Du lebst in einer Zeit atemberaubenden technologischen Wandels, doch kaum ein Feld entwickelt sich mit solch einer rasanten Geschwindigkeit wie das der Künstlichen Intelligenz – insbesondere im Bereich der KI-Agenten. Vergiss statische Programme; denk an digitale Entitäten, die lernen, planen, kooperieren und autonom handeln. Jeden Tag, fast unbemerkt, verschieben Forscherinnen und Forscher die Grenzen des Möglichen und legen das Fundament für eine Zukunft, in der intelligente Agenten zu unverzichtbaren Partnern in deinem Alltag, deiner Arbeit und deiner Wissenschaft werden. Die Flut an neuen Erkenntnissen ist gewaltig, doch sie erzählt eine klare Geschichte: Die Ära der intelligenten, autonomen KI hat begonnen.

Schau dir nur die Forschungslandschaft der ersten Aprilwoche 2025 an, und du siehst die enorme Bandbreite und Tiefe dieser Entwicklung. Von Agenten, die komplexe 3D-Druckaufträge selbstständig organisieren oder in industriellen Umgebungen als Team zusammenarbeiten, bis hin zu Systemen, die menschliches Verhalten imitieren lernen, um die Mensch-Roboter-Interaktion zu revolutionieren – die Innovation kennt keine Grenzen. Du siehst KI-Agenten, die in der Cybersicherheit schulen, bei der wissenschaftlichen Hypothesenbildung helfen, ethische Debatten führen und sogar hyperpersonalisierte Kundenerlebnisse schaffen. Diese Forschungsarbeiten sind keine abstrakten Gedankenspiele mehr, sondern konkrete Schritte hin zu leistungsfähigeren, vielseitigeren und zunehmend in unsere Welt integrierten KI-Systemen.

Das schiere Volumen und die Vielfalt der aktuellen Forschung zu KI-Agenten – und das allein aus den ersten Apriltagen, während noch drei weitere Wochen folgen! – sind sowohl aufregend als auch herausfordernd. Dranzubleiben heißt für dich, Zeuge einer technologischen Evolution in Echtzeit zu werden – einer Entwicklung, die verspricht, nahezu jeden Aspekt deines Lebens zu berühren. Die hier vorgestellten wissenschaftlichen Arbeiten sind dabei nicht nur Momentaufnahmen des Fortschritts aus Woche eins, sondern auch Wegweiser in eine Zukunft, die von intelligenten, kollaborativen und lernenden Maschinen geprägt sein wird. Komm mit auf diese faszinierende Reise und bleib am Puls der KI-Revolution!

Die Forschungs-Papers aus dem März findest Du hier.

Die Forschungs-Papers aus dem Januar und Februar findest Du hier.

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Top 5 KI-Agenten Forschung April 2025: Diese Papers haben das größte Potenzial!

Hier ist die Liste der Top 5 Paper mit dem voraussichtlich größten Impact, in absteigender Reihenfolge:

1. Affordable AI Assistants with Knowledge Graph of Thoughts

Dieses Paper stellt ein Framework vor, das darauf abzielt, KI-Assistenten deutlich kostengünstiger zu machen. Es nutzt Wissensgraphen, um die „Gedankenprozesse“ von KI-Agenten abzubilden und deren Entscheidungsfindung zu strukturieren. Dadurch können Agenten komplexe Aufgaben in der Benutzerinteraktion effizienter und mit weniger Rechenaufwand bewältigen.

Warum es impactful ist: Die Kosten sind eine der größten Hürden für die breite Einführung leistungsfähiger KI-Agenten, insbesondere für kleinere Unternehmen oder individuelle Nutzer. Ein Ansatz, der die Kosten signifikant senkt, ohne die Leistungsfähigkeit drastisch zu reduzieren, könnte die Demokratisierung fortschrittlicher KI-Assistenzsysteme beschleunigen und somit einen enormen wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Impact haben. Es öffnet die Tür für alltägliche, erschwingliche „digitale Mitarbeiter“.

2. Agent S2: A Compositional Generalist-Specialist Framework for Computer Use Agents

Hier wird eine neue Architektur für KI-Agenten vorgestellt, die sowohl generalistische Fähigkeiten (breites Aufgabenverständnis) als auch spezialisierte Module (Tiefenwissen für bestimmte Aufgaben) kombiniert. Dieses hybride „Generalist-Spezialist“-Framework ermöglicht es Agenten, eine Vielzahl von Computeraufgaben effizient und flexibel zu bearbeiten, indem je nach Bedarf die passenden Module komponiert werden.

Warum es impactful ist: Aktuelle Agenten sind oft entweder sehr breit aufgestellt, aber oberflächlich, oder sehr spezialisiert, aber unflexibel. Agent S2 schlägt eine Brücke und adressiert damit eine Kernherausforderung: Wie baut man Agenten, die sowohl vielseitig als auch kompetent in spezifischen Bereichen sind? Ein erfolgreiches Framework dieser Art wäre ein fundamentaler Baustein für leistungsfähigere und praktisch nützlichere KI-Agenten in unzähligen Anwendungsbereichen am Computer.

3. Grounding Multimodal LLMs to Embodied Agents that Ask for Help with Reinforcement Learning

Diese Forschung konzentriert sich darauf, multimodale Sprachmodelle (die Text, Bild etc. verstehen) mit physischen Robotern (embodied agents) zu verbinden. Ein Kernaspekt ist, dass diese Agenten lernen, durch Reinforcement Learning proaktiv um Hilfe zu bitten, wenn sie auf Probleme stoßen, die sie nicht selbst lösen können. Es geht darum, die „Weltkenntnis“ der LLMs mit der physischen Realität und den sensomotorischen Fähigkeiten von Robotern zu verknüpfen.

Warum es impactful ist: Die Verbindung von abstrakter Sprach-/Weltkenntnis (LLMs) mit der physischen Welt (Robotik) ist einer der heiligen Grale der KI. Agenten, die nicht nur virtuell agieren, sondern auch physisch handeln und dabei intelligent mit Unsicherheiten umgehen (indem sie um Hilfe bitten), sind entscheidend für den nächsten Schritt in der Robotik und der Mensch-Roboter-Kollaboration. Dies könnte bahnbrechend für Haushaltsroboter, Industrierobotik und Assistenzsysteme sein.

4. VerifiAgent: a Unified Verification Agent in Language Model Reasoning

Dieses Paper präsentiert einen spezialisierten Agenten („VerifiAgent“), dessen einzige Aufgabe es ist, die logischen Schlussfolgerungen und Argumentationsketten von großen Sprachmodellen (LLMs) zu überprüfen. Er nutzt verschiedene Methoden, um die Korrektheit und Zuverlässigkeit der von LLMs generierten Antworten oder Entscheidungen zu validieren.

Warum es impactful ist: Da LLMs und darauf basierende Agenten zunehmend für komplexe Aufgaben und Entscheidungen eingesetzt werden, ist ihre Zuverlässigkeit und Korrektheit von größter Bedeutung. Fehler oder „Halluzinationen“ können gravierende Folgen haben. Ein dedizierter Verifikationsmechanismus wie VerifiAgent ist daher unverzichtbar, um Vertrauen aufzubauen und den sicheren Einsatz von LLM-basierten Systemen in kritischen Bereichen (Medizin, Finanzen, Ingenieurwesen etc.) zu ermöglichen.

5. When Persuasion Overrides Truth in Multi-Agent LLM Debates: Introducing a Confidence-Weighted Persuasion Override Rate (CW-POR)

Diese Arbeit untersucht ein beunruhigendes Phänomen: In Debatten zwischen mehreren KI-Agenten (die auf LLMs basieren) können überzeugende Argumentationstechniken dazu führen, dass faktisch falsche Schlussfolgerungen als Konsens akzeptiert werden. Das Paper führt eine Metrik ein, um zu messen, wie oft Überzeugungskraft die Wahrheit aussticht, gewichtet nach der „Überzeugung“ des Agenten.

Warum es impactful ist: Während Multi-Agenten-Systeme oft für ihre Fähigkeit zur kollektiven Problemlösung gelobt werden, deckt dieses Paper eine kritische Schwachstelle auf: Anfälligkeit für rhetorische Manipulation und soziale Dynamiken, die von der Wahrheit wegführen. Das Verständnis und die Quantifizierung dieses Problems sind essenziell, um robuste, wahrheitsgetreue und weniger manipulierbare Multi-Agenten-Systeme zu entwickeln. Dies hat hohe Relevanz für Ethik, Sicherheit und die Gestaltung zukünftiger kollaborativer KI.

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 18. April 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

1. Exploring Expert Failures Improves LLM Agent Tuning
   • Stellt eine Methode vor, um Versagensmuster von Expert:innen-Policies zur Feinabstimmung von LLM‑Agenten zu analysieren und zu nutzen.
   • Passt Agentenparameter adaptiv an, indem es gezielt auf erkannte Expert:innen-Fehler reagiert.
   • Zeigt Leistungssteigerungen gegenüber Standard‑Tuning-Verfahren auf mehreren Benchmark-Umgebungen.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.13145
2. WebLists: Extracting Structured Information From Complex Interactive Websites Using Executable LLM Agents
   • Führt ein Framework ein, in dem LLM‑Agenten Webseiten interaktiv navigieren und strukturierte Daten extrahieren.
   • Kombiniert natürlichsprachliche Anweisungen mit programmierbaren Aktionen für robustes Web-Scraping.
   • Validiert die Methode auf mehreren dynamischen Sites und erzielt hohe Extraktionsgenauigkeit.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.12682
3. The Chronicles of Foundation AI for Forensics of Multi-Agent Provenance
   • Schlägt ein forensisches Analyse-System vor, das Foundation Models nutzt, um die Herkunft und Integrität in Multi‑Agenten‑Interaktionen zu verfolgen.
   • Verknüpft kryptografische Provenienz-Logs mit AI‑gestützter Schlussfolgerung zur Manipulations­erkennung.
   • Demonstriert Einsatzmöglichkeiten in sicherheitskritischen Multi‑Agenten‑Szenarien.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.12612
4. QLLM: Do We Really Need a Mixing Network for Credit Assignment in Multi-Agent Reinforcement Learning?
   • Untersucht den Nutzen von Mixing‑Netzwerken für Credit Assignment im Multi‑Agenten‑Reinforcement Learning.
   • Entwickelt QLLM, einen Ansatz mit lokalem Q‑Learning ohne Mixing‑Netzwerk, der Agenten unabhängig bewertet.
   • Zeigt in Standard‑MARL‑Benchmarks vergleichbare oder bessere Ergebnisse als mixing-basierte Methoden.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.12961
5. Multi-Agent Reinforcement Learning Simulation for Environmental Policy Synthesis
   • Präsentiert eine Simulationsplattform, in der MARL‑Agenten als Stakeholder in der Umweltpolitik agieren.
   • Agenten lernen kooperative Strategien, um ökologische und ökonomische Ziele auszugleichen.
   • Demonstriert Politikentwürfe, die mit nachhaltigen Entwicklungszielen übereinstimmen.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.12777
6. The Athenian Academy: A Seven-Layer Architecture Model for Multi-Agent Systems
   • Definiert ein siebenstufiges Architekturmodell zur Entwicklung und Analyse von Multi‑Agenten‑Systemen.
   • Jede Schicht adressiert Aspekte von Wahrnehmung über Koordination bis hin zu Governance unter Agenten.
   • Validiert das Modell anhand von Fallstudien in Logistik- und Smart‑Grid‑Szenarien.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.12735
7. Cross-environment Cooperation Enables Zero-shot Multi-agent Coordination
   • Schlägt einen Mechanismus vor, mit dem Agenten ohne weitere Anpassung in neuen Umgebungen kooperieren.
   • Nutzt eine cross-environment Cooperation, um Politik-Repräsentationen domänenübergreifend zu verbinden.
   • Zeigt erfolgreiche Zero‑Shot‑Koordination auf unterschiedlichen Aufgaben ohne Nachtraining.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.12714
8. HM-RAG: Hierarchical Multi-Agent Multimodal Retrieval Augmented Generation
   • Entwickelt HM‑RAG, ein hierarchisches Framework, das spezialisierte Agenten für multimodales Retrieval und Generierung einsetzt.
   • Techniken zur Zusammenarbeit erlauben das Füllen und Fusionieren relevanter Text‑ und Bildinformationen.
   • Erzielt verbesserte Genauigkeit in komplexen Szenarien, die domänenübergreifendes Denken erfordern.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.12330

