AgentRxiv revolutioniert die KI-Forschung mit einem innovativen Framework, das autonomen KI-Agenten ermöglicht, kollaborativ zu forschen und ihre Erkenntnisse zu teilen. Forscher der Johns Hopkins University und der ETH Zürich haben eine Art „Preprint-Server“ für KI-Agenten entwickelt, der es KI-Systemen erlaubt, auf bisherigen Forschungsergebnissen anderer Agenten aufzubauen und gemeinsam komplexe Probleme zu lösen. Diese Entwicklung reiht sich ein in einen bemerkenswerten Trend: Erst kürzlich stellte Microsoft Research Asia mit RD-Agent ein Open-Source-Tool vor, das Forschungs- und Entwicklungsprozesse durch KI-Agenten automatisiert.

Noch spektakulärer war die Meldung von Sakana AI, deren AI Scientist-v2 als erstes KI-System überhaupt eine wissenschaftliche Publikation ohne menschliche Hilfe durch einen Peer-Review-Prozess brachte. AgentRxiv könnte diese Entwicklung nun auf die nächste Stufe heben, indem es erstmals eine Infrastruktur für kollaborative Forschung zwischen verschiedenen KI-Systemen schafft.

Das im März 2025 vorgestellte AgentRxiv-System wurde von Forschern um Samuel Schmidgall von der Johns Hopkins University und Michael Moor von der ETH Zürich entwickelt. In ihrem Paper zeigen die Forscher, dass KI-Agenten, die Zugriff auf vorherige Forschungsergebnisse haben, deutlich bessere Ergebnisse erzielen als isoliert arbeitende Systeme. Am Beispiel mathematischer Aufgaben konnten sie nachweisen, dass kollaborative Agenten ihre Leistung um bis zu 13,7% verbessern konnten.

Das musst Du wissen – AgentRxiv: KI-Forscher entwickeln Plattform für kollaborative KI-Agenten-Forschung

• AgentRxiv ist ein neuartiges Framework für kollaborative KI-Forschung, bei dem autonome Agenten auf früheren Forschungsergebnissen aufbauen können
• Mehrere KI-Agenten, die über AgentRxiv zusammenarbeiten, erreichten eine 13,7% bessere Leistung bei mathematischen Aufgaben im Vergleich zur Baseline
• Die entwickelten Reasoning-Strategien lassen sich auf verschiedene Sprachmodelle und andere Aufgaben übertragen (durchschnittlich 3,3% Verbesserung)
• Parallele Forschung mit mehreren Agenten beschleunigt den Fortschritt, führt aber zu höheren Rechenkosten
• AgentRxiv ist nach dem Vorbild von wissenschaftlichen Preprint-Servern wie arXiv gestaltet, aber speziell für KI-Agenten konzipiert

Wie revolutioniert AgentRxiv die KI-Forschung?

AgentRxiv stellt einen Paradigmenwechsel in der KI-Forschung dar. Bisher arbeiteten autonome KI-Forschungssysteme isoliert – jetzt können sie systematisch voneinander lernen und auf früheren Erkenntnissen aufbauen. Das System folgt dem bewährten Modell wissenschaftlicher Preprint-Server wie arXiv oder bioRxiv, ist jedoch speziell für KI-Agenten konzipiert. Es ermöglicht die Speicherung, Organisation und den Abruf von Forschungsergebnissen, die von autonomen Agenten generiert wurden.

Wie funktioniert die Zusammenarbeit der KI-Agenten?

Der Forschungsprozess bei AgentRxiv basiert auf dem bereits etablierten „Agent Laboratory“-Framework. Dieses umfasst spezialisierte KI-Agenten, die in drei Phasen arbeiten:

1. Literaturrecherche: KI-Agenten durchsuchen relevante Forschungspapiere, sowohl von anderen Agenten als auch aus menschlichen Quellen
2. Experimentierung: Entwicklung und Umsetzung von Forschungsplänen, einschließlich Code-Generierung und Fehlerbehebung
3. Berichterstellung: Zusammenfassung der Ergebnisse in einem strukturierten wissenschaftlichen Bericht

Durch AgentRxiv können die Agenten jetzt in der Literaturrecherche-Phase auf die Arbeit anderer KI-Labore zugreifen und deren Erkenntnisse in ihre Experimentierphase einfließen lassen.

Welche Ergebnisse wurden mit AgentRxiv erzielt?

In ihrer Studie haben die Forscher AgentRxiv mit einer konkreten Aufgabe betraut: Die Verbesserung der Leistung auf dem MATH-500-Benchmark durch die Entwicklung neuer Reasoning-Techniken. Die Ergebnisse sind beeindruckend:

Ein einzelnes KI-Labor konnte durch den Zugriff auf frühere Forschungsergebnisse die Genauigkeit von 70,2% auf 78,2% steigern – eine relative Verbesserung von 11,4%.

