…

Visuelle Multi-Agenten-Systeme (VMAS) versprechen, die Leistungsfähigkeit durch Zusammenarbeit zu steigern. In der Praxis zeigen jedoch Exp…

Verkäufer im E‑Commerce stehen vor der Herausforderung, zahlreiche Programme und Tools zu entdecken, zu nutzen und die damit verbundenen Da…

In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv präsentiert das Forschungsteam das Modell MATA – ein Multi-Agent System, das als hierarchischer e…

In diesem Tutorial zeigen wir, wie Haystack die Entwicklung fortschrittlicher, agentenbasierter KI-Systeme ermöglicht, die weit über einfac…

In verteilten Lernsystemen für Multi‑Agenten ist die Balance zwischen der Menge und der Qualität der Modelle entscheidend. Ein neues Verfah…

In der Forschung zu Multi-Agenten-Systemen, die auf großen Sprachmodellen basieren, wird häufig zwischen der Generierung von Workflows auf…

In den letzten Jahren haben zentrale Multi-Agenten-Systeme, die auf großen Sprachmodellen basieren, großes Interesse geweckt, weil sie komp…

Large‑Language‑Model‑basierte Multi‑Agenten‑Systeme (LLM‑MAS) haben in den letzten Jahren beeindruckende Leistungen in komplexen Aufgabenbe…

Ein neu entwickeltes mobiles Ernährungstool kombiniert Bildanalyse mit einer KI‑gesteuerten Multi-Agent-Architektur, um Mahlzeiten in Echtz…

In der rasanten Entwicklung von KI-Agenten, die komplexe Aufgaben mit Werkzeugen, mehrstufigen Plänen und Inter-Agenten-Kommunikation lösen…

Eine neue Studie auf arXiv (ID 2512.14079v1) präsentiert einen strukturierten Ansatz zur automatischen Suche nach Multi-Agenten-Systemen, d…

Die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle lässt sich durch die Skalierung der Testzeit-Rechenleistung deutlich steigern – ohne zusätzlich…

In einer Welt, in der große Sprachmodelle (LLMs) die Grundlage für Web-Suche, Social‑Network‑Analyse und Kundenservice bilden, wird die Kos…

In einer Welt, in der Large Language Models (LLM) immer häufiger als Basis für multi-agent Systeme dienen, gewinnt das Verständnis kollekti…

Die Fehlersuche in Multi-Agenten-Systemen, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren, gestaltet sich besonders schwierig, weil Fehler h…

Ein neues Forschungsprojekt aus den USA präsentiert ClinNoteAgents, ein LLM‑basiertes Multi‑Agent‑Framework, das klinische Notizen nutzt, u…