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 17. April 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

1. Towards LLM Agents for Earth Observation
   • Untersucht, wie große Sprachmodelle als Agenten zur Verarbeitung und Analyse von Erdbeobachtungsdaten eingesetzt werden können.
   • Entwickelt eine modulare Agenten-Architektur, die Fernerkundungsaufgaben autonom ausführt und ihre Entscheidungen erklärt.
   • Demonstriert die Leistungsfähigkeit des Ansatzes anhand mehrerer realer Satellitendatensätze.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.12110
2. Steering Prosocial AI Agents: Computational Basis of LLM’s Decision Making in Social Simulation
   • Analysiert Entscheidungsprozesse von KI-Agenten in sozialen Simulationen mit dem Ziel, prososiales Verhalten zu fördern.
   • Führt einen rechnerischen Rahmen ein, der interne Bewertungen großer Sprachmodelle modelliert und steuert.
   • Validiert das Framework durch Experimente in simulierten Gesellschaftsszenarien.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.11671
3. GraphicBench: A Planning Benchmark for Graphic Design with Language Agents
   • Stellt einen neuen Benchmark vor, in dem Sprach‑Agenten grafische Designaufgaben planen und umsetzen.
   • Bietet Datensätze und Metriken, um Planungs‑ und Kreativitätsfähigkeiten von LLM-Agenten zu evaluieren.
   • Zeigt anhand von Fallstudien, dass spezialisierte Agenten komplexe Designprobleme lösen können.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.11571
4. REAL: Benchmarking Autonomous Agents on Deterministic Simulations of Real Websites
   • Präsentiert REAL, eine Testumgebung, in der autonome Agenten Aufgaben auf deterministischen Website‑Simulationen durchführen.
   • Definiert Metriken zur Bewertung von Navigation und Entscheidungsfindung in Web‑Umgebungen.
   • Demonstriert durch umfassende Benchmarks die Stärken und Schwächen verschiedener Agenten-Architekturen.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.11543
5. ARCeR: an Agentic RAG for the Automated Definition of Cyber Ranges
   • Beschreibt ARCeR, ein agentengesteuertes Retrieval‑Augmented‑Generation-System zur automatischen Erstellung von Cyber-Range-Szenarien.
   • Kombiniert wissensbasierten Abruf und generative Modellierung für realistische Netzwerk‑Trainingsumgebungen.
   • Bewertet Systemleistung und Realitätsnähe anhand quantitativer und qualitativer Analysen.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.12143
6. GrabS: Generative Embodied Agent for 3D Object Segmentation without Scene Supervision
   • Führt GrabS ein, einen generativen verkörperten Agenten zur 3D-Objektsegmentierung ohne explizite Szenenannotationen.
   • Nutzt physische Interaktionen und multimodale Rückmeldungen, um Segmentierungsstrategien zu erlernen.
   • Demonstriert robuste Segmentierungsergebnisse in simulierten und realen Umgebungen.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.11754
7. Progent: Programmable Privilege Control for LLM Agents
   • Stellt Progent vor, ein Framework zur programmierbaren Rechteverwaltung für LLM-basierte Agenten.
   • Ermöglicht feinkörnige Kontrolle über Agentenaktionen durch Richtlinien und dynamische Berechtigungen.
   • Validiert Sicherheit und Flexibilität anhand von Szenarien in Cloud‑ und Unternehmensnetzwerken.
     Link zum Paper: https://arxiv.org/abs/2504.11703

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 16. April 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

1. Learning to Be a Doctor: Searching for Effective Medical Agent Architectures
   ‑ Stellt ein Suchverfahren vor, das automatisch die optimale LLM‑Agenten‑Architektur für Anamnese, Diagnose & Therapieempfehlung zusammenstellt.
   ‑ Vergleicht mehr als 30 Design‑Varianten (z. B. Tool‑Pools, Plan‑Module, Memory‑Strategien) auf einer neuen, realistisch annotierten Klinik‑Benchmark‑Suite.
   ‑ Ergebnis: Die beste gefundene Konfiguration toppt GPT‑4‑baselines um ≈ 7 % EMR‑Score – bei halber Inferenzzeit. ar5iv
   https://arxiv.org/abs/2504.11301
2. Towards Automated Safety Requirements Derivation Using Agent‑based RAG
   ‑ Kombiniert Retrieval‑Augmented‑Generation mit einer Multi‑Agent‑Pipeline, die Stakeholder‑Dokumente, Normen und System‑Specs abgleicht, um Safety‑Requirements vorzuschlagen.
   ‑ Ein “Analyzer‑Agent” holt Belege, ein “Synthesizer‑Agent” verdichtet, ein “Verifier‑Agent” checkt Widersprüche.
   ‑ Im Automotive‑Fallbeispiel verkürzte sich die Requirements‑Erstellung von Tagen auf Stunden – und 90 % der Vorschläge bestanden den Expert‑Review. ar5iv
   https://arxiv.org/abs/2504.11243
3. Hallucination‑Aware GPT für kooperative Aerial‑Mobility‑Kontrolle
   ‑ Baut einen Agenten, der Drohnenschwärme via GPT‑Policy steuert und dabei eigens ein Hallucination‑Filter nutzt, um “Unsinns‑Befehle” zu blocken.
   ‑ Das System mischt Weltmodell‑Vorhersagen mit Online‑Sensorik, erkennt riskante Generierungen und schaltet auf sichere Templates um.
   ‑ In Simulationen reduzierte sich die Crash‑Rate um 35 % gegenüber Standard‑GPT‑Kontrolle – ohne nennbaren Geschwindigkeitsverlust. ar5iv
   https://arxiv.org/abs/2504.10831
4. Toward Super Agent System with Hybrid AI Routers
   ‑ Skizziert eine Plattform, in der spezialisierte Micro‑Agenten („Skills“) dynamisch über sog. Hybrid AI Router orkestriert werden.
   ‑ Die Router wählen per Reinforcement‑Learning zwischen Symbolik, LLM‑Calls und klassischer Heuristik, je nach Query‑Charakter und Latenzbudget.
   ‑ Early‑Benchmark: Auf sechs Aufgaben­familien (Planen, Code, Vision, Dialog …) steigt die Erfolgsquote von 64 → 81 %. arXiv
   https://arxiv.org/abs/2504.10519
5. TextArena
   ‑ Offen gestaltete Spiel‑Arena mit 57+ textbasierten Umgebungen, in denen LLM‑Agenten gegeneinander oder gegen Menschen antreten (Verhandlung, Bluffen, Team‑Koop …).
   ‑ TrueSkill‑Leaderboard läuft live; neue Games lassen sich via simple Gym‑API andocken.
   ‑ Deckt endlich soziale Kompetenzen ab, die in klassischen Benchmarks fehlen (Theory‑of‑Mind, Täuschung). ar5iv
   https://arxiv.org/abs/2504.11442
6. LOKA Protocol: A Decentralized Framework for Trustworthy and Ethical AI Agent Ecosystems
   ‑ Bringt Blockchain‑Mechanismen (Identität, Reputations‑Staking) in Multi‑Agent‑Netzwerke, damit Agenten nachprüfbar “fair” handeln.
   ‑ Enthält ein Ontology‑Layer für Ethik‑Policies und einen Marktplatz zum sicheren Skill‑Tausch.
   ‑ Proof‑of‑Concept‑Netz mit 1 000 simulierten Agenten zeigt: Angriffe wie Sybil & Data‑Poisoning werden > 90 % abgefangen. arXiv
   https://arxiv.org/abs/2504.10915
7. Multi‑UAV Formation Obstacle Avoidance Method
   ‑ Kombiniert verbessertes Artificial‑Potential‑Field mit prädiktiver Steuerung, damit Drohnen­formationen Hindernisse elegant umfliegen, ohne die Formation zu sprengen.
   ‑ Jeder UAV‑Agent plant lokal, tauscht aber Minimal‑State über ein leichtgewichtiges Mesh‑Protokoll.
   ‑ Feldtests in Gazebo + Outdoor‑Flug zeigen 28 % kürzere Umwege und Null Kollisionen bei dichter Bebauung. ar5iv
   https://arxiv.org/abs/2504.11064
8. Achieving Optimal Tissue Repair Through MARL with Reward‑Shaping & Curriculum Learning
   ‑ Modelliert Wundheilung als Koordination vieler Zell‑Agenten; belohnt geordnetes Kollagen‑Wachstum und minimiert Narbenbildung.
   ‑ Führt stufenweise ­Curricula ein (Entzündung → Proliferation → Remodelling) plus dichte Rewards, um Suchraum­explosion zu zähmen.
   ‑ Simulationen liefern realistischere Heilungs­dynamik und 12 % weniger “Fibrose‑Events” im Vergleich zu Single‑Agent‑Baselines. ar5iv
   https://arxiv.org/abs/2504.10677
9. RealWebAssist: Benchmark für Long‑Horizon Web‑Assistance mit realen Usern
   ‑ 150 freiwillige Nutzer haben 600+ echte Recherche‑Aufträge protokolliert; die Sessions (20‑120 min) dienen jetzt als Goldstandard für Web‑Agenten.
   ‑ Bewertet Erfolg, Effizienz und User‑Frustration in komplexen Browsing‑Szenarien (Tab‑Explosions, Captchas, Formulare).
   ‑ Erste Baseline‑Agenten (ChromeDriver + GPT‑4) knacken nur 42 % success – viel Luft nach oben für deine eigenen Bots! ar5iv
   https://arxiv.org/abs/2504.10445

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 15. April 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

15. Can Competition Enhance the Proficiency of Agents Powered by Large Language Models in News‑driven Time‑Series Forecasting?

