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Tägliche KI-Agenten und AI-Agents Forschung: Bleiben Sie mit unseren 2025 Science Papers Up-to-Date!

Von Oliver Welling
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KINEWS24.de - AI-Agents - 2025 Science Papers, Daily

Tägliche KI-Agenten und AI-Agents Forschung: Bleiben Sie mit unseren 2025 Science Papers Up-to-Date!: Herzlich willkommen zu Ihrem täglichen, hochaktuellen Überblick über die neuesten wissenschaftlichen Veröffentlichungen im Bereich KI-Agenten und AI-Agents! Wir präsentieren Ihnen hier die spannendsten 2025 Forschungsergebnisse zu intelligenten Software-Agenten, Multi-Agentensystemen, agentenbasierter KI und allen verwandten Themen. Unser Fokus liegt darauf, Ihnen die neuesten Entwicklungen in der Welt der autonomen Systeme und des Reinforcement Learning schnell und effizient zugänglich zu machen.

KI-Agenten und AI-Agents – 2025 Science Papers Daily: Ihr täglicher Vorteil

Bei uns finden Sie nicht einfach eine Liste von Veröffentlichungen. Wir kuratieren und verdichten für Sie die relevantesten Papers, damit Sie keine Zeit mit der Durchsicht unzähliger arXiv-Uploads, Konferenzbeiträge und Journal-Publikationen verschwenden. Die aktuellsten wissenschaftlichen Fortschritte in der KI-Forschung stellen wir stets ganz oben auf der Seite, sodass Sie auf einen Blick sehen, welche neuen Erkenntnisse gerade veröffentlicht wurden. Weiter unten finden Sie dann die Zusammenfassungen der vorangegangenen Tage – ideal, um Ihren Wissensstand chronologisch aufzufrischen und die Entwicklungen der letzten Tage nachzuvollziehen.

  • Kompakte Zusammenfassungen: Keine Informationsflut! Anstatt sich durch Hunderte von Papers zu kämpfen, erhalten Sie bei uns eine präzise Übersicht über die neuesten Entwicklungen im Bereich der KI-Agenten.
  • Zeitgewinn durch Kuratierung: Mit wenigen Absätzen pro Paper erfassen Sie schnell die Relevanz für Ihre Forschung, Ihr Projekt oder Ihr persönliches Interesse an agentenbasierten Systemen.
  • Trends und Innovationen erkennen: Die agentenbasierte KI-Forschung ist ein hochdynamischer Bereich mit rasanten Fortschritten, insbesondere in den Bereichen generative Agenten, kollaborative Robotik, Multi-Agenten-Verhandlungen, Vision-Language-Modelle und LLM-basierte Anwendungen. Hier entdecken Sie frühzeitig die neuesten Trends in Multi-Agentensystemen und deren bahnbrechende Anwendungen.
  • Lückenlose Aktualität: Tägliche Updates zu KI-Papers! Wir durchforsten täglich die neuesten Veröffentlichungen, um sicherzustellen, dass Sie keine bahnbrechenden Entdeckungen und arXiv KI-Agenten Papers verpassen.
  • Wachsendes Archiv: Mit der Zeit entsteht hier ein umfassendes Archiv, das Sie für tiefergehende Recherchen und zum Nachschlagen älterer, aber relevanter Arbeiten nutzen können. Ideal für einen Deep Dive in die KI-Agenten Forschung oder um ältere, aber immer noch interessante Arbeiten nachzuschlagen.

Ihre Anlaufstelle für KI-Agenten Forschung

Wir möchten Ihnen mit diesem Service eine verlässliche Anlaufstelle bieten, an der Sie sich über die neuesten Forschungsergebnisse im Bereich der KI-Agenten informieren können, ohne von der schieren Menge an Publikationen überwältigt zu werden. Ob Sie in diesem Gebiet forschen, sich mit Kolleg*innen austauschen oder einfach nur die technologischen Entwicklungen verfolgen wollen: Unsere Zusammenfassungen sollen Ihnen helfen, auf dem Laufenden zu bleiben und Ihre eigene KI-Agenten Forschung zu inspirieren.

Top 5 Forschungsergebnisse zu KI-Agenten im Januar 2025

…werden Anfang Februar 2025 veröffentlicht.

Die Liste unten wird täglich aktualisiert, wobei die neuesten Einträge immer ganz oben stehen. So können Sie schnell erkennen, was die Community gerade diskutiert, und gleichzeitig tiefer scrollen, um einen umfassenden Überblick über die Entwicklung im Bereich der KI-Agenten und AI-Agents zu erhalten. Bleiben Sie am Ball, wenn Sie keine wichtigen Entwicklungen verpassen wollen!

Zusammenfassung der AI-Agents – 2025 Science Papers Daily der tägliche Blick auf die Forschung zu KI-Agenten

Wöchentlich erstellen wir eine Zusammenfassung, um Trends besser zu verstehen. Diese Zusammenfassungen gibt es im Folgenden:

Woche 1

2025 – Woche 1 – Zusammenfassung aller ArXiv Veröffentlichungen zum Thema KI-Agenten

KI-Agenten-bezogene arXiv-Veröffentlichungen vom 17.1.2025

  1. YETI (YET to Intervene) Proactive Interventions by Multimodal AI Agents in Augmented Reality Tasks
    • Dieses Paper präsentiert YETI, einen multimodalen KI-Agenten, der proaktive Interventionen in Augmented Reality-Aufgaben durchführt.
    • YETI nutzt verschiedene Modalitäten wie Bild und Text, um die Benutzerintention zu verstehen und entsprechende Maßnahmen einzuleiten.
    • Das Paper beschreibt die Architektur und die experimentelle Evaluation von YETI und zeigt seine Fähigkeit, die Benutzererfahrung in AR-Anwendungen zu verbessern.
    • Link zum Paper
  2. SOP-Agent: Empower General Purpose AI Agent with Domain-Specific SOPs
    • Dieses Paper stellt den SOP-Agenten vor, einen KI-Agenten, der allgemeine Fähigkeiten mit domänenspezifischen Standardarbeitsanweisungen (SOPs) kombiniert.
    • Der SOP-Agent integriert diese SOPs, um seine Handlungen in spezifischen Bereichen zu führen und die Genauigkeit und Effizienz zu erhöhen.
    • Das Paper demonstriert die Anwendung des SOP-Agenten in verschiedenen Szenarien und hebt die Vorteile der SOP-Integration hervor.
    • Link zum Paper
  3. Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG
    • Dieses Paper bietet einen Überblick über Agentic RAG, eine Weiterentwicklung der Retrieval-Augmented Generation, bei der KI-Agenten den Abruf und die Generierung steuern.
    • Es untersucht, wie Agenten den Retrieval-Prozess dynamisch anpassen und die Relevanz und Qualität der generierten Antworten verbessern können.
    • Das Paper diskutiert die verschiedenen Ansätze und Herausforderungen von Agentic RAG und bietet Einblicke in zukünftige Forschung.
    • Link zum Paper
  4. Authenticated Delegation and Authorized AI Agents
    • Dieses Paper befasst sich mit der Herausforderung der sicheren Delegierung von Aufgaben an KI-Agenten in einem dezentralen System.
    • Es schlägt eine Methode zur authentifizierten Delegation vor, die sicherstellt, dass nur autorisierte Agenten auf bestimmte Ressourcen zugreifen oder Aktionen ausführen können.
    • Das Paper diskutiert die architektonischen und sicherheitsrelevanten Aspekte dieser Delegationsmethode.
    • Link zum Paper
  5. AutoLoop: Fast Visual SLAM Fine-tuning through Agentic Curriculum Learning
    • Dieses Paper stellt AutoLoop vor, ein System, das durch Agenten-basiertes Curriculum Learning die Feinabstimmung von visuellen SLAM-Systemen beschleunigt.
    • AutoLoop nutzt KI-Agenten, um automatisch die optimale Reihenfolge von Trainingsdaten auszuwählen, um die Leistung von SLAM-Modellen zu verbessern.
    • Das Paper zeigt, dass AutoLoop die Lernzeit reduziert und gleichzeitig die Genauigkeit von SLAM-Modellen erhöht.
    • Link zum Paper
  6. ADAGE: A generic two-layer framework for adaptive agent based modelling
    • Das Paper präsentiert ADAGE, einen generischen zweischichtigen Rahmen für adaptive agentenbasierte Modellierung.
    • ADAGE ermöglicht die Modellierung von Agenten, die sich an ihre Umgebung anpassen können.
    • Es stellt einen Rahmen bereit, der ein breites Spektrum von Anwendungen in verschiedenen Bereichen unterstützt.
    • Link zum Paper
  7. Platform-Aware Mission Planning
    • Dieses Paper befasst sich mit der plattformbewussten Missionsplanung unter Berücksichtigung der spezifischen Fähigkeiten und Beschränkungen von Agenten.
    • Es werden Methoden zur automatisierten Planung von Missionen unter Berücksichtigung der zugrunde liegenden Hardware- und Softwareplattformen vorgestellt.
    • Das Paper zeigt, wie eine solche plattformbewusste Planung die Effizienz und Robustheit von Agenten in realen Anwendungen verbessern kann.
    • Link zum Paper
  8. Solving the unsolvable: Translating case law in Hong Kong
    * Dieses Paper untersucht den Einsatz von KI-Agenten für die Übersetzung von Rechtstexten in Hongkong.
    * Es präsentiert die Entwicklung eines mehrsprachigen KI-Agenten der in der Lage ist, Rechtstexte mit hoher Genauigkeit zu übersetzen.
    * Das Paper hebt die Herausforderungen und das Potenzial von KI für komplexe Übersetzungsaufgaben hervor.
  9. Decompose-ToM: Enhancing Theory of Mind Reasoning in Large Language Models through Simulation and Task Decomposition
    • Dieses Paper stellt Decompose-ToM vor, eine Methode zur Verbesserung der „Theory of Mind“ (ToM) Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs).
    • Decompose-ToM nutzt Simulationen und Aufgabenzerlegung um LLMs zum besseren Verständnis von Überzeugungen und Absichten anderer zu trainieren.
    • Das Paper demonstriert die Effektivität dieser Methode zur Steigerung der ToM-Fähigkeiten in LLMs.
    • Link zum Paper