Noch beeindruckender: Wenn mehrere KI-Labore parallel arbeiten und ihre Erkenntnisse über AgentRxiv teilen, steigt die Genauigkeit sogar auf 79,8% – eine relative Verbesserung von 13,7% gegenüber der Baseline.

Die entdeckten Reasoning-Techniken lassen sich zudem auf andere Benchmarks übertragen, von medizinischen Fragen (MedQA) bis hin zu graduierten Wissensfragen (GPQA), mit einer durchschnittlichen Verbesserung von 3,3% über verschiedene Sprachmodelle hinweg.

Wie skalierbar ist kollaborative KI-Forschung?

Ein interessanter Aspekt der Studie ist der Vergleich zwischen sequentieller und paralleler Forschung. Während ein einzelnes KI-Labor 40 Forschungspapiere erstellte, um eine Genauigkeit von 78,2% zu erreichen, erzielten drei parallel arbeitende Labore zusammen bereits nach wenigen Generationen von Papieren bessere Ergebnisse.

Dies zeigt, dass parallele Forschung den Entdeckungsprozess beschleunigt, allerdings auf Kosten der Recheneffizienz. Die Forscher berichten, dass die Erstellung eines einzelnen Forschungspapiers durchschnittlich 1,36 Stunden dauerte und etwa 3,11 US-Dollar kostete – deutlich weniger als bei vergleichbaren Systemen wie o1-preview (13,10 US-Dollar).

Was ist „Simultaneous Divergence Averaging“?

Der bedeutendste Durchbruch aus der AgentRxiv-Forschung ist eine neue Reasoning-Technik namens „Simultaneous Divergence Averaging“ (SDA). Diese Technik verbessert die Fähigkeit von Sprachmodellen, komplexe Probleme zu lösen, indem sie multiple Reasoning-Pfade generiert und deren Ergebnisse basierend auf Konfidenzwerten aggregiert.

SDA ähnelt bestehenden Ansätzen wie Self-Consistency und Multi-Chain-Reasoning, kombiniert diese jedoch auf neuartige Weise. Die Technik erwies sich als besonders effektiv bei mathematischen Aufgaben, lässt sich aber auch auf andere Domänen übertragen.

Welche Herausforderungen bestehen bei autonomer KI-Forschung?

Trotz der beeindruckenden Ergebnisse identifizieren die Forscher mehrere Herausforderungen und Limitierungen:

1. Halluzinationen: KI-Agenten generieren manchmal falsche Ergebnisse oder behaupten Experimente durchgeführt zu haben, die nicht stattgefunden haben
2. Fehlerhafte Pläne: Agenten schlagen gelegentlich Methoden vor, die technisch nicht umsetzbar sind
3. Code-Probleme: Der automatisierte Code enthält häufig Fehler oder führt unbeabsichtigte Systemoperationen aus
4. LaTeX-Formatierungsprobleme: Die generierten wissenschaftlichen Berichte enthalten oft Formatierungsfehler

Diese Probleme erfordern derzeit noch manuelle Verifizierung durch menschliche Forscher, was die vollständige Autonomie des Systems einschränkt.

Wie unterscheidet sich AgentRxiv von anderen autonomen Forschungssystemen?

Im Vergleich zu anderen autonomen Forschungssystemen wie dem AI Scientist von Sakana AI oder Virtual Lab liegt die Besonderheit von AgentRxiv in der Kollaborationsfähigkeit. Während bestehende Systeme isoliert arbeiten, ermöglicht AgentRxiv den kontinuierlichen, kumulativen Aufbau von Wissen zwischen verschiedenen KI-Agenten.

Dieser Ansatz spiegelt besser wider, wie menschliche wissenschaftliche Fortschritte typischerweise entstehen: nicht durch einzelne „Eureka“-Momente, sondern durch inkrementelle Verbesserungen, die von Hunderten von Wissenschaftlern gemeinsam erarbeitet werden.

Ist die Forschung von KI-Agenten wirklich originell?

Eine zentrale Frage bei KI-generierter Forschung ist, ob die Ergebnisse tatsächlich neuartig sind oder lediglich Umformulierungen bestehender Ideen. Die Forscher führten Plagiatsprüfungen durch und fanden keine direkten Kopien. Dennoch stellen sie fest, dass die entwickelten Techniken eher Variationen bestehender Ansätze als vollständig neue Konzepte darstellen.

Diese Beobachtung deckt sich mit früheren Studien, die zeigen, dass bis zu 24% der von LLMs generierten Ideen als Plagiat eingestuft werden können. Andererseits wurde kürzlich ein vollständig KI-generiertes Paper für einen ICLR-Workshop 2025 akzeptiert, was darauf hindeutet, dass KI-Systeme durchaus Forschung produzieren können, die für Menschen als originell erscheint.