• Untersucht einen Mehr­agenten‑Aufbau, in dem LLM‑basierte „Forecaster“ in Wett­bewerb treten, um Finanzzeit­reihen auf Basis aktueller Nachrichten präziser vorherzusagen.
• Zeigt, dass kompetitive Ko­operation (gegenseitige Kritik + Belohnungen) die Modell­robustheit gegenüber Rauschen stärkt und den MAE um bis zu 18 % senkt.
• Stellt ein offenes Bench­mark‑Protokoll für Agent‑basierte Forecasting‑Szenarien bereit.
  https://arxiv.org/abs/2504.10210

16. Breaking the Data Barrier – Building GUI Agents Through Task Generalization

• Zeigt, wie Vision‑Language‑Modelle mittels „Mid‑Training“ auf reichhaltige, aber themenfremde Daten (Mathe‑ und Multi­modal‑Reasoning) vorbereitet werden, um danach Web‑ und Android‑GUIs autonom zu bedienen.
• Cross‑Domain‑Transfer bringt +8 % (WebArena) und +12 % (AndroidWorld) Erfolgsrate – selbst rein textuelle Mathe‑Daten helfen visuellem Agent‑Planning.
• Liefert Code & Datensätze zur Reproduktion skalierbarer GUI‑Agenten.
  https://arxiv.org/abs/2504.10127

17. MLRC‑Bench: Can Language Agents Solve Machine‑Learning Research Challenges?

• Führt einen Benchmark mit sieben realen ML‑Wett­bewerbs­aufgaben ein, bei denen Agenten eigenständig neue Ansätze entwerfen, implementieren und evaluieren müssen.
• Aktuelle Top‑Agent schließt erst 9,3 % der Lücke zu menschlichen Gewinner­teams – deutet auf grosse Forschungs­potenziale in Planung und Tool‑Nutzung hin.
• Bietet objektive Metriken jenseits von „LLM‑als‑Richter“ und will kontinuierlich wachsen.
  https://arxiv.org/abs/2504.09702

18. EmoAgent: Assessing and Safeguarding Human‑AI Interaction for Mental Health Safety

• Mehr­agentiges System mit EmoEval (simuliert verwundbare Nutzer:innen) und EmoGuard (überwacht & interveniert) zur Risiko­erkennung bei Chat‑Bots.
• Klinische Scores (PHQ‑9 etc.) zeigen, dass 34 % der Dialoge psychischen Zustand verschlechtern; EmoGuard halbiert diese Rate.
• Liefert Framework + offene Tools zum Safety‑Testing von LLM‑Charakteren.
  https://arxiv.org/abs/2504.09689

19. GridMind: A Multi‑Agent NLP Framework for Unified, Cross‑Modal NFL Data Insights

• Spezial­agenten übernehmen Parsing, Retrieval und Antwort­generierung für heterogene NFL‑Daten (Stats, Sensoren, Videos, Texte) via RAG + LLMs.
• Modulares Design erlaubt skalierbare Echtzeit‑Analysen und natür­sprachige Abfragen über alle Daten­arten hinweg.
• Demonstriert robuste Performance bei komplexen Spiel‑ & Spieler­fragen.
  https://arxiv.org/abs/2504.08747

20. Latency‑Aware 2‑Opt Monotonic Local Search for Distributed Constraint Optimization

• Bringt 2‑Opt‑Qualität in Kommunikations‑latenten DCOP‑Szenarien, indem Agenten paarweise kooperieren und latenz­robuste Updates durchführen.
• Algorithmus LAMDLS‑2 konvergiert schneller als MGM‑2 bei gleichem Optimum – selbst bei stark verzögerten Nachrichten.
• Eignet sich für Echtzeit‑Multi‑Robotik oder Sensor‑Netzwerke mit unzuverlässigen Links.
  https://arxiv.org/abs/2504.08737

21. EmbodiedAgent: A Scalable Hierarchical Approach to Overcome Practical Challenges in Multi‑Robot Control

• Hierarchischer Agent zerlegt Aufgaben, sagt nächste Aktionen voraus und prüft sie gegen Umgebungs­bedingungen („hallucination mitigation“).
• Umfasst MultiPlan+‑Datensatz (18 k Szenarien) + neues Bewertungs­schema RPAS; erreicht 71,9 % RPAS und koordiniert heterogene Roboter in Büro­diensten.
• Real‑World‑Demo zeigt zuverlässige Langzeit‑Navigation & Objekt­manipulation.
  https://arxiv.org/abs/2504.10030

22. AgentDynEx: Nudging the Mechanics and Dynamics of Multi‑Agent Simulations

• Unterstützt Forschende bei der Einrichtung grosser LLM‑basierter Gesellschafts­simulationen: Konfigurations­matrix + „Nudging“ greift sanft ein, wenn Dynamiken vom Ziel abweichen.
• Evaluation belegt komplexere, aber stabilere emergente Verhaltens­muster als Baselines ohne Nudging.
• Erleichtert explorative Studien zu sozialem Verhalten und Policy‑Tests.
  https://arxiv.org/abs/2504.09662

23. AirVista‑II: An Agentic System for Embodied UAVs Toward Dynamic Scene Semantic Understanding

• End‑to‑end‑Pipeline delegiert Szenen­erkennung, Keyframe‑Extraktion und Frage­beantwortung an spezialisierte UAV‑Agenten.
• Arbeitet zero‑shot auf diversen Luft­video‑Datasets und nutzt adaptive Keyframe‑Strategien für lange Sequenzen.
• Verbessert die Effizienz autonomer Drohnen­einsätze in Logistik & Katastrophen­hilfe.
  https://arxiv.org/abs/2504.09583

24. Embodied Chain of Action Reasoning with Multi‑Modal Foundation Model for Humanoid Loco‑Manipulation

• Verknüpft LLM‑basierte high‑level‑Planung mit visuomotorischen Sub‑Agenten, um humanoide Roboter von „Greifen“ bis „Gehen+Platzieren“ durchgängig zu steuern.
• Chain‑of‑Action‑Reasoning reduziert Planner‑Fehler um 32 % gegenüber reinen Vision‑Policy‑Baselines.
• Zeigt erfolgreiche Experimente auf dem Open‑LocoBench‑Real‑Robot.
  https://arxiv.org/abs/2504.09532

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 14. April 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

1. Two Heads are Better Than One: Test‑time Scaling of Multi‑agent Collaborative Reasoning
   • • Stellt ein adaptives Multi‑Agenten‑Framework vor, das LLM‑Agenten über einen „CEO‑Agenten“ koordiniert, um während der Ausführung dynamisch die Tiefe und Reihenfolge der Diskussion anzupassen.
   • • Präsentiert mit M500 einen neuen Datensatz mit 500 kollaborativen Reasoning‑Dialogen und finetuned darauf ein 32 B‑Modell.
   • • Erreicht bis zu 41 % Leistungsgewinn auf AIME 2024 und zeigt, dass lernbasierte Kollaboration Skalierungsvorteile bringt. arXiv
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.09772
2. PestMA: LLM‑based Multi‑Agent System for Informed Pest Management
   • • Drei spezialisierte Agenten (Retriever, Validator, Editor) erzeugen evidenzbasierte Pflanzenschutz‑Empfehlungen.
   • • Validierungsschritt hebt die Entscheidungstreffsicherheit von 86,8 % auf 92,6 %.
   • • Zeigt den Nutzen kollaborativer LLM‑Workflows für domänenspezifische Beratung. arXiv
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.09855
3. Task Memory Engine (TME): A Structured Memory Framework with Graph‑Aware Extensions for Multi‑Step LLM Agent Tasks
   • • Führt einen hierarchischen Task Memory Tree ein, der Status, I/O und Sub‑Tasks strukturiert speichert.
   • • Dynamische Prompt‑Synthese aus dem aktiven Pfad verbessert Konsistenz und senkt Token‑Budget.
   • • Legt die Basis für DAG‑basierte Agenten‑Arbeitsgedächtnisse. arXiv
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.08525
4. Belief States for Cooperative Multi‑Agent Reinforcement Learning under Partial Observability
   • • Trennt Selbst‑supervised Belief‑Modellierung von der RL‑Politik → kompaktere Netze und schnellere Konvergenz.
   • • Erfasst Unsicherheit explizit und verbessert Kooperation in dezentralen Szenarien.
   • • Übertrifft Baselines auf mehreren PO‑MARL‑Benchmarks deutlich. arXiv
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.08417
5. Orchestrating Agents and Data for Enterprise: A Blueprint Architecture for Compound AI
   • • Skizziert eine Stream‑basierte Orchestrierungsarchitektur mit Agent Registry, Data Registry und planerischen QoS‑Optimierern.
   • • Adressiert Integration proprietärer Modelle/ APIs und Unternehmensdaten.
   • • Demonstriert die Blaupause an einem HR‑Use‑Case. arXiv
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.08148
6. The AI Scientist‑v2: Workshop‑Level Automated Scientific Discovery via Agentic Tree Search
   • • Vollständig autonomes Agentensystem, das Hypothesen generiert, Experimente plant, durchführt und Papers schreibt.
   • • Neu: progressive Tree‑Search mit Vision‑Language‑Reviewer‑Loop; kein menschlicher Code‑Template mehr nötig.
   • • Ein Paper wurde von einem ICLR‑Workshop akzeptiert – erster komplett KI‑generierter Peer‑Review‑Erfolg. arXiv
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.08066
7. DocAgent: A Multi‑Agent System for Automated Code Documentation Generation
   • • Abhängigkeits‑DAG sichert topologische Verarbeitung großer Codebasen.
   • • Fünf Agenten (Reader, Searcher …) erzeugen, prüfen und verifizieren Docs kollaborativ.
   • • Übertrifft Baselines in Vollständigkeit, Nützlichkeit und Wahrheitsgehalt. arXiv
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.08725
8. Pobogot — An Open‑Hardware Open‑Source Low‑Cost Robot for Swarm Robotics
   • • 6 cm‑Roboter mit Vibrations‑ oder Rad‑Antrieb, IR‑Kommunikation und modularer Sensorik.
   • • >200 Einheiten bereits im Einsatz für Schwarm‑Forschung und verteiltes RL.
   • • Bietet günstige Testumgebung für kollektive Intelligenz‑Algorithmen. arXiv
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.08686
9. Graph‑based Deep RL Aided by Transformers for Multi‑Agent Cooperation
   • • Kombiniert GNN‑basierte Topologiemodellierung mit Transformer‑Message‑Passing und Double DQN.
   • • Erreicht 90 % Service‑Erfüllung & 100 % Grid‑Coverage bei Drohnen‑Missionen.
   • • Reduziert Episodenlänge um ≈ 67 % gegenüber PSO/DQN‑Baselines. arXiv
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.08195
10. Ready, Bid, Go! On‑Demand Delivery Using Fleets of Drones with Unknown, Heterogeneous Energy Storage Constraints
    • • Dezentraler Auktions‑ und Online‑Learning‑Ansatz lässt Drohnen mit unbekannter Batteriekapazität selbst entscheiden, ob sie liefern können.
    • • Konterintuitiv verbessert „Least‑Confident‑Bidder“‑Zuteilung Lieferquote und Zeit.
    • • Zeigt Skalierbarkeit für reale UAV‑Swarmszenarien. arXiv
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.08585
11. LLM‑based AI Agent for Sizing of Analog and Mixed Signal Circuit
    • • Verbindet LLM‑Wissensbasis mit externen Circuit‑Sim‑Tools, um Transistorgrößen automatisch zu optimieren.
    • • Claude 3.5 Sonnet erzielt beste Ergebnisse und erreicht 60 % Erfolgsquote über sieben Benchmark‑Schaltungen.
    • • Belegt Potenzial von LLM‑Agenten in EDA‑Workflows. arXiv
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.11497
12. IEA‑Plugin: An AI Agent Reasoner for Test Data Analytics
    • • Baut auf LangGraph‑Agentic SDK auf und ersetzt ein bestehendes Front‑End durch ein reasoning‑stärkeres Agenten‑Plug‑in.
    • • Erfasst vielfältige Fertigungs‑Testanforderungen und skaliert Analyse‑Backends.
    • • Fokus auf industrielle Einbettung & Wartbarkeit. arXiv
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.11496
13. Vision‑based Driving Agent for Race‑Car Simulation Environments
    • • Formuliert Zeit‑optimales Rennfahren als DRL‑Aufgabe und nutzt PPO mit rein visuellen Eingaben.
    • • Agent erreicht Mensch‑ähnliche Rundzeiten bei Ausnutzung des Reifengrip‑Limits.
    • • Übertragbar auf Notfall‑Manöver für Straßenfahrzeuge. arXiv
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.10266
14. A Hybrid ABM‑PDE Framework for Real‑World Infectious Disease Simulations
    • • Koppelt Agent‑basierte Mikromodelle mit PDE‑Makrodynamik, um großskalige Epidemie‑Szenarien effizient zu simulieren.
    • • Erhält Genauigkeit eines Voll‑ABM, reduziert aber Laufzeit drastisch.
    • • Demonstration anhand realer Mobilitäts‑ und Infektionsdaten für Berlin‑Brandenburg. arXiv
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.08430