    Liste der arXiv-Veröffentlichungen zu KI-Agenten 16.01.2025 

    2025-01-16, die sich mit dem Thema KI-Agenten befassen, wie gewünscht formatiert:

    1. Titel: Leveraging Large Language Models as Knowledge-Driven Agents for Reliable Retrosynthesis Planning
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.08897
      Beschreibung:
      • Dieses Papier untersucht die Verwendung von Large Language Models (LLMs) als wissensgesteuerte Agenten für die Planung von Retrosynthesen.
      • Es wird gezeigt, wie LLMs verwendet werden können, um zuverlässigere und effizientere Retrosynthesewege zu generieren.
      • Die Studie demonstriert die Fähigkeit von LLMs, komplexe chemische Zusammenhänge zu verstehen und zu nutzen.
    2. Titel: Personality Modeling for Persuasion of Misinformation using AI Agent
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.08985
      Beschreibung:
      • Dieses Paper untersucht, wie KI-Agenten mit Persönlichkeitsmodellen eingesetzt werden können, um Desinformation zu bekämpfen.
      • Es werden unterschiedliche Persönlichkeitsansätze untersucht, um Menschen von Falschinformationen zu überzeugen.
      • Die Ergebnisse geben Einblicke, wie KI-gestützte Methoden zur Verbesserung der Informationsintegrität eingesetzt werden könnten.
    3. Titel: Leveraging LLM Agents for Translating Network Configurations
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.08760
      Beschreibung:
      • Dieses Papier untersucht die Nutzung von Large Language Model (LLM) Agenten für die Übersetzung von Netzwerkkonfigurationen.
      • Es wird gezeigt, wie LLMs komplexe Konfigurationsdaten interpretieren und automatisch in verschiedene Formate übersetzen können.
      • Der Ansatz zielt darauf ab, die Effizienz und Genauigkeit bei der Verwaltung von Netzwerkkonfigurationen zu verbessern.
    4. Titel: LAMS: LLM-Driven Automatic Mode Switching for Assistive Teleoperation
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.08558
      Beschreibung:
      • Dieses Papier stellt LAMS vor, ein System, das LLMs verwendet, um automatisch zwischen verschiedenen Modi in der assistiven Teleoperation zu wechseln.
      • Das System nutzt das semantische Verständnis von LLMs, um den Kontext der Aufgaben des Benutzers zu interpretieren und dynamisch den passenden Modus auszuwählen.
      • Diese Methode vereinfacht die Teleoperation und verbessert die Benutzererfahrung durch Anpassung an die aktuellen Aufgaben und Ziele.
    5. Titel: Doc-Guided Sent2Sent++: A Sent2Sent++ Agent with Doc-Guided memory for Document-level Machine Translation
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.08523
      Beschreibung:
      • In diesem Artikel wird ein neuer Ansatz für die maschinelle Dokumentenübersetzung vorgestellt.
      • Der Ansatz verwendet einen Sent2Sent++-Agenten mit einem dokumentengeleiteten Gedächtnis.
      • Diese Methode verbessert die Konsistenz und den Kontext der Übersetzungen von maschinellen Dokumenten.
    6. Titel: AutoRestTest: A Tool for Automated REST API Testing Using LLMs and MARL
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.08600
      Beschreibung:
      • Das Paper stellt AutoRestTest vor, ein Werkzeug für automatisiertes Testen von REST APIs.
      • Es kombiniert Large Language Models (LLMs) mit Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL).
      • Die Methode wird dazu genutzt, effektivere und umfassendere Tests für REST APIs zu erstellen.
    7. Titel: How Developers Interact with AI: A Taxonomy of Human-AI Collaboration in Software Engineering
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.08774
      Beschreibung:
      • Dieses Paper analysiert die Interaktionen zwischen Softwareentwicklern und KI-Systemen.
      • Es wird eine Taxonomie der Mensch-KI-Kollaboration im Software Engineering vorgeschlagen.
      • Das Ziel ist es, ein besseres Verständnis für die Rolle von KI bei der Unterstützung von Entwicklern zu erlangen.
    8. Titel: Networked Agents in the Dark: Team Value Learning under Partial Observability
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.08778
      Beschreibung:
      • Dieser Artikel untersucht das Lernen von Teamwerten unter partieller Beobachtbarkeit in Multi-Agenten-Systemen.
      • Es werden Methoden vorgestellt, die es Agenten ermöglichen, den Beitrag jedes Teammitglieds zu bewerten, auch wenn sie nur begrenzte Informationen haben.
      • Die Studie untersucht, wie agenten in diesen Szenarien besser zusammenarbeiten und bessere Ergebnisse erzielen können.
    9. Titel: Modeling Discrimination with Causal Abstraction
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.08429
      Beschreibung:
      • Dieser Artikel untersucht Diskriminierung mithilfe von kausalen Abstraktionen.
      • Es werden Methoden entwickelt, um die Ursachen und Mechanismen von Diskriminierung zu verstehen.
      • Das Paper zeigt, wie kausale Modelle verwendet werden können, um Diskriminierung effektiver anzugehen.

    Liste der arXiv-Veröffentlichungen zu KI-Agenten 15.01.2025 

    1.
    Titel: Cooperative Patrol Routing: Optimizing Urban Crime Surveillance through Multi-Agent Reinforcement Learning
    Link: arXiv:2501.08020
    Beschreibung:

    • Stellt einen Multi-Agenten-Ansatz vor, um Überwachungsrouten in städtischen Gebieten zu optimieren.
    • Nutzt gemeinsames Verstärkungslernen, damit mehrere KI-Agenten koordiniert Verbrechen aufdecken.
    • Verspricht effektivere Verteilung knapper Ressourcen in der Sicherheitspolizei.

    2.
    Titel: LLM-Ehnanced Holonic Architecture for Ad-Hoc Scalable SoS
    Link: arXiv:2501.07992
    Beschreibung:

    • Beschreibt eine holonische, also hierarchisch organisierte System-of-Systems-Architektur für KI-Agenten.
    • Nutzt Large Language Models (LLMs), um dynamische Zusammenarbeit mehrerer Agenten zu ermöglichen.
    • Erleichtert so die flexible Skalierung und Selbstorganisation in komplexen Anwendungsszenarien.

    3.
    Titel: Governing AI Agents
    Link: arXiv:2501.07913
    Beschreibung:

    • Analysiert rechtliche und ethische Ansätze, um intelligente Agenten und ihre Interaktionen zu regulieren.
    • Diskutiert die Verantwortungsübernahme von KI-Agenten in komplexen Entscheidungsprozessen.
    • Bietet Empfehlungen für Governance-Strukturen, die KI-Agenten effektiv kontrollieren sollen.

    4.
    Titel: Flow: A Modular Approach to Automated Agentic Workflow Generation
    Link: arXiv:2501.07834
    Beschreibung:

    • Zeigt, wie sich Workflows in Unternehmen mit KI-Agenten automatisieren lassen.
    • Führt einen modularen Baukasten ein, in dem Agenten unterschiedliche Aufgaben selbstständig zuweisen und steuern.
    • Ermöglicht dadurch effizientere Abläufe und reduziert manuelle Interaktionen.

    5.
    Titel: Agent-Centric Projection of Prompting Techniques and Implications for Synthetic Training Data for Large Language Models
    Link: arXiv:2501.07815
    Beschreibung:

    • Untersucht, wie KI-Agenten Prompting-Techniken anwenden können, um hochwertigen Trainings-Content zu generieren.
    • Zeigt, wie ein agentenorientierter Fokus neue Möglichkeiten für LLM-Feinabstimmungen eröffnet.
    • Diskutiert potenzielle Vorteile und Risiken synthetisch erzeugter Trainingsdaten.

    6.
    Titel: Visual Language Models as Operator Agents in the Space Domain
    Link: arXiv:2501.07802
    Beschreibung:

    • Stellt vor, wie visuelle Sprachmodelle als agentenhafte Operatoren für Aufgaben in der Weltraumforschung eingesetzt werden.
    • Betont die Fähigkeit solcher Agenten, komplexe Bilder und Szenarien zu interpretieren und eigenständig zu handeln.
    • Zeigt Potenziale für automatisiertes Monitoring und Analyse in der Raumfahrt.