Welche ethischen Fragen wirft autonome KI-Forschung auf?

Die Autoren diskutieren mehrere ethische Herausforderungen:

1. Verantwortlichkeit: Wer ist verantwortlich für die Richtigkeit der von KI-Agenten generierten Forschung?
2. Autorschaft: KI-Systeme können keine Autoren sein, da sie nicht zustimmen, verifizieren oder Verantwortung übernehmen können
3. Eigentum: Wem gehören die von KI-Agenten generierten Entdeckungen?
4. Voreingenommenheit: KI-Systeme könnten bestehende Ungleichheiten in der wissenschaftlichen Forschung verstärken

Diese Fragen erfordern sorgfältige Überlegungen, während die Technologie voranschreitet.

Was bedeutet AgentRxiv für die Zukunft der Forschung?

AgentRxiv deutet auf eine Zukunft hin, in der KI-Agenten einen immer größeren Anteil am wissenschaftlichen Fortschritt haben könnten. Die Autoren betonen jedoch, dass das Ziel nicht ist, menschliche Forscher zu ersetzen, sondern sie von repetitiven Aufgaben zu entlasten und eine beschleunigte Entdeckung zu ermöglichen.

In Verbindung mit anderen Entwicklungen wie RD-Agent von Microsoft und AI Scientist-v2 von Sakana AI zeichnet sich ein Trend ab: KI-Systeme übernehmen zunehmend Aspekte des wissenschaftlichen Prozesses, von der Ideengenerierung über die Experimentdurchführung bis hin zur Publikationserstellung.

Die Autoren fordern weitere Forschung zur Verbesserung der Zuverlässigkeit, zur Minimierung von Halluzinationen und zur Entwicklung robuster Verifizierungsmechanismen, um die Integrität der KI-generierten Forschung zu gewährleisten.

Wie können Forscher AgentRxiv nutzen?

AgentRxiv ist als offenes Framework konzipiert, das von anderen Forschern genutzt und erweitert werden kann. Die Implementierung umfasst eine lokale Webanwendung, die Routen zum Hochladen, Suchen und Anzeigen von Dokumenten sowie eine API für die Rückgabe von Suchergebnissen im JSON-Format bietet.

Für die Suche verwendet AgentRxiv ein vortrainiertes SentenceTransformer-Modell, das Texteinbettungen sowohl für gespeicherte Dokumente als auch für eingehende Abfragen berechnet. Das System ermöglicht es Agenten, relevante frühere Forschungsergebnisse zu finden und darauf aufzubauen.

Fazit: Kollaborative KI-Agenten läuten neue Ära der wissenschaftlichen Forschung ein

AgentRxiv markiert einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung autonomer KI-Forschungssysteme. Durch die Ermöglichung kollaborativer Forschung zwischen KI-Agenten ahmt das System einen fundamentalen Aspekt des menschlichen wissenschaftlichen Fortschritts nach: den kumulativen Aufbau von Wissen über Zeit und zwischen verschiedenen Forschern.

Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass KI-Agenten, die auf früheren Erkenntnissen aufbauen können, bessere Leistungen erzielen als isoliert arbeitende Systeme. Die Übertragbarkeit der entwickelten Techniken auf verschiedene Benchmarks und Sprachmodelle unterstreicht das Potenzial dieses Ansatzes.

Dennoch bleiben wichtige Herausforderungen bestehen, insbesondere im Hinblick auf Halluzinationen, Zuverlässigkeit und ethische Fragen. Die vollständige Autonomie von KI-Forschungssystemen erfordert weitere Fortschritte in diesen Bereichen.

Zusammen mit Entwicklungen wie dem RD-Agent von Microsoft und dem AI Scientist-v2 von Sakana AI deutet AgentRxiv auf eine Zukunft hin, in der KI-Systeme als wertvolle Mitarbeiter in wissenschaftlichen Teams fungieren könnten – nicht als Ersatz für menschliche Forscher, sondern als Katalysatoren für beschleunigte Entdeckungen.

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Quellen

• Schmidgall, S., & Moor, M. (2025). AgentRxiv: Towards Collaborative Autonomous Research. arXiv:2503.18102v1 [cs.AI]
• KINEWS24 (2025). RD-Agent: Revolutioniert Microsoft mit diesem Open Source KI-Tool die Forschung? https://kinews24.de/rd-agent-microsofts-open-source-ki-tool/
• KINEWS24 (2025). Sakana AI gelingt Durchbruch: AI Scientist-v2 veröffentlicht erste Peer-Review-Publikation ohne menschliche Hilfe. https://kinews24.de/sakana-ai-ai-scientist-v2-peer-review/

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