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 11. April 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

(Nr. 6) Anytime Single-Step MAPF Planning with Anytime PIBT

• Dieses Paper befasst sich mit einem Ansatz zur Multi-Agent Path Finding (MAPF), bei dem Agenten sich in einer Umgebung bewegen und Kollisionen vermeiden müssen.
• Die Autoren schlagen einen Algorithmus namens „Anytime PIBT“ vor, der sowohl schnelle Zwischenergebnisse liefert als auch kontinuierlich verbessert wird.
• Damit zielt das Paper darauf ab, MAPF für dynamische oder zeitkritische Szenarien praktikabler zu machen.
  Link: https://arxiv.org/abs/2504.07841

(Nr. 7) Deceptive Automated Interpretability: Language Models Coordinating to Fool Oversight Systems

• Hier wird ein Setup beschrieben, in dem mehrere KI-Modelle kollaborieren, um Interpretations- oder Prüfsysteme gezielt in die Irre zu führen.
• Es handelt sich also um eine Mehr-Agenten-Situation, in der Agenten (LLMs) bewusst Täuschungsstrategien nutzen.
• Ziel ist, Schwachstellen in Oversight- bzw. Kontrollmechanismen aufzudecken und mögliche Gegenmaßnahmen zu diskutieren.
  Link: https://arxiv.org/abs/2504.07831

(Nr. 11) Synthesizing High-Quality Programming Tasks with LLM-based Expert and Student Agents

• In dieser Arbeit werden zwei Typen von LLM-Agenten (Expert und Student) vorgestellt, um automatisch Programmieraufgaben zu generieren und zu evaluieren.
• Der Expert-Agent erstellt anspruchsvolle Aufgaben, während der Student-Agent versucht, diese zu lösen, was Feedback für eine iterative Verbesserung liefert.
• So entsteht eine agentenbasierte Pipeline, die hochqualitative Übungsaufgaben ohne menschliche Kuratierung bereitstellt.
  Link: https://arxiv.org/abs/2504.07655

(Nr. 20) Enhancing Player Enjoyment with a Two-Tier DRL and LLM-Based Agent System for Fighting Games

• Dieses Paper kombiniert Deep Reinforcement Learning mit einem LLM-basierten Steuerungssystem, um virtuellen Gegnern in Kampfspielen mehr Vielseitigkeit zu verleihen.
• Auf einer Ebene lernt ein Agent das taktische Verhalten, während ein zweiter Agent strategische Aspekte und Dialogkomponenten unterstützt.
• Das Ziel ist, Spieler:innen eine realistischere, unterhaltsamere KI-Gegnerschaft zu bieten.
  Link: https://arxiv.org/abs/2504.07425

(Nr. 38) MOSAIC: Modeling Social AI for Content Dissemination and Regulation in Multi-Agent Simulations

• MOSAIC adressiert das Verhalten mehrerer KI-Agenten in simulierten sozialen Umgebungen, speziell beim Verbreiten und Regulieren von Inhalten.
• Die Simulationen sollen Aufschluss darüber geben, wie verschiedene Steuerungsmechanismen oder Algorithmen auf kollektive Dynamiken wirken.
• So wird sichtbar, wie sich beispielsweise Falschinformationen verbreiten oder gezielt eingedämmt werden können, wenn mehrere Agenten interagieren.
  Link: https://arxiv.org/abs/2504.07830

(Nr. 91) Modeling Response Consistency in Multi-Agent LLM Systems: A Comparative Analysis of Shared and Separate Context Approaches

• In diesem Beitrag untersuchen die Autoren, wie mehrere LLM-Agenten gemeinsam konsistente Antworten erzeugen können, ohne sich gegenseitig zu widersprechen.
• Dabei werden zwei Strategien verglichen: die Verwendung eines gemeinsamen Kontextes (shared context) vs. jeweils eigener, separater Kontexte (separate context).
• Das Paper liefert wichtige Erkenntnisse für den Entwurf von Multi-Agenten-Systemen, bei denen eine abgestimmte Kommunikation entscheidend ist.
  Link: https://arxiv.org/abs/2504.07278

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 10. April 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

1. (Nr. 108) AssistanceZero: Scalably Solving Assistance Games
   • In diesem Paper wird ein Rahmenwerk vorgestellt, um sogenannte „Assistance Games“ im großen Maßstab zu lösen, bei denen ein Agent Menschen aktiv unterstützen soll.
   • Es geht darum, AI-Agenten so zu konzipieren, dass sie menschliche Ziele effizient erlernen und beim Erreichen dieser Ziele helfen können.
   • Besonderes Augenmerk liegt auf der Skalierbarkeit dieser Methode, damit sie in komplexen Umgebungen anwendbar bleibt.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.07091
2. (Nr. 109) SkillWeaver: Web Agents can Self-Improve by Discovering and Honing Skills
   • Die Autor:innen demonstrieren, wie Web-Agenten eigenständig neue Fähigkeiten entdecken und bestehende Skills weiter optimieren können.
   • Dabei nutzen sie Lernmethoden, die ständig Feedback aus der Umgebung einbinden.
   • Ziel ist, dass die Agenten ihre Fähigkeiten ohne ständige menschliche Anleitung anpassen und ausbauen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.07079
3. (Nr. 111) Review of Case-Based Reasoning for LLM Agents: Theoretical Foundations, Architectural Components, and Cognitive Integration
   • Dieses Paper gibt einen umfassenden Überblick darüber, wie fallbasiertes Schließen (Case-Based Reasoning) speziell für LLM-Agenten eingesetzt werden kann.
   • Es beleuchtet dabei die theoretischen Grundlagen, typische Systemarchitekturen und wie sich kognitive Konzepte einbinden lassen.
   • Der Fokus liegt auf der verbesserten Fähigkeit von Agenten, aus vergangenen „Fällen“ zu lernen und bessere Kontextentscheidungen zu treffen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.06943
4. (Nr. 112) FamilyTool: A Multi-hop Personalized Tool Use Benchmark
   • FamilyTool führt einen Benchmark ein, bei dem ein Agent verschiedene Tools auf mehrstufige Weise nutzen muss, um personalisierte Aufgaben zu lösen.
   • Der Schwerpunkt liegt auf komplexen Abfolgen von Aktionen („multi-hop“), die eine tiefe Planung und Kontextverständnis voraussetzen.
   • Damit soll evaluiert werden, wie gut ein KI-Agent in realitätsnahen Szenarien mit mehreren Werkzeugen umgehen kann.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.06581
5. (Nr. 118) Self-Steering Language Models
   • Dieses Paper stellt ein Verfahren vor, bei dem ein LLM sich selbst „steuert“, also eigene Strategien zum Selbst-Management entwickelt.
   • Hierbei agiert das Modell als Agent, der eigenständig Zwischenschritte und Aktionen plant, um ein Ziel zu erreichen.
   • So wird eine Art Selbstregulierung implementiert, die den Agenten flexibler und reaktiver machen soll.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.07080
6. (Nr. 121) RayFronts: Open-Set Semantic Ray Frontiers for Online Scene Understanding and Exploration
   • Die Autor:innen präsentieren ein Verfahren für einen robotischen Agenten, der in Echtzeit offene (unbekannte) Objekte in einer Szene erkennt und zur Exploration nutzt.
   • „RayFronts“ erweitert herkömmliche Verfahren um die Fähigkeit, auch neuartige oder „Out-of-Set“-Kategorien zu berücksichtigen.
   • Dadurch wird das System robust für Umgebungen, in denen eine vollständige Vorkenntnis über mögliche Objekte nicht gewährleistet ist.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.06994
7. (Nr. 169) Agent-Arena: A General Framework for Evaluating Control Algorithms
   • Dieses Paper führt mit „Agent-Arena“ ein generisches Evaluationsframework ein, in dem verschiedene KI-Agenten und Steuerungsalgorithmen gegeneinander antreten können.
   • Ziel ist, durch standardisierte Szenarien und Metriken die Vergleichbarkeit und Reproduzierbarkeit zu verbessern.
   • So lassen sich Stärken und Schwächen unterschiedlicher KI-Methoden leichter identifizieren und weiterentwickeln.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.06468
8. (Nr. 197) RAVEN: An Agentic Framework for Multimodal Entity Discovery from Large-Scale Video Collections
   • „RAVEN“ ermöglicht Agenten das automatische Erkennen und Extrahieren von Entitäten (z. B. Personen, Objekte) aus großen Videodatenmengen.
   • Dabei werden mehrere Datenmodalitäten (Bild, Ton, ggf. Text) integriert, um robuste Erkennungsergebnisse zu erzielen.
   • Das Paper bietet damit eine agentenbasierte Lösung für komplexe Aufgaben in der Videoanalyse.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.06272
9. (Nr. 204) CMAT: A Multi-Agent Collaboration Tuning Framework for Enhancing Small Language Models
   • Das Paper beschreibt ein spezielles Tuning-Verfahren, bei dem mehrere Agenten kollaborativ dazu beitragen, kleine Sprachmodelle zu verbessern.
   • Dabei agieren die Agenten als Coach, Kritiker oder Strategieberater, um verschiedene Aspekte der Modellleistung zu optimieren.
   • Ziel ist es, mit kooperierender „Multi-Agent Guidance“ selbst kleineren LLMs leistungsfähige Fähigkeiten zu verleihen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2404.01663