    7.
    Titel: PokerBench: Training Large Language Models to become Professional Poker Players
    Link: arXiv:2501.08328
    Beschreibung:

    • Entwickelt ein Framework, das LLMs zu Poker-Agenten ausbildet und Strategien trainiert.
    • Zeigt, wie Sprachmodelle durch Interaktion, Regelkenntnis und Strategieanpassung wettbewerbsfähig spielen können.
    • Bietet neue Einblicke in die Verknüpfung von natürlicher Sprachverarbeitung und agentenbasiertem Spielverhalten.

    8.
    Titel: Engineering LLM Powered Multi-agent Framework for Autonomous CloudOps
    Link: arXiv:2501.08243
    Beschreibung:

    • Beschreibt die Integration von Large Language Models in ein Multi-Agenten-System für automatisierte Cloud-Operationen.
    • Zeigt, wie unterschiedliche Agenten verteilte Cloud-Ressourcen überwachen und dynamisch verwalten können.
    • Vereinfacht somit Infrastrukturverwaltung und Skalierung in Echtzeit.

    9.
    Titel: Dynamic Pricing in High-Speed Railways Using Multi-Agent Reinforcement Learning
    Link: arXiv:2501.08234
    Beschreibung:

    • Präsen­tiert einen Multi-Agenten-RL-Ansatz, der Ticketpreise in Hochgeschwindigkeits­zügen dynamisch optimiert.
    • Ermög­licht jeder Agentin (bzw. jedem Agenten) eine adaptive Preisstrategie unter Wettbewerbsbedingungen.
    • Verspricht gesteigerte Effizienz und Gewinnmaximierung bei gleichzeitiger Berücksichtigung der Kundennachfrage.

    10.
    Titel: Talk to Right Specialists: Routing and Planning in Multi-agent System for Question Answering
    Link: arXiv:2501.07814
    Beschreibung:

    • Nutzt ein mehrteiliges Agenten-System, das ankommende Fragen an die jeweils „besten Spezialisten“ weiterleitet.
    • Zeigt, wie eine koordinierte Planung unter Agenten schnellere und präzisere Antworten erzielt.


    Liste der arXiv-Veröffentlichungen zu KI-Agenten 14.01.2025 

    1. Lifelong Learning of Large Language Model based Agents: A Roadmap
      • Beschreibt einen Ansatz, wie KI-Agenten auf Basis großer Sprachmodelle ihre Fähigkeiten fortlaufend verbessern können.
      • Behandelt das Problem der Wissenserhaltung über mehrere Aufgaben hinweg.
      • Skizziert Herausforderungen und mögliche Zukunftsstrategien für nachhaltiges Lernen in Agentensystemen.
        Link: https://arxiv.org/abs/2501.07278
    2. PoAct: Policy and Action Dual-Control Agent for Generalized Applications
      • Führt ein Agentenmodell ein, das sowohl auf Policy-Ebene (Strategie) als auch auf Action-Ebene (Handlungen) lernt.
      • Ermöglicht eine flexible Anpassung an vielfältige Aufgaben, indem Steuerung und Aktionen entkoppelt betrachtet werden.
      • Zeigt Vorteile in unterschiedlichen Anwendungsszenarien, etwa in komplexen Multi-Step-Umgebungen.
        Link: https://arxiv.org/abs/2501.07054
    3. LLMs Model Non-WEIRD Populations: Experiments with Synthetic Cultural Agents
      • Untersucht, wie Large Language Models synthetische „kulturelle“ Agenten simulieren können, die nicht nur auf westliche Sichtweisen fokussiert sind.
      • Beleuchtet kulturelle Verzerrungen und testet, wie gut Modelle unterschiedliche Perspektiven abbilden können.
      • Zeigt Potenziale, aber auch Grenzen von LLMs bei der Simulation weniger repräsentierter Bevölkerungsgruppen.
        Link: https://arxiv.org/abs/2501.06834
    4. Eliza: A Web3 friendly AI Agent Operating System
      • Präsentiert ein Betriebs-Framework für KI-Agenten, das Web3-Technologien (z. B. Blockchain) einbindet.
      • Ermöglicht das sichere und dezentrale Hosting und Ausführen von Agentenfunktionen.
      • Bietet Anwendungsfälle für transparente und nachvollziehbare Agenteninteraktionen in verschiedenen Domains.
        Link: https://arxiv.org/abs/2501.06781
    5. AIOpsLab: A Holistic Framework to Evaluate AI Agents for Enabling Autonomous Clouds
      • Stellt eine Plattform vor, um KI-Agenten hinsichtlich ihrer Eignung für selbstverwaltende (autonome) Cloud-Umgebungen zu bewerten.
      • Deckt vielfältige Metriken wie Effizienz, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz ab.
      • Dient als Testbed, um Agenten in realitätsnahen Cloud-Szenarien zu erproben und zu vergleichen.
        Link: https://arxiv.org/abs/2501.06706
    6. DVM: Towards Controllable LLM Agents in Social Deduction Games
      • Fokus auf der Entwicklung von steuerbaren KI-Agenten für Social-Deduction-Spiele (z. B. Werwolf/Mafia).
      • Untersucht, wie Agenten menschliche Kommunikationsmuster erlernen und strategisch täuschen oder argumentieren können.
      • Bietet Einblicke in Methoden, um LLM-basierte Agenten mit gezieltem Verhalten zu gestalten.
        Link: https://arxiv.org/abs/2501.06695
    7. Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs
      • Liefert einen Überblick über aktuelle Forschungsansätze, wie Large Language Models in Multi-Agenten-Systemen kooperieren.
      • Diskutiert sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen, z. B. koordiniertes Problemlösen.
      • Hebt Chancen und Herausforderungen bei der Integration von LLMs in Agententeams hervor.
        Link: https://arxiv.org/abs/2501.06322
    8. BioAgents: Democratizing Bioinformatics Analysis with Multi-Agent Systems
      • Zeigt, wie Multi-Agenten-Systeme die Bioinformatik-Analyse erleichtern und Forschenden den Zugang zu komplexen Tools ermöglichen.
      • Beschreibt eine kollaborative Architektur, bei der KI-Agenten unterschiedliche Analyseaufgaben koordinieren.
      • Adressiert sowohl technologische als auch organisatorische Aspekte der Umsetzung.
        Link: https://arxiv.org/abs/2501.06243
    9. Agent TCP/IP: An Agent-to-Agent Transaction System
      • Beschreibt ein Kommunikations- und Transaktionsprotokoll speziell für den Austausch zwischen KI-Agenten.
      • Greift das TCP/IP-Prinzip auf, um robuste und skalierbare Agenteninteraktionen zu realisieren.
      • Könnte den Grundstein für standardisierte, interoperable Agentensysteme legen.
        Link: https://arxiv.org/abs/2501.06231
    10. A Novel Task-Driven Method with Evolvable Interactive Agents Using Event Trees for Enhanced Emergency Decision Support
    • Entwickelt ein Verfahren, bei dem Agenten durch „Event Trees“ flexible und anpassungsfähige Strategien für Notfallsituationen erarbeiten.
    • Ermöglicht eine dynamische Anpassung der Entscheidungsfindung bei unvorhersehbaren Szenarien.
    • Verbessert die Zusammenarbeit mehrerer interaktiver Agenten, um Krisen effizienter zu bewältigen.
      Link: https://arxiv.org/abs/2501.06193
    1. A Multimodal Social Agent
    • Präsentiert einen Agenten, der mehrere Modalitäten (z. B. Sprache, Gestik, Mimik) integriert, um in sozialen Kontexten zu agieren.
    • Ziel ist eine natürlicher wirkende Interaktion mit Menschen durch umfassende Wahrnehmungs- und Kommunikationsfähigkeiten.
    • Erörtert potenzielle Anwendungen in Bereichen wie Begleitrobotik oder virtuellen Assistenten.
      Link: https://arxiv.org/abs/2501.06189