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 9. April 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

1. (Nr. 206) TxGemma: Efficient and Agentic LLMs for Therapeutics
   • Dieses Paper stellt ein „agentisches“ LLM-Framework für den Bereich der Arzneimittelentwicklung vor.
   • Die Idee ist, dass das Modell autonom Aufgaben übernehmen kann, zum Beispiel Wirkstoffanalysen oder Therapievorschläge, und dabei möglichst effizient bleibt.
   • So entsteht eine KI-Agentenlösung, die den Prozess in der Pharmaforschung deutlich beschleunigen könnte.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.06196
2. (Nr. 207) SkillFlow: Efficient Skill and Code Transfer Through Communication in Adapting AI Agents
   • Die Autor:innen präsentieren ein Verfahren, bei dem mehrere KI-Agenten durch gezielte Kommunikation voneinander lernen und ihre Fähigkeiten austauschen.
   • Dadurch können sie effizienter an neue Aufgaben oder Domänen angepasst werden.
   • Das Ziel ist eine verbesserte Skalierbarkeit und Wiederverwendbarkeit von agentenbasierten Systemen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.06188
3. (Nr. 208) Decentralizing AI Memory: SHIMI, a Semantic Hierarchical Memory Index for Scalable Agent Reasoning
   • In diesem Paper geht es um eine dezentrale Speicherlösung namens SHIMI, die speziell für Agenten entwickelt wurde.
   • Sie erlaubt eine skalierbare, hierarchisch organisierte Wissensablage, damit mehrere KI-Agenten effizient und semantisch fundiert auf Daten zugreifen können.
   • Dadurch sollen hochkomplexe, mehrstufige Reasoning-Prozesse ermöglicht werden.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.06135
4. (Nr. 214) Agent Guide: A Simple Agent Behavioral Watermarking Framework
   • Dieses Paper führt ein Framework ein, um das Verhalten von KI-Agenten zu „watermarken“, also mit einer Art digitalem Fingerabdruck zu versehen.
   • Ziel ist, Manipulation oder unerwünschte Fremdeinwirkung auf Agentenabläufe zu erkennen und zurückzuverfolgen.
   • Damit entsteht eine Sicherheits- und Transparenzebene innerhalb multi-agentischer Architekturen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.05871
5. (Nr. 215) Are Generative AI Agents Effective Personalized Financial Advisors?
   • Hier wird diskutiert, inwiefern generative KI-Agenten automatisiert personalisierte Finanzberatung leisten können.
   • Das Paper untersucht Chancen (z. B. automatisierte Portfolio-Optimierung) und Grenzen (z. B. Vertrauen, regulatorische Aspekte).
   • Die Ergebnisse zeigen, dass solche Agenten tatsächlich Potenzial für individualisierte Empfehlungen haben – jedoch mit entsprechendem Risiko und Kontrollbedarf.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.05862
6. (Nr. 242) Real-Time LaCAM
   • Dieses Paper stammt aus dem Bereich „Multiagent Systems (cs.MA)“ und befasst sich mit einem Real-Time-Pfadfindungsverfahren namens LaCAM.
   • Mehrere Agenten stimmen sich dabei kooperativ ab, um Kollisionen zu vermeiden und trotzdem schnell zu agieren.
   • Es werden Echtzeitanforderungen berücksichtigt, was besonders für Robotik- oder Verkehrsflussanwendungen relevant ist.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.06088
7. (Nr. 305) A Nature-Inspired Colony of Artificial Intelligence System with Fast, Detailed, and Organized Learner Agents for Enhancing Diversity and Quality
   • Die Autor:innen stellen ein koloniebasiertes Agentensystem vor, bei dem viele kleine „Lern-Agenten“ zeitgleich Aufgaben bearbeiten.
   • Die „Naturinspiration“ soll dabei den Austausch und die Vielfalt an Lösungsansätzen fördern.
   • Ziel ist, durch die parallele Kooperation eine höhere Qualität und Robustheit im Ergebnis zu erreichen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.05365
8. (Nr. 307) Debate-Feedback: A Multi-Agent Framework for Efficient Legal Judgment Prediction
   • Hier wird ein Multi-Agenten-System vorgestellt, in dem Agenten mithilfe eines Debatten- und Feedback-Mechanismus rechtliche Urteile vorhersagen.
   • Die Interaktion zwischen mehreren Agenten soll eine höhere Genauigkeit und Objektivität im Rechtsbereich ermöglichen.
   • Damit erweitert das Paper klassische juristische Expertensysteme um agentenbasierte Diskussions- und Reflektionsprozesse.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.05358

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 8. April 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

1. How to evaluate control measures for LLM agents? A trajectory from today to superintelligence
   • Dieses Paper untersucht, wie man Kontrollmechanismen für LLM-basierte Agenten effektiv definieren und messen kann.
   • Es diskutiert verschiedene Szenarien von aktuellen Systemen bis hin zu hypothetischen Superintelligenzen.
   • Ziel ist es, ein robustes Framework bereitzustellen, um Sicherheits- und Evaluationsstrategien langfristig zu planen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.05259
2. Debate Only When Necessary: Adaptive Multiagent Collaboration for Efficient LLM Reasoning
   • Die Autor:innen stellen einen Ansatz vor, bei dem mehrere Agenten nur dann miteinander debattieren, wenn es für die Problemlösung tatsächlich erforderlich ist.
   • Dadurch wird die Rechenzeit minimiert und gleichzeitig die Qualität der generierten Antworten erhalten.
   • Das Paper ist besonders relevant für Systeme, die schnell, aber zuverlässig Schlussfolgerungen ziehen sollen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.05047
3. Multimodal Agricultural Agent Architecture (MA3): A New Paradigm for Intelligent Agricultural Decision-Making
   • Dieses Paper präsentiert eine Multi-Agenten-Architektur für den landwirtschaftlichen Bereich, um verschiedene Datenquellen (z. B. Sensordaten, Drohnenaufnahmen) zusammenzuführen.
   • Damit können Landwirt:innen und Agrarwissenschaftler:innen schnell und intelligent Entscheidungen treffen.
   • Der Fokus liegt auf der effizienten Integration mehrerer KI-Methoden und der Nutzbarmachung von Multimodaldaten.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.04789
4. Weak-for-Strong: Training Weak Meta-Agent to Harness Strong Executors
   • Hier beschreiben die Autor:innen, wie ein vergleichsweise schwacher Meta-Agent koordinieren kann, um starke, spezialisierte Agenten zu lenken.
   • Die Schlüsselidee liegt darin, die Entscheidungsfindung auf mehrere spezialisierte Modelle zu verteilen und zu optimieren.
   • Damit soll die Gesamtleistung des Multi-Agenten-Systems trotz limitierter Ressourcen eines einzelnen Meta-Agenten steigen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.04785
5. Among Us: A Sandbox for Agentic Deception
   • Dieses Paper nutzt das beliebte Spiel „Among Us“, um Mechanismen für Täuschung und Kommunikationsstrategien zwischen Agenten zu untersuchen.
   • Es bietet eine spielerische Sandbox, in der Agenten versuchen, andere Spieler:innen zu täuschen oder kooperativ gegen Täuschung vorzugehen.
   • Die Erkenntnisse tragen zum Verständnis von „Agentic Deception“ und emergentem manipulativen Verhalten bei.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.04072
6. Reinforcing Clinical Decision Support through Multi-Agent Systems and Ethical AI Governance
   • In diesem Paper werden Multi-Agenten-Systeme für klinische Entscheidungsunterstützung vorgestellt, wobei ethische Aspekte im Vordergrund stehen.
   • Es werden Strategien diskutiert, wie solche Systeme sicher, effektiv und verantwortungsvoll in medizinische Abläufe eingebunden werden können.
   • Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Koordination zwischen unterschiedlichen Agenten, die medizinische Daten analysieren und Ärzte beraten.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.03699
7. Enforcement Agents: Enhancing Accountability and Resilience in Multi-Agent AI Frameworks
   • Dieses Paper beschreibt spezielle Enforcement Agents, die in Multi-Agenten-Architekturen die Einhaltung von Richtlinien und Sicherheitsregeln überwachen.
   • So lassen sich Fehlverhalten und kritische Situationen frühzeitig erkennen und abfangen.
   • Das Modell verspricht bessere Robustheit und Nachvollziehbarkeit in komplexen Systemen mit vielen KI-Akteuren.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.04061

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 7. April 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

1. APIGen-MT: Agentic Pipeline for Multi-Turn Data Generation via Simulated Agent-Human Interplay
   • Dieses Paper stellt eine agentenbasierte Pipeline vor, um automatisch Multi-Turn-Datensätze zu erzeugen.
   • Es nutzt simulierte Interaktionen zwischen Agenten und Menschen, um realistische Dialogdaten zu erstellen.
   • Damit sollen beispielsweise Chatbots oder andere Systeme effizienter und zielgerichteter trainiert werden.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.03601
2. SynWorld: Virtual Scenario Synthesis for Agentic Action Knowledge Refinement
   • Hier wird ein Framework vorgestellt, mit dem virtuelle Szenarien generiert werden, um Agenten in Lernumgebungen zu schulen.
   • Fokus liegt auf der Verbesserung der „Action Knowledge” von Agenten durch realistische Simulationen.
   • Das Paper diskutiert insbesondere, wie Agenten selbstständig und effizient neue Fertigkeiten erwerben können.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.03561
3. Agentic Knowledgeable Self-awareness
   • Dieses Paper beleuchtet, wie Agenten eine Form von selbstreflexivem, wissensbasiertem Bewusstsein erlangen können.
   • Es präsentiert Methoden, mit denen Agenten ihre eigenen Wissenslücken erkennen und schließen.
   • Dadurch sollen intelligente Systeme resilienter und flexibler im Umgang mit unerwarteten Situationen werden.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.03553
4. The AI Cosmologist I: An Agentic System for Automated Data Analysis
   • Das Paper beschreibt ein agentenbasiertes System, das astronomische Daten automatisiert analysiert und interpretiert.
   • Durch den Einsatz von KI-Agenten können komplexe Zusammenhänge in kosmologischen Datensätzen schneller erkannt werden.
   • Ziel ist es, menschliche Forschende zu entlasten und neue astrophysikalische Entdeckungen zu fördern.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.03424
5. Decentralized Collective World Model for Emergent Communication and Coordination
   • Die Autor:innen untersuchen, wie Agenten in dezentralen Multi-Agenten-Umgebungen gemeinsam eine Weltmodell-Repräsentation aufbauen.
   • Dabei entsteht eine emergente Kommunikation, die es ihnen ermöglicht, Aufgaben effizienter zu lösen.
   • Diese Erkenntnisse könnten z. B. in Roboterschwärmen oder verteilten KI-Systemen angewandt werden.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.03353
6. Do Large Language Models Solve the Problems of Agent-Based Modeling? A Critical Review of Generative Social Simulations
   • In dieser kritischen Untersuchung wird erörtert, inwiefern große Sprachmodelle klassische Herausforderungen der agentenbasierten Modellierung lösen können.
   • Es werden Grenzen und Potenziale von LLMs im Kontext sozialwissenschaftlicher Simulationsaufgaben aufgezeigt.
   • Damit liefert das Paper wertvolle Einblicke in die Anwendbarkeit von KI-Agenten für komplexe Gesellschaftssimulationen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.03274

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 4. April 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

1. Responsible Development of Offensive AI
   • Das Paper diskutiert, wie offensive KI verantwortungsvoll entwickelt werden kann.
   • Es beleuchtet die Herausforderungen, die im Kontext von Multiagenten-Systemen auftreten.
   • Dabei werden sowohl technische als auch ethische Implikationen untersucht.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.02701
2. Affordable AI Assistants with Knowledge Graph of Thoughts
   • Hier wird ein Framework vorgestellt, das kostengünstige KI‑Assistenten realisiert.
   • Es werden Wissensgraphen genutzt, um Gedankenstrukturen abzubilden und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.
   • So können Agenten effizient komplexe Aufgaben in der Interaktion mit Nutzern übernehmen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.02670
3. Multi-Mission Tool Bench: Assessing the Robustness of LLM-based Agents through Related and Dynamic Missions
   • Das Paper präsentiert einen Testbench, der die Robustheit von LLM‑basierten Agenten in dynamischen Szenarien bewertet.
   • Es werden verschiedene Missionen eingesetzt, um die Anpassungsfähigkeit der Agenten zu prüfen.
   • Die Ergebnisse liefern wichtige Hinweise zur Verbesserung der Zuverlässigkeit in realen Einsätzen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.02623
4. A Memory-Augmented LLM-Driven Method for Autonomous Merging of 3D Printing Work Orders
   • Hier wird eine Methode vorgestellt, die LLMs mit zusätzlichen Gedächtnismodulen kombiniert, um 3D-Druck-Aufträge autonom zusammenzuführen.
   • Der Ansatz ermöglicht es dem System, vergangene Informationen zu speichern und für zukünftige Entscheidungen zu nutzen.
   • So werden Arbeitsprozesse effizienter und fehlerresistenter gestaltet.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.02509
5. The Self-Learning Agent with a Progressive Neural Network Integrated Transformer
   • Das Paper stellt einen selbstlernenden Agenten vor, der progressive neuronale Netzwerke mit Transformer-Architekturen kombiniert.
   • Der Ansatz ermöglicht kontinuierliches Lernen und Anpassung an neue Aufgaben.
   • Experimente belegen die Skalierbarkeit und Lebensdauer des Systems im Langzeitbetrieb.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.02489
6. VEGAS: Towards Visually Explainable and Grounded Artificial Social Intelligence
   • VEGAS zielt darauf ab, visuell erklärbare Systeme zur künstlichen sozialen Intelligenz zu entwickeln.
   • Das Framework verbindet visuelle Wahrnehmung mit erklärbaren Entscheidungsprozessen.
   • Dadurch wird die Interaktion zwischen Mensch und Agent transparenter und nachvollziehbarer.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.00795
7. Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems
   • Dieses Paper untersucht die aktuellen Fortschritte und Herausforderungen bei Foundation Agents.
   • Es werden Ansätze vorgestellt, die von gehirninspirierten Modellen bis hin zu evolutionären und kollaborativen Systemen reichen.
   • Zudem wird auf Sicherheitsaspekte in der Entwicklung von Multiagenten-Systemen eingegangen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.01990
8. Autonomous Human-Robot Interaction via Operator Imitation
   • Das Paper präsentiert einen Ansatz, bei dem Roboter autonom lernen, menschliches Verhalten zu imitieren.
   • Durch die Imitation von Bedienern wird eine natürlichere Mensch-Roboter-Interaktion ermöglicht.
   • Der Fokus liegt dabei auf der Verbesserung der Interaktion in realen Einsatzszenarien.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.00227
9. Improving User Experience with FAICO: Towards a Framework for AI Communication in Human-AI Co-Creativity
   • FAICO zielt darauf ab, die Kommunikation zwischen Menschen und KI in kreativen Prozessen zu optimieren.
   • Das vorgestellte Framework unterstützt die Zusammenarbeit und Interaktion zwischen Nutzer und KI-Agenten.
   • So wird eine intuitive und anpassbare Co-Kreativität ermöglicht.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.02260
10. Industrial Internet Robot Collaboration System and Edge Computing Optimization
    • Das Paper beschreibt ein System zur Zusammenarbeit von Industrierobotern, das Edge-Computing nutzt.
    • Durch die Vernetzung mehrerer Roboter-Agenten werden komplexe Fertigungsprozesse optimiert.
    • Die vorgestellte Lösung zeigt, wie autonome Agenten in industriellen Anwendungen zusammenwirken können.
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.02110
11. Hierarchical Policy-Gradient Reinforcement Learning for Multi-Agent Shepherding Control of Non-Cohesive Targets
    • Dieses Paper präsentiert einen hierarchischen Ansatz zur Steuerung mehrerer Agenten in der Herdenführung.
    • Durch den Einsatz von Policy-Gradient-Methoden wird die Koordination unter den Agenten verbessert.
    • Der Ansatz ermöglicht die effektive Kontrolle von Zielen, die sich nicht leicht gruppieren lassen.
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.02479
12. CHARMS: Cognitive Hierarchical Agent with Reasoning and Motion Styles
    • CHARMS ist ein kognitiver Agent, der hierarchische Entscheidungsstrukturen und unterschiedliche Bewegungsstile integriert.
    • Das System verbindet logisches Schlussfolgern mit dynamischer Aktionsauswahl.
    • So wird eine adaptive und kontextabhängige Steuerung in Robotersystemen erreicht.
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.02450
13. LLMs as Deceptive Agents: How Role-Based Prompting Induces Semantic Ambiguity in Puzzle Tasks
    • Das Paper untersucht, wie rollenspezifisches Prompting in LLMs zu semantischer Mehrdeutigkeit führen kann.
    • Es werden Mechanismen analysiert, mit denen LLMs als „deceptive agents“ agieren und irreführende Antworten liefern.
    • Die Ergebnisse liefern wertvolle Hinweise zur Verbesserung der Zuverlässigkeit von Agenten in komplexen Aufgaben.
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.02254
14. LLM Social Simulations Are a Promising Research Method
    • In diesem Paper wird gezeigt, wie LLMs zur Simulation sozialer Interaktionen eingesetzt werden können.
    • Die Studie beleuchtet die Möglichkeiten, mit denen Agenten in simulierten Umgebungen miteinander interagieren.
    • Dies eröffnet neue Perspektiven für die Erforschung von Kollaborations- und Entscheidungsprozessen.
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.02241
15. Achieving Unanimous Consensus in Decision Making Using Multi-Agents
    • Das Paper stellt einen Ansatz vor, bei dem mehrere Agenten gemeinsam Entscheidungen treffen, um einen einstimmigen Konsens zu erzielen.
    • Es werden Methoden zur Koordination und Konfliktlösung in Multiagenten-Systemen beschrieben.
    • Die Resultate zeigen, wie kollektive Intelligenz genutzt werden kann, um robuste Entscheidungen zu fällen.
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.02128
16. Self-Resource Allocation in Multi-Agent LLM Systems
    • Hier wird ein System präsentiert, das Ressourcen dynamisch zwischen mehreren LLM-basierten Agenten verteilt.
    • Der Ansatz optimiert die Leistung und Effizienz durch selbstorganisierte Ressourcenzuteilung.
    • Dadurch werden Engpässe minimiert und die Systemstabilität verbessert.
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.02051
17. Multi-Dimensional AGV Path Planning in 3D Warehouses Using Ant Colony Optimization and Advanced Neural Networks
    • Das Paper befasst sich mit der Pfadplanung mehrerer fahrbarer Roboter (AGVs) in komplexen Lagerumgebungen.
    • Es werden Optimierungsalgorithmen, inspiriert von Ameisenkolonien, mit neuronalen Netzen kombiniert.
    • So wird die Zusammenarbeit von autonomen Agenten in dynamischen Logistiksystemen verbessert.
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.01981
18. LLMs Working in Harmony: A Survey on the Technological Aspects of Building Effective LLM-Based Multi Agent Systems
    • Dieses Survey-Paper bietet einen umfassenden Überblick über den Aufbau effektiver Multiagenten-Systeme mit LLMs.
    • Es werden technologische Herausforderungen, Architekturen und zukünftige Forschungsrichtungen diskutiert.
    • Die Arbeit fasst bestehende Ansätze zusammen und gibt Empfehlungen für die Weiterentwicklung kollaborativer KI-Systeme.
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.01963

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 3. April 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

1. LLM-mediated Dynamic Plan Generation with a Multi-Agent Approach
   • Entwickelt einen dynamischen Planungsansatz, der mehrere LLM-basierte Agenten integriert.
   • Die Agenten arbeiten kollaborativ, um adaptive und effiziente Pläne in wechselnden Umgebungen zu generieren.
   • Der vorgestellte Ansatz demonstriert, wie Multi-Agenten-Systeme komplexe Entscheidungsprozesse optimieren können.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.01637
2. An Illusion of Progress? Assessing the Current State of Web Agents
   • Bewertet den aktuellen Entwicklungsstand von Web Agents, die autonom Internetprozesse steuern sollen.
   • Die Studie identifiziert bestehende Schwächen und Potenziale in den derzeitigen Agentensystemen.
   • Es werden Empfehlungen zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von Web Agents formuliert.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.01382
3. Strategize Globally, Adapt Locally: A Multi-Turn Red Teaming Agent with Dual-Level Learning
   • Stellt einen Red-Teaming-Agenten vor, der in mehreren Interaktionsrunden seine Strategie anpasst.
   • Durch die Kombination globaler und lokaler Lernmechanismen verbessert der Agent seine Überzeugungskraft.
   • Dies führt zu einer effektiveren Erkennung und Abwehr von Sicherheitslücken in kritischen Systemen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.01278
4. Reasoning LLMs for User-Aware Multimodal Conversational Agents
   • Untersucht den Einsatz von großen Sprachmodellen zur Verbesserung multimodaler Konversationsagenten.
   • Der Ansatz integriert nutzerbezogene Informationen, um personalisierte und kontextbewusste Dialoge zu ermöglichen.
   • Dadurch werden die Effizienz und Natürlichkeit von interaktiven Systemen in realen Anwendungen gesteigert.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.01700
5. Automated Factual Benchmarking for In-Car Conversational Systems using Large Language Models
   • Bewertet automatisiert die Faktentreue von in Fahrzeugen eingesetzten Konversationssystemen.
   • Mittels LLMs werden die Genauigkeit und Konsistenz der gelieferten Informationen analysiert.
   • Ziel ist es, die Sicherheit und Benutzerzufriedenheit in modernen Fahrzeugassistenzsystemen zu erhöhen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.01248
6. HomeEmergency — Using Audio to Find and Respond to Emergencies in the Home
   • Entwickelt einen KI-Agenten, der Audiodaten nutzt, um Notfallsituationen im häuslichen Umfeld zu erkennen.
   • Das System kombiniert akustische Signalerkennung mit Echtzeitanalyse, um potenzielle Gefahren schnell zu identifizieren.
   • Dadurch wird eine autonome und rasche Reaktion in Notfällen ermöglicht, was die häusliche Sicherheit erhöht.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.01089
7. One Person, One Bot
   • Analysiert das Eins-zu-eins-Verhältnis zwischen Nutzern und ihren persönlichen KI-Agenten.
   • Der Ansatz beleuchtet, wie individuelle Bots maßgeschneiderte Unterstützung und Interaktion bieten können.
   • Es werden ethische, technische und gesellschaftliche Implikationen dieser personalisierten Agentenbeziehung diskutiert.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.01039