    Liste der arXiv-Veröffentlichungen zu KI-Agenten 13.01.2025 

    1. Titel: Strategy Masking: A Method for Guardrails in Value-based Reinforcement Learning Agents
      • Dieses Paper stellt eine Methode namens „Strategy Masking“ vor, die darauf abzielt, das Verhalten von verstärkungslernenden Agenten zu steuern.
      • Es wird gezeigt, wie durch die Maskierung bestimmter Strategien unerwünschtes Verhalten verhindert werden kann.
      • Diese Methode hilft, sichere und zuverlässige Agenten in komplexen Umgebungen zu trainieren.
      • Strategie Maskierung, Verstärkungslernen, KI-Agenten, Guardrails, Wertbasiertes Lernen, Sicherheitsmechanismen, Agentenverhalten, Maschinenlernen
        Link: http://arxiv.org/abs/2501.05501
    2. Titel: CoDriveVLM: VLM-Enhanced Urban Cooperative Dispatching and Motion Planning for Future Autonomous Mobility on Demand Systems
      • Dieses Paper präsentiert CoDriveVLM, ein System, das Visual Language Models (VLMs) zur Verbesserung der kooperativen Dispositions- und Bewegungsplanung nutzt.
      • Es zielt darauf ab, die Effizienz und Sicherheit autonomer Mobilitätssysteme in städtischen Gebieten zu verbessern.
      • Die Nutzung von VLMs erlaubt eine detailliertere Interpretation von Umgebungsinformationen und eine bessere Planung.
      • Autonome Fahrzeuge, Vision-Sprachmodelle, Kooperative Systeme, Bewegungsplanung, KI-Agenten, Mobilitätssysteme, Urbane Planung, Maschinenlernen
        Link: http://arxiv.org/abs/2501.06132
    3. Titel: Towards Developing Socially Compliant Automated Vehicles: State of the Art, Experts Expectations, and A Conceptual Framework
      • Dieses Paper untersucht den aktuellen Stand, die Erwartungen von Experten und ein konzeptionelles Rahmenwerk für die Entwicklung sozial konformer, automatisierter Fahrzeuge.
      • Es wird analysiert, wie soziale Normen und das Verhalten von Menschen in die Entwicklung von KI-gesteuerten Fahrzeugen integriert werden können.
      • Die Arbeit liefert wichtige Erkenntnisse für die Entwicklung von Fahrzeugen, die sich nahtlos in das menschliche Umfeld einfügen.
      • Autonome Fahrzeuge, Soziale Konformität, KI-Ethik, KI-Agenten, Mensch-Roboter-Interaktion, Automatisierung, Verkehrssicherheit, Maschinenlernen
        Link: http://arxiv.org/abs/2501.06089
    4. Titel: Real-Time Integrated Dispatching and Idle Fleet Steering with Deep Reinforcement Learning for A Meal Delivery Platform
      • Dieses Paper präsentiert einen auf Deep Reinforcement Learning basierenden Ansatz für die Echtzeit-Disposition und Leerlaufsteuerung von Lieferflotten.
      • Es wurde speziell für Essenslieferplattformen entwickelt und zielt auf die Optimierung von Lieferzeiten und Ressourcenallokation ab.
      • Die Arbeit demonstriert die Wirksamkeit von Deep Reinforcement Learning zur Bewältigung komplexer logistischer Herausforderungen.
      • Deep Reinforcement Learning, Logistik, KI-Agenten, Echtzeit-Disposition, Flottensteuerung, Lieferplattformen, Optimierung, Maschinenlernen
        Link: http://arxiv.org/abs/2501.05808
    5. Titel: Multiagent Finetuning: Self Improvement with Diverse Reasoning Chains
      • Dieses Paper untersucht die Feinabstimmung von multimodalen Modellen durch selbstständige Verbesserung mithilfe von vielfältigen Denkketten.
      • Es wird gezeigt, wie Agenten durch die Analyse ihrer eigenen Fehler und dem Generieren verschiedener Problemlösungsansätze ihre Leistungen verbessern können.
      • Diese Methode fördert selbstlernende Fähigkeiten in KI-Agenten.
      • Multiagenten-Systeme, Feinabstimmung, Selbstverbesserung, KI-Agenten, Reasoning-Ketten, Multi-Modal-Modelle, Maschinenlernen, Sprachmodellierung
        Link: http://arxiv.org/abs/2501.05707
    6. Titel: Network Diffuser for Placing-Scheduling Service Function Chains with Inverse Demonstration
      • Dieses Paper präsentiert einen Netzwerk-Diffusor, der für das Platzieren und Planen von Service Function Chains (SFCs) entwickelt wurde.
      • Es nutzt die umgekehrte Demonstration, um die Effizienz und Flexibilität in der Netzwerkplanung zu erhöhen.
      • Der Ansatz ermöglicht es KI-Agenten, komplexe Netzwerkkonfigurationen optimal zu gestalten.
      • Netzwerkplanung, KI-Agenten, Service Function Chains, Inverse Demonstration, Deep Learning, Optimierung, Ressourcenzuweisung, Maschinenlernen
        Link: http://arxiv.org/abs/2501.05673
    7. Titel: RTLSquad: Multi-Agent Based Interpretable RTL Design
      • Dieses Paper stellt RTLSquad vor, ein Multi-Agenten-System für das interpretierbare Design von RTL-Schaltkreisen.
      • Es ermöglicht die Erstellung von Hardware-Designs durch die Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten.
      • Der Fokus liegt auf der Nachvollziehbarkeit und Interpretierbarkeit der generierten Designs.
      • Hardware-Design, Multi-Agenten-Systeme, KI-Agenten, RTL-Design, Interpretierbarkeit, Hardware-Architektur, Softwareentwicklung, Maschinenlernen
        Link: http://arxiv.org/abs/2501.05470

    Liste der arXiv-Veröffentlichungen zu KI-Agenten 10.01.2025 

    1. Titel: Search-o1: Agentic Search-Enhanced Large Reasoning Models
      Link:http://arxiv.org/abs/2501.05366
      • Dieses Paper stellt Search-o1 vor, ein Framework, das die Fähigkeiten von großen Sprachmodellen mit einem agentenbasierten Suchprozess kombiniert.
      • Es zielt darauf ab, die Genauigkeit und Effizienz von großen Modellen in Bezug auf komplexe Denkaufgaben zu verbessern.
      • Das Framework integriert die Suche direkt in den Denkprozess, um detailliertere und genauere Antworten zu generieren.
    2. Titel: ActPC-Geom: Towards Scalable Online Neural-Symbolic Learning via Accelerating Active Predictive Coding with Information Geometry & Diverse Cognitive Mechanisms
      Link:http://arxiv.org/abs/2501.04832
      • Dieses Paper stellt ActPC-Geom vor, einen Ansatz, der aktive prädiktive Codierung mit Methoden der Informationsgeometrie kombiniert.
      • Es beschleunigt den Lernprozess und ermöglicht eine skalierbare, online-basierte neuronale-symbolische Lernmethode.
      • Das Modell verwendet unterschiedliche kognitive Mechanismen, um die Effizienz und Anpassungsfähigkeit des Lernens zu erhöhen.
    3. Titel: Constrained Optimization of Charged Particle Tracking with Multi-Agent Reinforcement Learning
      Link:http://arxiv.org/abs/2501.05113
      • Dieses Paper untersucht den Einsatz von Multi-Agenten-Reinforcement Learning zur Optimierung der Verfolgung geladener Teilchen.
      • Es wird gezeigt, wie mehrere Agenten zusammenarbeiten können, um die Effizienz und Genauigkeit in diesem herausfordernden Bereich zu verbessern.
      • Der Ansatz bietet eine neuartige Lösung für die schwierigen Probleme in der Teilchenphysik.
    4. Titel: UAV-VLA: Vision-Language-Action System for Large Scale Aerial Mission Generation
      Link:http://arxiv.org/abs/2501.05014
      • Dieses Paper präsentiert ein Vision-Language-Action System (UAV-VLA) für die Erstellung von groß angelegten Luftmissionen.
      • Das System integriert Vision, Sprache und Handlung, um komplexe Missionen mit autonomen Drohnen zu planen.
      • UAV-VLA ermöglicht die Interpretation von menschlichen Anweisungen und deren Übersetzung in ausführbare Drohnen-Missionen.
    5. Titel: CuRLA: Curriculum Learning Based Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving
      Link:http://arxiv.org/abs/2501.04982
      • In diesem Paper wird CuRLA vorgestellt, ein Ansatz, der auf Curriculum Learning basiert und mit Deep Reinforcement Learning für autonomes Fahren verwendet wird.
      • Es wird demonstriert, wie durch sequentielles Training mit immer schwierigeren Aufgaben die Leistung in anspruchsvollen Umgebungen gesteigert werden kann.
      • CuRLA bietet ein strukturiertes Lernverfahren, welches besonders nützlich für die Bewältigung komplexer Fahrsituationen ist.

    Liste der arXiv-Veröffentlichungen zu KI-Agenten (09.01.205)