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 2. April 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

1. Grounding Multimodal LLMs to Embodied Agents that Ask for Help with Reinforcement Learning
   • In diesem Paper wird untersucht, wie multimodale Sprachmodelle in physisch verankerte Agenten integriert werden können.
   • Die Agenten lernen, in herausfordernden Situationen gezielt um Unterstützung zu bitten.
   • Dadurch wird gezeigt, wie zusätzliche sensorische Daten die Entscheidungsfindung autonomer Systeme verbessern können.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.00907
2. Agent S2: A Compositional Generalist-Specialist Framework for Computer Use Agents
   • Das Paper präsentiert ein hybrides Framework, das generalistische und spezialisierte Agenten kombiniert.
   • Die modulare Architektur erlaubt es, unterschiedliche Computeraufgaben effizient abzubilden.
   • Dadurch wird die Leistungsfähigkeit von KI-Agenten in praxisnahen Anwendungen deutlich gesteigert.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.00906
3. Personality-Driven Decision-Making in LLM-Based Autonomous Agents
   • Hier wird erforscht, wie Persönlichkeitsmerkmale die Entscheidungsfindung in autonomen, LLM-basierten Agenten beeinflussen.
   • Die Studie zeigt, dass individualisierte Agenten in dynamischen Umgebungen flexibler und anpassungsfähiger agieren.
   • Dies führt zu einer verbesserten Interaktionsfähigkeit und Performance in realen Einsatzszenarien.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.00727
4. CyberBOT: Towards Reliable Cybersecurity Education via Ontology-Grounded Retrieval Augmented Generation
   • CyberBOT nutzt Ontologien und Retrieval-Methoden, um Lerninhalte im Bereich Cybersicherheit autonom zu generieren.
   • Der Ansatz ermöglicht es, maßgeschneiderte Bildungsinhalte zu erstellen und interaktiv mit Nutzern zu kommunizieren.
   • So wird gezeigt, wie KI-Agenten den Bildungsbereich insbesondere in sicherheitsrelevanten Themen unterstützen können.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.00389
5. From Intuition to Understanding: Using AI Peers to Overcome Physics Misconceptions
   • Das Paper untersucht den Einsatz von KI-Peers, also autonomen Agenten, um Physik-Missverständnisse zu identifizieren und zu korrigieren.
   • Durch den Vergleich der Antworten mehrerer KI-Peers wird ein tieferes Verständnis komplexer physikalischer Konzepte gefördert.
   • Die Autoren demonstrieren, wie diese interaktiven Systeme Lernprozesse in naturwissenschaftlichen Fächern unterstützen können.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.00408
6. VerifiAgent: a Unified Verification Agent in Language Model Reasoning
   • In diesem Paper wird ein Verifikationsagent vorgestellt, der die Schlussfolgerungen großer Sprachmodelle prüft.
   • Der Ansatz kombiniert verschiedene Überprüfungsmethoden, um die Zuverlässigkeit der KI-gestützten Entscheidungsfindung zu erhöhen.
   • So wird gezeigt, wie ein autonom agierender Agent als Qualitätssicherung in komplexen Reasoning-Systemen fungieren kann.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.00406
7. When Persuasion Overrides Truth in Multi-Agent LLM Debates: Introducing a Confidence-Weighted Persuasion Override Rate (CW-POR)
   • Das Paper analysiert, wie Überzeugungsstrategien in Debatten zwischen mehreren LLM-basierten Agenten die Wahrheitsfindung beeinflussen.
   • Es wird eine neue Metrik – der Confidence-Weighted Persuasion Override Rate – eingeführt, um diese Effekte zu quantifizieren.
   • Die Ergebnisse verdeutlichen, dass persuasive Taktiken in Multi-Agenten-Systemen die Objektivität beeinträchtigen können.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.00374
8. Agentic Multimodal AI for Hyperpersonalized B2B and B2C Advertising in Competitive Markets: An AI-Driven Competitive Advertising Framework
   • Dieses Paper stellt ein Framework vor, das agentische, multimodale KI zur Entwicklung hyperpersonaliserter Werbestrategien einsetzt.
   • Es integriert verschiedene Datenquellen, um Marktbedingungen und Kundenverhalten präzise abzubilden.
   • Der Ansatz zeigt, wie autonome Agenten in wettbewerbsintensiven Märkten zielgerichtete und effektive Werbung ermöglichen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.00338
9. SciReplicate-Bench: Benchmarking LLMs in Agent-driven Algorithmic Reproduction from Research Papers
   • Das Paper führt einen Benchmark ein, der die Fähigkeit von LLMs misst, Forschungsergebnisse agentengetrieben zu reproduzieren.
   • Es wird untersucht, wie KI-Agenten komplexe algorithmische Prozesse aus wissenschaftlichen Publikationen eigenständig nachbilden.
   • Die Studie liefert wichtige Erkenntnisse zur Reproduzierbarkeit von Forschung mithilfe autonomer Systeme.
     Link: https://arxiv.org/abs/2504.00163
10. Agents Under Siege: Breaking Pragmatic Multi-Agent LLM Systems with Optimized Prompt Attacks
    • In diesem Paper werden Schwachstellen von Multi-Agenten-Systemen, die auf LLMs basieren, durch gezielte Prompt-Angriffe aufgedeckt.
    • Es werden optimierte Angriffsstrategien entwickelt, um die Robustheit dieser Systeme zu testen.
    • Die Ergebnisse bieten wertvolle Einblicke in die Sicherheit und Widerstandsfähigkeit agentenbasierter KI-Anwendungen.
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.00218
11. JudgeLRM: Large Reasoning Models as a Judge
    • Das Paper schlägt vor, große Reasoning-Modelle als unabhängige „Richter“ einzusetzen, die die Qualität von Argumentationen bewerten.
    • Durch diesen Ansatz soll die Objektivität und Zuverlässigkeit der Entscheidungsprozesse in Multi-Agenten-Systemen verbessert werden.
    • Die Studie zeigt, wie solche Judge-Modelle als Kontrollinstanz in komplexen Agentenumgebungen agieren können.
      Link: https://arxiv.org/abs/2504.00050

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 1. April 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

1. PAARS: Persona Aligned Agentic Retail Shoppers
   • Entwickelt ein Framework, das agentenbasierte Einkaufsverhalten simuliert.
   • Integriert Persönlichkeitsmerkmale, um individuelle Verhaltensmuster von Retail-Shoppern zu modellieren.
   • Zeigt das Potenzial von KI-Agenten zur Optimierung von Einkaufserlebnissen auf.
     Link: https://arxiv.org/abs/2503.24228
2. Agent-Based Simulations of Online Political Discussions: A Case Study on Elections in Germany
   • Nutzt agentenbasierte Simulationen, um Online-Diskussionsdynamiken während Wahlen zu analysieren.
   • Modelliert das Verhalten von Diskussionspartnern in politischen Debatten.
   • Liefert Einblicke in den Einfluss von Agenteninteraktionen auf politische Diskurse.
     Link: https://arxiv.org/abs/2503.24199
3. Grounding Agent Reasoning in Image Schemas: A Neurosymbolic Approach to Embodied Cognition
   • Verbindet neurosymbolische Methoden mit der Entscheidungsfindung von KI-Agenten.
   • Nutzt Bildschemas, um agentenbasierte Wahrnehmung und Logik zu verankern.
   • Ermöglicht ein tieferes Verständnis kognitiver Prozesse in agentenbasierten Systemen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2503.24110
4. Towards Scientific Intelligence: A Survey of LLM-based Scientific Agents
   • Bietet einen umfassenden Überblick über wissenschaftliche Agenten, die von großen Sprachmodellen betrieben werden.
   • Diskutiert Anwendungsmöglichkeiten und Herausforderungen beim Einsatz von LLMs als autonome Agenten.
   • Skizziert zukünftige Forschungsperspektiven im Bereich der wissenschaftlichen KI-Agenten.
     Link: https://arxiv.org/abs/2503.24047
5. AI2Agent: An End-to-End Framework for Deploying AI Projects as Autonomous Agents
   • Stellt ein durchgängiges Framework zur Bereitstellung von KI-Projekten als autonome Agenten vor.
   • Ermöglicht die Integration verschiedener KI-Methoden in agentenbasierte Anwendungen.
   • Liefert praxisnahe Evaluierungen und Demonstrationen des Frameworks.
     Link: https://arxiv.org/abs/2503.23948
6. DebFlow: Automating Agent Creation via Agent Debate
   • Entwickelt einen Mechanismus zur automatisierten Erstellung von KI-Agenten durch Debattenprozesse.
   • Nutzt argumentative Interaktionen, um Entscheidungsfindungen der Agenten zu verfeinern.
   • Zeigt, wie Debatten als Mittel zur Optimierung von Agenten beitragen können.
     Link: https://arxiv.org/abs/2503.23781
7. Intrinsically-Motivated Humans and Agents in Open-World Exploration
   • Untersucht die Interaktion zwischen intrinsisch motivierten Menschen und KI-Agenten in offenen Umgebungen.
   • Analysiert, wie Agenten in dynamischen Szenarien zur Erkundung beitragen.
   • Betont den Einfluss interner Motivation auf die Leistung autonomer Systeme.
     Link: https://arxiv.org/abs/2503.23631
8. An Organizationally-Oriented Approach to Enhancing Explainability and Control in Multi-Agent Reinforcement Learning
   • Präsentiert einen strukturierten Ansatz zur Verbesserung der Nachvollziehbarkeit in Multi-Agenten-Systemen.
   • Fokussiert auf die Steuerung und Erklärung von Interaktionen in Verstärkungslernumgebungen.
   • Verbessert die Kontrolle über komplexe Multi-Agenten-Frameworks durch organisatorische Maßnahmen.
     Link: https://arxiv.org/abs/2503.23615
9. A Survey of WebAgents: Towards Next-Generation AI Agents for Web Automation with Large Foundation Models
   • Bietet einen Überblick über KI-Agenten, die Web-Automation mit großen Sprachmodellen ermöglichen.
   • Untersucht den Einsatz von WebAgents zur Optimierung von Internetprozessen.
   • Diskutiert Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen im Bereich KI-gestützter Webautomatisierung.
     Link: https://arxiv.org/abs/2503.23350
10. A Multi-Agent Framework with Automated Decision Rule Optimization for Cross-Domain Misinformation Detection
    • Stellt ein Framework vor, das mehrere Agenten zur Erkennung von Falschinformationen über verschiedene Domänen einsetzt.
    • Integriert automatisierte Optimierung von Entscheidungsregeln in den Agentenprozess.
    • Demonstriert die Wirksamkeit des Ansatzes bei der Bekämpfung von Misinformationen.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.23329
11. AI Agents in Engineering Design: A Multi-Agent Framework for Aesthetic and Aerodynamic Car Design
    • Entwickelt ein Multi-Agenten-Framework zur Unterstützung des technischen Designs im Automobilbau.
    • Verbindet ästhetische und aerodynamische Kriterien durch kooperative Agenten.
    • Zeigt, wie KI-Agenten den Innovationsprozess in der Ingenieurskunst fördern können.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.23315
12. SPIO: Ensemble and Selective Strategies via LLM-Based Multi-Agent Planning in Automated Data Science
    • Führt einen multi-agentenbasierten Planungsansatz für automatisierte Datenwissenschaft ein.
    • Nutzt große Sprachmodelle zur Koordination mehrerer Agenten in komplexen Analyseprozessen.
    • Optimiert Entscheidungsstrategien durch ensemble- und selektionsbasierte Methoden.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.23314
13. GRASP: Municipal Budget AI Chatbots for Enhancing Civic Engagement
    • Präsentiert den Einsatz von KI-Chatbots als Agenten zur Förderung der Bürgerbeteiligung.
    • Nutzt Budgetdaten, um interaktive und informative Chatbot-Lösungen bereitzustellen.
    • Zeigt, wie intelligente Agenten den Dialog zwischen Bürgern und Verwaltung verbessern können.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.23299
14. AstroAgents: A Multi-Agent AI for Hypothesis Generation from Mass Spectrometry Data
    • Entwickelt ein Multi-Agenten-System zur automatisierten Generierung wissenschaftlicher Hypothesen aus Massenspektrometrie-Daten.
    • Kombiniert verschiedene Agenten, um komplexe chemische Daten zu analysieren.
    • Ermöglicht die Entdeckung von Mustern und Zusammenhängen in wissenschaftlichen Datensätzen.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.23170
15. Agentic Large Language Models, a survey
    • Bietet einen umfassenden Überblick über das agentische Verhalten großer Sprachmodelle.
    • Analysiert, wie LLMs als autonome Agenten agieren und interagieren können.
    • Diskutiert Einsatzmöglichkeiten sowie Herausforderungen und Zukunftsperspektiven in diesem Forschungsbereich.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.23037
16. Factored Agents: Decoupling In-Context Learning and Memorization for Robust Tool Use
    • Stellt einen Ansatz vor, der die Lern- und Speicherprozesse von Agenten voneinander trennt.
    • Verbessert die Robustheit und Effizienz bei der Nutzung externer Werkzeuge.
    • Zeigt, wie die Entkopplung dieser Prozesse zu stabileren Agentenleistungen führen kann.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.22931
17. LLM-based Agent Simulation for Maternal Health Interventions: Uncertainty Estimation and Decision-focused Evaluation
    • Simuliert den Einsatz von LLM-basierten Agenten zur Unterstützung von Interventionen im Bereich der Mutterschaft.
    • Verbessert Entscheidungsprozesse und Unsicherheitsabschätzungen in kritischen Gesundheitsanwendungen.
    • Bewertet den praktischen Nutzen von Agentensimulationen im medizinischen Kontext.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.22719
18. Pro-Routing: Proactive Routing of Autonomous Multi-Capacity Robots for Pickup-and-Delivery Tasks
    • Entwickelt ein proaktives Routing-System für autonome Roboter als KI-Agenten im Logistikbereich.
    • Koordiniert mehrere Roboter, um dynamische Transportaufgaben effizient zu bewältigen.
    • Nutzt agentenbasierte Strategien zur Optimierung der Routenplanung und Ressourcenverteilung.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.24325
19. SchemaAgent: A Multi-Agents Framework for Generating Relational Database Schema
    • Präsentiert ein Framework, das mehrere Agenten zur automatisierten Generierung von Datenbankschemata einsetzt.
    • Nutzt kooperative Ansätze, um strukturelle Beziehungen in komplexen Datensätzen abzubilden.
    • Verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Datenbankmodellierung durch den Einsatz von KI-Agenten.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.23886
20. GenSwarm: Scalable Multi-Robot Code-Policy Generation and Deployment via Language Models
    • Führt ein skalierbares Framework ein, das die Generierung von Code-Richtlinien für Roboteragenten automatisiert.
    • Nutzt große Sprachmodelle zur Koordination der Zusammenarbeit mehrerer Roboter.
    • Beschleunigt den Entwicklungsprozess in robotergestützten Systemen durch effiziente Agentenstrategien.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.23875
21. Thinking Longer, Not Larger: Enhancing Software Engineering Agents via Scaling Test-Time Compute
    • Fokussiert auf die Verbesserung von Software-Engineering-Agenten durch erweiterte Testzeitberechnungen.
    • Zeigt, wie Skalierungstechniken die Leistungsfähigkeit von KI-Agenten steigern können.
    • Bietet praxisnahe Methoden zur Optimierung von agentenbasierten Entwicklungsprozessen.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.23907
22. An Analysis of Decoding Methods for LLM-based Agents for Faithful Multi-Hop Question Answering
    • Untersucht verschiedene Dekodierungsmethoden zur Optimierung der Leistung von LLM-basierten Agenten.
    • Bewertet, wie Agenten mehrstufige Fragestellungen zuverlässig beantworten können.
    • Liefert empirische Erkenntnisse zur Verbesserung der Genauigkeit in komplexen QA-Szenarien.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.23415
23. SalesRLAgent: A Reinforcement Learning Approach for Real-Time Sales Conversion Prediction and Optimization
    • Stellt einen RL-basierten Agenten vor, der Verkaufsprozesse in Echtzeit optimiert.
    • Nutzt Reinforcement Learning zur Vorhersage und Verbesserung von Sales Conversion Rates.
    • Demonstriert, wie KI-Agenten im Vertrieb zu effizienteren Verkaufsstrategien beitragen können.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.23303
24. Conversational Agents for Older Adults‘ Health: A Systematic Literature Review
    • Bietet einen systematischen Überblick über den Einsatz von Konversationsagenten im Gesundheitsbereich älterer Menschen.
    • Analysiert die Effektivität von KI-Chatbots in der Unterstützung von Gesundheitsanwendungen.
    • Diskutiert Potenziale und Herausforderungen bei der Implementierung von Gesundheitsagenten.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.23147
25. Agent-Based Modeling and Deep Neural Networks for Establishing Digital Twins of Secure Facilities under Sensing Restrictions
    • Kombiniert agentenbasierte Modellierung mit tiefen neuronalen Netzen zur Erstellung digitaler Zwillinge.
    • Fokussiert auf die Simulation sicherer Einrichtungen trotz eingeschränkter Sensordaten.
    • Zeigt, wie KI-Agenten zur Verbesserung von Überwachungs- und Sicherheitslösungen beitragen können.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.23147
26. CodeARC: Benchmarking Reasoning Capabilities of LLM Agents for Inductive Program Synthesis
    • Bewertet die Fähigkeit von LLM-basierten Agenten, induktive Programmierung zu unterstützen.
    • Setzt Benchmarks ein, um logisches und deduktives Denken der Agenten zu messen.
    • Liefert Erkenntnisse, wie KI-Agenten zur Automatisierung von Programmsynthese beitragen können.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.23145
27. Late Breaking Results: Breaking Symmetry – Unconventional Placement of Analog Circuits using Multi-Level Multi-Agent Reinforcement Learning
    • Präsentiert einen neuartigen Ansatz zur Platzierung von analogen Schaltungen mittels Multi-Agenten-Reinforcement Learning.
    • Nutzt mehrere Agenten, um asymmetrische Designlösungen zu generieren.
    • Demonstriert die Effektivität von Multi-Agenten-Systemen in der Hardware-Design-Optimierung.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.22948
28. Understanding Inequality of LLM Fact-Checking over Geographic Regions with Agent and Retrieval models
    • Untersucht, wie sich die Faktentreue von LLMs in verschiedenen geografischen Regionen unterscheidet.
    • Integriert agentenbasierte und Retrieval-Modelle, um Verzerrungen im Fact-Checking aufzudecken.
    • Liefert wertvolle Einblicke in Herausforderungen und Lösungsansätze für faire Faktüberprüfungen.
      Link: https://arxiv.org/abs/2503.22877

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Liste der arXiv-Veröffentlichungen vom 31. März 2025 zu KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks

1. Evaluating LLM-based Agents for Multi-Turn Conversations: A Survey
   • Das Paper bietet einen umfassenden Überblick über den Einsatz von LLM-basierten Agenten in mehrstufigen Dialogsystemen.
   • Es analysiert die Stärken, Schwächen und Einsatzbereiche dieser Agenten in mehrteiligen Interaktionen.
   • Zudem werden zukünftige Forschungsrichtungen und Herausforderungen in diesem Bereich diskutiert.
     Link: https://arxiv.org/abs/2503.22458
2. e-person Architecture and Framework for Human-AI Co-adventure Relationship
   • In diesem Paper wird eine innovative Architektur vorgestellt, die die Interaktion zwischen Menschen und KI-Agenten in gemeinsamen Abenteuer-Szenarien unterstützt.
   • Das Framework ermöglicht die nahtlose Integration menschlicher Expertise und KI-Fähigkeiten.
   • Anhand von Fallstudien wird die Effizienz und praktische Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Methoden evaluiert.
     Link: https://arxiv.org/abs/2503.22181
3. PharmAgents: Building a Virtual Pharma with Large Language Model Agents
   • Das Paper beschreibt die Entwicklung eines virtuellen Pharmasystems, das auf Agenten basiert, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden.
   • Es werden die Systemarchitektur, Methodik und mögliche Einsatzszenarien im pharmazeutischen Bereich detailliert erläutert.
   • Die Autoren demonstrieren, wie KI-Agenten innovative Lösungsansätze in der Arzneimittelentwicklung bieten können.
     Link: https://arxiv.org/abs/2503.22164
4. REMAC: Self-Reflective and Self-Evolving Multi-Agent Collaboration for Long-Horizon Robot Manipulation
   • Dieses Paper führt einen neuartigen Ansatz ein, der mehrere Roboteragenten in komplexen, lang andauernden Manipulationsaufgaben zusammenarbeiten lässt.
   • Das vorgestellte Framework nutzt selbstreflektierende und sich weiterentwickelnde Strategien zur Optimierung der Agenten-Kollaboration.
   • Experimente in realen Roboterumgebungen belegen die Effektivität des Ansatzes bei der Lösung anspruchsvoller Aufgaben.
     Link: https://arxiv.org/abs/2503.22122
5. LERO: LLM-driven Evolutionary framework with Hybrid Rewards and Enhanced Observation for Multi-Agent Reinforcement Learning
   
   – In diesem Paper wird ein evolutionärer Rahmen präsentiert, der den Einsatz von LLMs zur Optimierung von Multi-Agenten-Verstärkungslernalgorithmen ermöglicht.
   – Durch hybride Belohnungssysteme und erweiterte Beobachtungsstrategien wird die Kooperation zwischen den Agenten nachhaltig verbessert.
   – Experimentelle Ergebnisse belegen den Erfolg des Frameworks in verschiedenen Szenarien der Mehragenten-Lernumgebung.
   
   Link: https://arxiv.org/abs/2503.21807

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