    1. Titel: InfiGUIAgent: A Multimodal Generalist GUI Agent with Native Reasoning and Reflection
      Link:http://arxiv.org/abs/2501.04575
      • Dieses Paper stellt InfiGUIAgent vor, einen multimodalen Agenten, der für die Interaktion mit grafischen Benutzeroberflächen (GUI) entwickelt wurde.
      • Der Agent ist in der Lage, komplexe Aufgaben auf GUIs mithilfe von internem Denken und Reflexion zu erledigen.
      • InfiGUIAgent kann verschiedene Eingabeformen verarbeiten, was seine Flexibilität und Einsatzmöglichkeiten erhöht.
    2. Titel: Research on environment perception and behavior prediction of intelligent UAV based on semantic communication
      Link:http://arxiv.org/abs/2501.04480
      • Das Paper befasst sich mit der Umfelderkennung und Verhaltensvorhersage intelligenter unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs) mittels semantischer Kommunikation.
      • Es untersucht, wie die Integration semantischer Kommunikation die Fähigkeit von UAVs zur Verarbeitung von Umgebungsdaten verbessern kann.
      • Diese Forschung ist entscheidend für die Entwicklung autonomer UAVs, die in komplexen Umgebungen operieren können.
    3. Titel: Hybrid Artificial Intelligence Strategies for Drone Navigation
      Link:http://arxiv.org/abs/2501.04472
      • Dieses Paper erforscht hybride KI-Strategien für die Navigation von Drohnen, die verschiedene KI-Techniken kombinieren.
      • Es wird untersucht, wie die Integration von verschiedenen KI-Ansätzen die Navigationsfähigkeiten von Drohnen verbessern kann.
      • Diese hybriden Strategien zielen darauf ab, präzisere und zuverlässigere Drohnenbewegungen zu erreichen.
    4. Titel: Implementing Systemic Thinking for Automatic Schema Matching: An Agent-Based Modeling Approach
      Link:http://arxiv.org/abs/2501.04136
      • Hier wird ein agentenbasiertes Modell vorgestellt, das systemisches Denken für automatisches Schema-Matching verwendet.
      • Das Modell verwendet mehrere Agenten, die zusammenarbeiten, um Datenstrukturen zu vergleichen und zu integrieren.
      • Dieser Ansatz ist nützlich, um den Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen zu vereinfachen.
    5. Titel: Beyond Sight: Finetuning Generalist Robot Policies with Heterogeneous Sensors via Language Grounding
      Link:http://arxiv.org/abs/2501.04693
      • Diese Arbeit untersucht die Feinabstimmung von Robotik-Richtlinien mit heterogenen Sensoren unter Verwendung von Sprachgrundlagen.
      • Der Schwerpunkt liegt auf der Kombination visueller und nicht-visueller Sensordaten mit sprachbasierten Anweisungen.
      • Das Ziel ist, generalisierte Roboterfähigkeiten für verschiedene Aufgaben zu erreichen.
    6. Titel: Agent Laboratory: Using LLM Agents as Research Assistants
      Link:http://arxiv.org/abs/2501.04227
      • Das Paper schlägt vor, große Sprachmodell-Agenten als Forschungshilfen zu nutzen.
      • Es untersucht, wie diese Agenten verschiedene Aufgaben in Forschungsprojekten unterstützen können.
      • Der Fokus liegt auf der Verbesserung der Effizienz und Produktivität von Forschungsprozessen.
    7. Titel: GNN-based Decentralized Perception in Multirobot Systems for Predicting Worker Actions
      Link: http://arxiv.org/abs/2501.04193
      Dieses Paper untersucht den Einsatz von Graph Neural Networks (GNNs) für die dezentrale Wahrnehmung in Multi-Roboter-Systemen.
      Der Schwerpunkt liegt auf der Vorhersage des Verhaltens von Arbeitern durch den Einsatz von GNNs auf der Grundlage von Daten, die von mehreren Robotern erfasst wurden. Die entwickelte Lösung bietet eine Möglichkeit zur Verbesserung der Sicherheit und Effizienz in kooperativen robotischen Umgebungen.
    8. Titel: HIVEX: A High-Impact Environment Suite for Multi-Agent Research (extended version)
      Link:http://arxiv.org/abs/2501.04180
      • Diese Arbeit präsentiert HIVEX, eine umfassende Umgebungssuite für die Mehragentenforschung.
      • Die Suite umfasst Tools und Ressourcen, um komplexe Szenarien für die Erforschung des Verhaltens und der Interaktionen von Mehragentensystemen zu simulieren.
      • HIVEX fördert die Entwicklung und Validierung fortschrittlicher Mehragentensysteme.

    Liste der arXiv-Veröffentlichungen zu KI-Agenten (08.01.2025)

    1.    Titel: PPTAgent: Generating and Evaluating Presentations Beyond Text-to-Slides
    Link: https://arxiv.org/abs/2501.03936

    o   Dieses Paper präsentiert einen KI-Agenten namens PPTAgent, der Präsentationen über das bloße Umwandeln von Text in Folien hinaus generiert. Es behandelt auch die Bewertung solcher generierten Präsentationen. Es werden neue Methoden für die Inhaltsgestaltung und visuelle Anpassung von Präsentationen vorgestellt.

    2.    Titel: Dolphin: Closed-loop Open-ended Auto-research through Thinking, Practice, and Feedback
    Link: https://arxiv.org/abs/2501.03916

    o   Das Paper stellt Dolphin vor, einen KI-Agenten, der in der Lage ist, eigenständig und in einem geschlossenen Kreislauf zu forschen. Dolphin nutzt dabei Denken, Ausprobieren und Feedback, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Der Agent zielt darauf ab, den Forschungsprozess durch Automatisierung zu beschleunigen und neue Möglichkeiten zu eröffnen.

    3.    Titel: Neural DNF-MT: A Neuro-symbolic Approach for Learning Interpretable and Editable Policies
    Link: https://arxiv.org/abs/2501.03888

    o   Das Paper beschreibt einen neuro-symbolischen Ansatz namens Neural DNF-MT, der das Lernen von interpretierbaren und editierbaren Richtlinien ermöglicht. Es kombiniert neuronale Netze mit Disjunktiver Normalform (DNF), um eine klare und nachvollziehbare Politik zu entwickeln. Der Ansatz ist insbesondere für die KI-Planung von Bedeutung.

    4.    Titel: Online Reinforcement Learning-Based Dynamic Adaptive Evaluation Function for Real-Time Strategy Tasks
    Link: https://arxiv.org/abs/2501.03824

    o   Dieses Paper präsentiert eine Methode für das Online-Reinforcement-Learning, um dynamische und adaptive Bewertungsfunktionen für Echtzeit-Strategieaufgaben zu entwickeln. Die Methode erlaubt es KI-Agenten, sich an veränderte Spielbedingungen anzupassen und ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern. Es zeigt vielversprechende Ergebnisse in der Verwendung für komplexe Strategien.

    5.    Titel: Neural Deconstruction Search for Vehicle Routing Problems
    Link: https://arxiv.org/abs/2501.03715

    o   Das Paper präsentiert eine neue Methode namens „Neural Deconstruction Search“ für Fahrzeugroutenplanungsprobleme. Es verwendet neuronale Netze, um komplexe Routen zu zerlegen und effizientere Lösungen zu finden. Die Methodik verbessert die Optimierung für logistische Herausforderungen.

    6.    Titel: SenseRAG: Constructing Environmental Knowledge Bases with Proactive Querying for LLM-Based Autonomous Driving
    Link: https://arxiv.org/abs/2501.03535

    o   Dieses Paper stellt SenseRAG vor, einen Ansatz zum Aufbau von Umgebungs-Wissensdatenbanken für das autonome Fahren mit LLMs. Es nutzt proaktive Abfragen, um relevante Informationen zu sammeln und die Entscheidungsfindung des Fahrzeugs zu verbessern. Der Ansatz zielt darauf ab, die Sicherheit und Zuverlässigkeit des autonomen Fahrens zu erhöhen.

    7.    Titel: VLM-driven Behavior Tree for Context-aware Task Planning
    Link: https://arxiv.org/abs/2501.03968

    o   Das Paper beschreibt die Verwendung von Vision-Language-Modellen (VLMs) zur Steuerung von Verhaltensbäumen für kontextbezogene Aufgabenplanung. Die Kombination von visueller und sprachlicher Verarbeitung ermöglicht es Robotern, komplexere Aufgaben in dynamischen Umgebungen auszuführen. Der Ansatz erweitert die Fähigkeit von Robotern zur intelligenten Interaktion.

    8.    Titel: Exploring the Potential of Large Language Models in Public Transportation: San Antonio Case Study
    Link: https://arxiv.org/abs/2501.03904

    o   Dieses Paper untersucht das Potenzial großer Sprachmodelle (LLMs) im öffentlichen Verkehr anhand einer Fallstudie in San Antonio. Es zeigt, wie LLMs zur Verbesserung von Planung, Kundenservice und Effizienz beitragen können. Die Studie beleuchtet vielversprechende Anwendungen für den städtischen Nahverkehr.

    9.    Titel: Explainable Reinforcement Learning via Temporal Policy Decomposition
    Link: https://arxiv.org/abs/2501.03902

    o   Das Paper stellt eine Methode zur Erklärung von Reinforcement Learning (RL) vor, die auf einer temporären Richtlinienzerlegung basiert. Die Methode zerlegt komplexe RL-Strategien in verständlichere Einzelteile, um die Entscheidungsfindung von KI-Agenten transparenter zu machen. Der Ansatz verbessert das Verständnis für das Verhalten von RL-Agenten.

    10.                     Titel: Applying Large Language Models in Knowledge Graph-based Enterprise Modeling: Challenges and Opportunities
    Link: https://arxiv.org/abs/2501.03566

    o   Dieses Paper untersucht die Herausforderungen und Chancen bei der Verwendung von großen Sprachmodellen (LLMs) in der unternehmensweiten Modellierung auf der Basis von Wissensgraphen. Es untersucht, wie LLMs zur Automatisierung der Modellerstellung, Datenintegration und Inferenz genutzt werden können. Der Artikel beleuchtet die Potenziale und Herausforderungen bei der Anwendung moderner KI-Technologien.

    11.                     Titel: Rethinking Adversarial Attacks in Reinforcement Learning from Policy Distribution Perspective
    Link: https://arxiv.org/abs/2501.03562

    o   Das Paper beleuchtet die Rolle der Richtlinienverteilung in adversarialen Angriffen im Bereich des Reinforcement Learnings. Es analysiert, wie Angreifer die Richtlinienverteilung manipulieren können, um die Leistung von RL-Agenten zu beeinträchtigen. Der Artikel bietet neue Einsichten in die Verwundbarkeit von RL-Systemen.

    12.                     Titel: Self-Adaptive ERP: Embedding NLP into Petri-Net creation and Model Matching
    Link: https://arxiv.org/abs/2501.03795
     * Dieses Paper präsentiert ein selbstadaptives ERP-System (Enterprise Resource Planning), das NLP (Natural Language Processing) in die Erstellung von Petri-Netzen und den Modellabgleich integriert. Es wird aufgezeigt wie NLP-Techniken zur Automatisierung und Verbesserung der Modellierungs- und Anpassungsfähigkeit von ERP-Systemen eingesetzt werden können. Das Paper bietet eine innovative Perspektive auf die Integration von KI in Geschäftsprozesse.

    13.                     Titel: A Soft Sensor Method with Uncertainty-Awareness and Self-Explanation Based on Large Language Models Enhanced by Domain Knowledge Retrieval
    Link: https://arxiv.org/abs/2501.03295

    • Dieses Paper stellt eine Softsensor-Methode vor, die Unsicherheiten berücksichtigt und sich durch den Einsatz von großen Sprachmodellen (LLMs) selbst erklären kann. Es nutzt Retrieval-Methoden, um domänenspezifisches Wissen einzubinden und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Die Methode bietet mehr Transparenz und Zuverlässigkeit bei der Datenanalyse.

    Liste der arXiv-Veröffentlichungen zu KI-Agenten (08.Januar 2025)

    1. Titel: InfiGUIAgent: A Multimodal Generalist GUI Agent with Native Reasoning and Reflection
      Link:arXiv:2501.04575
      Beschreibung:
      • Dieses Paper stellt einen multimodalen GUI-Agenten namens InfiGUIAgent vor, der in der Lage ist, mit grafischen Benutzeroberflächen zu interagieren.
      • Der Agent verwendet native Reasoning- und Reflexionsfähigkeiten, um seine Interaktionen zu steuern.
      • Das Ziel ist die Entwicklung eines universellen Agenten für verschiedene Aufgaben, die eine GUI-Interaktion erfordern.
    2. Titel: Implementing Systemic Thinking for Automatic Schema Matching: An Agent-Based Modeling Approach
      Link:arXiv:2501.04136
      Beschreibung:
      • Dieses Paper befasst sich mit der automatischen Schema-Abstimmung durch eine Agenten-basierte Modellierung.
      • Es wird ein systemischer Ansatz zur Lösung dieses Problems vorgestellt, der die komplexen Beziehungen zwischen verschiedenen Datenschemata berücksichtigt.
      • Das Ziel ist eine präzisere und flexiblere Methode für das Schema-Matching.
    3. Titel: Agent Laboratory: Using LLM Agents as Research Assistants
      Link:arXiv:2501.04227
      Beschreibung:
      • Das Paper präsentiert „Agent Laboratory“, ein System, das LLM-basierte Agenten als Forschungsassistenten nutzt.
      • Diese Agenten können bei Aufgaben wie Literaturrecherche und Datenanalyse helfen.
      • Das System zielt darauf ab, die Effizienz und den Output von Forschung zu verbessern.

    Liste der arXiv-Veröffentlichungen zu KI-Agenten (07.Januar 2025)

    1. Titel: PPTAgent: Generating and Evaluating Presentations Beyond Text-to-Slides
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.03936
      • Dieses Paper präsentiert einen KI-Agenten namens PPTAgent, der Präsentationen über das bloße Umwandeln von Text in Folien hinaus generiert. Es behandelt auch die Bewertung solcher generierten Präsentationen. Es werden neue Methoden für die Inhaltsgestaltung und visuelle Anpassung von Präsentationen vorgestellt.
    2. Titel: Dolphin: Closed-loop Open-ended Auto-research through Thinking, Practice, and Feedback
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.03916
      • Das Paper stellt Dolphin vor, einen KI-Agenten, der in der Lage ist, eigenständig und in einem geschlossenen Kreislauf zu forschen. Dolphin nutzt dabei Denken, Ausprobieren und Feedback, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Der Agent zielt darauf ab, den Forschungsprozess durch Automatisierung zu beschleunigen und neue Möglichkeiten zu eröffnen.
    3. Titel: Neural DNF-MT: A Neuro-symbolic Approach for Learning Interpretable and Editable Policies
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.03888
      • Das Paper beschreibt einen neuro-symbolischen Ansatz namens Neural DNF-MT, der das Lernen von interpretierbaren und editierbaren Richtlinien ermöglicht. Es kombiniert neuronale Netze mit Disjunktiver Normalform (DNF), um eine klare und nachvollziehbare Politik zu entwickeln. Der Ansatz ist insbesondere für die KI-Planung von Bedeutung.
    4. Titel: Online Reinforcement Learning-Based Dynamic Adaptive Evaluation Function for Real-Time Strategy Tasks
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.03824
      • Dieses Paper präsentiert eine Methode für das Online-Reinforcement-Learning, um dynamische und adaptive Bewertungsfunktionen für Echtzeit-Strategieaufgaben zu entwickeln. Die Methode erlaubt es KI-Agenten, sich an veränderte Spielbedingungen anzupassen und ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern. Es zeigt vielversprechende Ergebnisse in der Verwendung für komplexe Strategien.
    5. Titel: Neural Deconstruction Search for Vehicle Routing Problems
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.03715
      • Das Paper präsentiert eine neue Methode namens „Neural Deconstruction Search“ für Fahrzeugroutenplanungsprobleme. Es verwendet neuronale Netze, um komplexe Routen zu zerlegen und effizientere Lösungen zu finden. Die Methodik verbessert die Optimierung für logistische Herausforderungen.
    6. Titel: SenseRAG: Constructing Environmental Knowledge Bases with Proactive Querying for LLM-Based Autonomous Driving
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.03535
      • Dieses Paper stellt SenseRAG vor, einen Ansatz zum Aufbau von Umgebungs-Wissensdatenbanken für das autonome Fahren mit LLMs. Es nutzt proaktive Abfragen, um relevante Informationen zu sammeln und die Entscheidungsfindung des Fahrzeugs zu verbessern. Der Ansatz zielt darauf ab, die Sicherheit und Zuverlässigkeit des autonomen Fahrens zu erhöhen.
    7. Titel: VLM-driven Behavior Tree for Context-aware Task Planning
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.03968
      • Das Paper beschreibt die Verwendung von Vision-Language-Modellen (VLMs) zur Steuerung von Verhaltensbäumen für kontextbezogene Aufgabenplanung. Die Kombination von visueller und sprachlicher Verarbeitung ermöglicht es Robotern, komplexere Aufgaben in dynamischen Umgebungen auszuführen. Der Ansatz erweitert die Fähigkeit von Robotern zur intelligenten Interaktion.
    8. Titel: Exploring the Potential of Large Language Models in Public Transportation: San Antonio Case Study
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.03904
      • Dieses Paper untersucht das Potenzial großer Sprachmodelle (LLMs) im öffentlichen Verkehr anhand einer Fallstudie in San Antonio. Es zeigt, wie LLMs zur Verbesserung von Planung, Kundenservice und Effizienz beitragen können. Die Studie beleuchtet vielversprechende Anwendungen für den städtischen Nahverkehr.
    9. Titel: Explainable Reinforcement Learning via Temporal Policy Decomposition
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.03902
      • Das Paper stellt eine Methode zur Erklärung von Reinforcement Learning (RL) vor, die auf einer temporären Richtlinienzerlegung basiert. Die Methode zerlegt komplexe RL-Strategien in verständlichere Einzelteile, um die Entscheidungsfindung von KI-Agenten transparenter zu machen. Der Ansatz verbessert das Verständnis für das Verhalten von RL-Agenten.
    10. Titel: Applying Large Language Models in Knowledge Graph-based Enterprise Modeling: Challenges and Opportunities
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.03566
      • Dieses Paper untersucht die Herausforderungen und Chancen bei der Verwendung von großen Sprachmodellen (LLMs) in der unternehmensweiten Modellierung auf der Basis von Wissensgraphen. Es untersucht, wie LLMs zur Automatisierung der Modellerstellung, Datenintegration und Inferenz genutzt werden können. Der Artikel beleuchtet die Potenziale und Herausforderungen bei der Anwendung moderner KI-Technologien.
    11. Titel: Rethinking Adversarial Attacks in Reinforcement Learning from Policy Distribution Perspective
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.03562
      • Das Paper beleuchtet die Rolle der Richtlinienverteilung in adversarialen Angriffen im Bereich des Reinforcement Learnings. Es analysiert, wie Angreifer die Richtlinienverteilung manipulieren können, um die Leistung von RL-Agenten zu beeinträchtigen. Der Artikel bietet neue Einsichten in die Verwundbarkeit von RL-Systemen.
    12. Titel: Self-Adaptive ERP: Embedding NLP into Petri-Net creation and Model Matching
      Link: https://arxiv.org/abs/2501.03795
      * Dieses Paper präsentiert ein selbstadaptives ERP-System (Enterprise Resource Planning), das NLP (Natural Language Processing) in die Erstellung von Petri-Netzen und den Modellabgleich integriert. Es wird aufgezeigt wie NLP-Techniken zur Automatisierung und Verbesserung der Modellierungs- und Anpassungsfähigkeit von ERP-Systemen eingesetzt werden können. Das Paper bietet eine innovative Perspektive auf die Integration von KI in Geschäftsprozesse.
    13. Titel: A Soft Sensor Method with Uncertainty-Awareness and Self-Explanation Based on Large Language Models Enhanced by Domain Knowledge Retrieval
      Link: https://arxiv.org/abs/2501.03295
    • Dieses Paper stellt eine Softsensor-Methode vor, die Unsicherheiten berücksichtigt und sich durch den Einsatz von großen Sprachmodellen (LLMs) selbst erklären kann. Es nutzt Retrieval-Methoden, um domänenspezifisches Wissen einzubinden und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Die Methode bietet mehr Transparenz und Zuverlässigkeit bei der Datenanalyse.

    Liste der arXiv-Veröffentlichungen zu KI-Agenten (06.Januar 2025)

    1. SDPO: Segment-Level Direct Preference Optimization for Social Agents
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.01821
      • Dieses Paper stellt eine neue Methode vor, die Präferenzoptimierung segmentweise angeht, um das Verhalten sozialer KI-Agenten anzupassen.
      • Dabei berücksichtigt sie die individuellen Präferenzen in verschiedenen Handlungskontexten.
      • Ziel ist, Agenten zu entwickeln, die flexibler und anpassungsfähiger auf Interaktionen reagieren.
    2. Proposing Hierarchical Goal-Conditioned Policy Planning in Multi-Goal Reinforcement Learning
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.01727
      • Dieses Paper führt ein hierarchisches Verfahren ein, das Agenten unterstützt, mehrere Ziele im Reinforcement Learning parallel anzugehen.
      • Es kombiniert eine Planungs- mit einer Lernkomponente, um hochkomplexe Aufgaben zu meistern.
      • Damit sollen KI-Agenten effizienter und koordinierter auf unterschiedliche Ziele hin trainiert werden.
    3. AgentRefine: Enhancing Agent Generalization through Refinement Tuning
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.01702
      • Diese Arbeit beschreibt ein Verfahren namens “Refinement Tuning”, das die Generalisierungsfähigkeit von KI-Agenten verbessern soll.
      • Der Ansatz baut auf bereits trainierten Agenten auf und verfeinert deren Strategien in neuen Umgebungen.
      • Dadurch können Agenten robuster und anpassungsfähiger auf variierende Aufgabenstellungen reagieren.
    4. BLAST: A Stealthy Backdoor Leverage Attack against Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning based Systems
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.01593
      • Dieses Paper analysiert eine Backdoor-Angriffsstrategie in kooperativen Multi-Agenten-Systemen für Deep Reinforcement Learning.
      • Es zeigt auf, wie bösartige Modifikationen unbemerkt eingestreut werden können, um das Gesamtsystem zu manipulieren.
      • Die Studie verdeutlicht damit Schwachstellen und liefert zugleich Hinweise zum Schutz vor solchen Angriffen.
    5. QuArch: A Question-Answering Dataset for AI Agents in Computer Architecture
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.01892
      • Dieses Werk stellt ein neues Datenset namens “QuArch” vor, das KI-Agenten beim Verständnis von Computerarchitektur unterstützen soll.
      • Es beinhaltet Fragen und Antworten zu technischen Details und Konzepten aus der Hardware-Architektur.
      • Ziel ist es, KI-Agenten zu befähigen, komplexe Sachverhalte in der Computerarchitektur korrekt zu interpretieren und zu beantworten.
    6. Multi-Agent Conversational Online Learning for Adaptive LLM Response Identification
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.01849
      • In dieser Arbeit wird ein Mehr-Agenten-Ansatz vorgestellt, der laufend von Nutzerinteraktionen lernt, um bessere Antworten großer Sprachmodelle zu identifizieren.
      • Dabei kommunizieren die Agenten untereinander, um Kontexte und Nutzerrückmeldungen gemeinsam auszuwerten.
      • So sollen KI-Systeme anpassungsfähiger und nutzerzentrierter reagieren können.
    7. MoColl: Agent-Based Specific and General Model Collaboration for Image Captioning
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.01834
      • Dieses Paper schlägt einen agentenbasierten Ansatz vor, bei dem verschiedene Modelle für das Bildunterschreiben (Image Captioning) zusammenarbeiten.
      • Ein spezieller Agent kümmert sich um fein abgestimmte, kontextbezogene Beschreibungen, während ein allgemeiner Agent universell einsetzbare Bildunterschriften generiert.
      • Durch ihre Zusammenarbeit wird eine höhere Qualität und Vielfalt der generierten Bildbeschreibungen erzielt.
    8. Goal Recognition using Actor-Critic Optimization
      Link:https://arxiv.org/abs/2501.01463
      • Das Paper behandelt ein Verfahren, um mithilfe von Actor-Critic-Methoden die Ziele eines beobachteten Agenten schnell zu erkennen.
      • Dabei werden unvollständige oder teilweise Beobachtungen ausgewertet, um Rückschlüsse auf das wahrscheinliche Ziel des Agenten zu ziehen.
      • Dieses Vorgehen erleichtert unter anderem die Anpassung kooperativer oder kompetitiver Strategien gegenüber anderen KI-Agenten.

    Liste der arXiv-Veröffentlichungen zu KI-Agenten (03. Januar 2025):

    1. Titel:Aviary: training language agents on challenging scientific tasks
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.21154
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper präsentiert Aviary, eine Plattform, die speziell darauf ausgerichtet ist, Sprachagenten in anspruchsvollen wissenschaftlichen Bereichen zu trainieren.
        • Aviary nutzt eine Kombination aus neuen Trainingsmethoden und einer speziell kuratierten Aufgabenvielfalt, um die Fähigkeiten der Agenten zu verbessern.
        • Die Experimente zeigen, dass mit Aviary trainierte Sprachagenten eine signifikant bessere Leistung in komplexen wissenschaftlichen Aufgaben erzielen als andere Ansätze.
    2. Titel:UnrealZoo: Enriching Photo-realistic Virtual Worlds for Embodied AI
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20977
      • Beschreibung:
        • UnrealZoo ist eine neue Plattform, die es ermöglicht, hochrealistische virtuelle Umgebungen für das Training von Embodied AI-Agenten zu erstellen.
        • Die Plattform bietet eine Vielfalt an Umgebungen, die von einfachen Szenarien bis hin zu komplexen, lebensnahen Settings reichen.
        • Durch die Nutzung fotorealistischer Umgebungen sollen die Agenten besser auf reale Aufgaben vorbereitet werden.
    3. Titel:Planning, Living and Judging: A Multi-agent LLM-based Framework for Cyclical Urban Planning
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20505
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper stellt ein Multi-Agenten-Framework vor, das auf Large Language Models (LLMs) basiert und für die zyklische Stadtplanung konzipiert wurde.
        • Das Framework integriert Planungs-, Lebens- und Bewertungsaspekte, um einen iterativen Planungsprozess zu ermöglichen.
        • Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass LLMs in einem Multiagenten-System effektiv zur Lösung von Herausforderungen in der Stadtplanung genutzt werden können.
    4. Titel:High-fidelity social learning via shared episodic memories enhances collaborative foraging through mnemonic convergence
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20271
      • Beschreibung:
        • Diese Studie untersucht, wie sich das Teilen episodischer Erinnerungen auf das soziale Lernen und die kollaborative Futtersuche von KI-Agenten auswirkt.
        • Durch den Austausch von Gedächtnisinhalten können Agenten ihre Zusammenarbeit verbessern und effizienter zusammenarbeiten.
        • Die Forschungsergebnisse legen nahe, dass eine gemeinsame Erinnerungsbasis die mnemotechnische Konvergenz fördert und somit das kollaborative Lernen optimiert.
    5. Titel:BaiJia: A Large Scale Role-Playing Agent Corpus of Chinese Historical Charcaters
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20024
      • Beschreibung:
        • BaiJia ist ein umfangreiches Korpus, das für das Training und die Evaluation von Rollenspiel-KI-Agenten mit chinesischen historischen Figuren entwickelt wurde.
        • Das Korpus umfasst detaillierte Beschreibungen und Dialoge, die es den Agenten ermöglichen, glaubwürdige historische Persönlichkeiten darzustellen.
        • Diese Ressource soll die Forschung im Bereich der personalisierten und kulturell sensiblen KI-Interaktion fördern.
    6. Titel:Exploring and Controlling Diversity in LLM-Agent Conversation
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.21102
      • Beschreibung:
        • Diese Arbeit untersucht Methoden zur Messung und Steuerung der inhaltlichen Vielfalt in Gesprächen, die von LLM-basierten Agenten geführt werden.
        • Es werden verschiedene Ansätze vorgestellt, um die Diversität von Konversationen zu erhöhen oder zu reduzieren, je nach Anwendungsfall.
        • Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine gezielte Steuerung der Diversität die Qualität und Relevanz von Agenten-Konversationen verbessern kann.
    7. Titel:Plancraft: an evaluation dataset for planning with LLM agents
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.21033
      • Beschreibung:
        • Plancraft ist ein neuer Datensatz, der speziell für die Bewertung der Planungsfähigkeiten von LLM-basierten Agenten entwickelt wurde.
        • Der Datensatz enthält eine Reihe komplexer Aufgaben, die von den Agenten erfordern, detaillierte Handlungsabläufe zu entwerfen.
        • Plancraft soll als Standard-Benchmark für die Forschung im Bereich des Planens mit LLMs dienen.
    8. Titel:Game Theory and Multi-Agent Reinforcement Learning: From Nash Equilibria to Evolutionary Dynamics
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20519
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper bietet einen Überblick über die Grundlagen der Spieltheorie und deren Anwendung auf Multi-Agenten Reinforcement Learning.
        • Es werden verschiedene Methoden und Algorithmen vorgestellt, die von Nash-Gleichgewichten bis zur evolutionären Dynamik reichen.
        • Die Arbeit bietet sowohl theoretische als auch praktische Einblicke in die Gestaltung kooperativer und kompetitiver Multi-Agenten-Systeme.
    9. Titel:Multi-Scenario Reasoning: Unlocking Cognitive Autonomy in Humanoid Robots for Multimodal Understanding
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20429
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper untersucht, wie humanoide Roboter durch Multi-Modal-Reasoning eine höhere kognitive Autonomie erreichen können.
        • Der Fokus liegt auf der Fähigkeit der Roboter, über verschiedene Szenarien hinweg zu schlussfolgern und zu verstehen.
        • Es wird ein Ansatz vorgestellt, der es Robotern ermöglicht, multimodale Eingaben zu integrieren und flexible Entscheidungen zu treffen.
    10. Titel:Safe Multiagent Coordination via Entropic Exploration
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20361
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper präsentiert einen Ansatz, um die sichere Koordination von Multi-Agenten-Systemen durch die Nutzung von Entropie-basierter Exploration zu verbessern.
        • Es wird gezeigt, dass die kontrollierte Zufallsexploration das Risiko unkoordinierter Aktionen minimieren und gleichzeitig die Zusammenarbeit fördern kann.
        • Die Arbeit bietet eine vielversprechende Methode, um sichere und effiziente Multi-Agenten-Systeme zu entwickeln.
    11. Titel:TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20138
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper stellt TradingAgents vor, ein Framework, das LLMs nutzt, um Multi-Agenten-Systeme für den Finanzhandel zu entwickeln.
        • Das Framework ermöglicht es, verschiedene Handelsstrategien zu testen und ihre Leistung in simulierten Marktszenarien zu bewerten.
        • Durch die Verwendung mehrerer Agenten kann eine robustere und vielseitigere Handelsstrategie erreicht werden.
    12. Titel:M-MAD: Multidimensional Multi-Agent Debate Framework for Fine-grained Machine Translation Evaluation
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20127
      • Beschreibung:
        • M-MAD ist ein Multi-Agenten-Framework, das auf Debatten basiert und zur präzisen Evaluierung maschineller Übersetzungen entwickelt wurde.
        • Es verwendet mehrere Agenten, die verschiedene Aspekte einer Übersetzung diskutieren und bewerten, um eine umfassendere Analyse zu ermöglichen.
        • Dieser Ansatz ermöglicht eine differenziertere Bewertung als herkömmliche Metriken.
    13. Titel:OneKE: A Dockerized Schema-Guided LLM Agent-based Knowledge Extraction System
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20005
      • Beschreibung:
        • OneKE ist ein dockerisiertes System, das schemageführte LLM-Agenten verwendet, um Wissen aus Dokumenten zu extrahieren.
        • Das System ist flexibel und ermöglicht eine einfache Integration in verschiedene Arbeitsabläufe durch den Einsatz von Docker-Containern.
        • OneKE ist ein Beispiel dafür, wie LLM-basierte Agenten für automatisierte Wissensextraktion genutzt werden können.
    14. Titel:Can Large Language Models Adapt to Other Agents In-Context?
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.19726
      • Beschreibung:
        • Diese Forschung untersucht, ob Large Language Models (LLMs) ihre Verhaltensweisen während einer Interaktion mit anderen Agenten anpassen können.
        • Es wird analysiert, wie LLMs in-context lernen und ihre Strategien auf Grundlage der Interaktionspartner optimieren.
        • Die Ergebnisse geben Aufschluss über die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von LLMs in Multi-Agenten-Umgebungen.
    15. Titel:OS-Genesis: Automating GUI Agent Trajectory Construction via Reverse Task Synthesis
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.19723
      • Beschreibung:
        • OS-Genesis ist ein System, welches automatisch Trajektorien für GUI-Agenten mittels Reverse Task Synthesis erstellen kann.
        • Der Ansatz kehrt den Prozess der Task-Ausführung um, indem es von einem gewünschten Ergebnis ausgehend eine Reihe von Schritten ableitet.
        • Dieses System zielt darauf ab, die Erstellung und Analyse von GUI-Agenten zu vereinfachen.
    16. Titel:Hindsight Planner: A Closed-Loop Few-Shot Planner for Embodied Instruction Following
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.19562
      • Beschreibung:
        • Dieser Artikel stellt einen Planner vor, der nur wenige Beispiele benötigt und aus Erfahrung lernt, um Anweisungen in einer Umgebung zu befolgen.
        • Der Planner nutzt ein Hindsight-Konzept, um aus Fehlern zu lernen und den Planungsprozess anzupassen.
        • Das System zeigt, wie Agenten in dynamischen Umgebungen mit wenigen Beispielen komplexe Aufgaben erfolgreich bewältigen können.
    17. Titel:Hierarchical Multi-agent Meta-Reinforcement Learning for Cross-channel Bidding
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.19064
      • Beschreibung:
        • Hier wird ein hierarchischer Multi-Agenten-Ansatz vorgestellt, der Meta-Reinforcement Learning (Meta-RL) verwendet, um Bietstrategien über verschiedene Kanäle zu optimieren.
        • Die Hierarchie ermöglicht es, dass Agenten auf verschiedenen Ebenen agieren und somit komplexere Entscheidungen treffen können.
        • Die Experimente zeigen, dass dieser Ansatz die Effizienz und Rentabilität von Bietprozessen verbessern kann.
    18. Titel:TravelAgent: Generative Agents in the Built Environment
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18985
      • Beschreibung:
        • TravelAgent ist ein System, das generative KI-Agenten nutzt, um das Verhalten von Menschen in einer bebauten Umgebung zu simulieren.
        • Die Agenten sind in der Lage, selbstständig Entscheidungen zu treffen und Interaktionen mit der Umgebung zu simulieren, die auf realen Mustern basieren.
        • Dies ermöglicht ein besseres Verständnis von räumlichen Interaktionen und kann in der Stadtplanung verwendet werden.
    19. Titel:GAI: Generative Agents for Innovation
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18899
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper untersucht die Rolle von generativen Agenten bei der Förderung von Innovationen.
        • Es wird ein Framework vorgestellt, das verschiedene Agenten mit unterschiedlichen Rollen für die generative Ideenfindung und Problemlösung kombiniert.
        • Die Forschung zeigt das Potenzial generativer Agenten, die Entwicklung von neuen Lösungen in verschiedenen Bereichen zu beschleunigen.
    20. Titel:Agents on the Bench: Large Language Model Based Multi Agent Framework for Trustworthy Digital Justice
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18697
      • Beschreibung:
        • Nutzt ein Multi-Agenten-System mit LLMs, um bestimmte Aspekte der digitalen Justiz transparent und vertrauenswürdig abzubilden.
        • Die Arbeit zielt darauf ab, die Transparenz und das Vertrauen in die digitale Justiz zu stärken.
        • Die Arbeit adressiert wichtige ethische und praktische Aspekte im Kontext von KI und Rechtsprechung.
    21. Titel:Multi-Agent Norm Perception and Induction in Distributed Healthcare
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18454
      • Beschreibung:
        • Diese Arbeit untersucht die Normwahrnehmung und -induktion durch Multi-Agenten-Systeme im verteilten Gesundheitswesen.
        • Es wird analysiert, wie Agenten gemeinsame Verhaltensregeln erlernen und befolgen können, um eine effektive Zusammenarbeit zu gewährleisten.
        • Diese Forschung bietet Einblicke in die Schaffung sicherer und effizienter Multi-Agenten-Systeme in komplexen Umgebungen.
    22. Titel:Explainable Multi-Modal Data Exploration in Natural Language via LLM Agent
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18428
      • Beschreibung:
        • Hier wird ein LLM-Agent zur multimodalen Datenexploration durch natürliche Sprache vorgestellt.
        • Das System ermöglicht es, verschiedene Datenmodalitäten zu durchsuchen, abzufragen und besser zu verstehen.
        • Die Arbeit verbessert die Zugänglichkeit zu komplexen Datensätzen.
    23. Titel:GUI Testing Arena: A Unified Benchmark for Advancing Autonomous GUI Testing Agent
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18426
      • Beschreibung:
        • Stellt einen Benchmark bereit, um automatisierte Test-Agenten für grafische User-Interfaces (GUI) zu entwickeln und zu testen.
        • Die Benchmark zielt darauf ab, die Entwicklung effizienterer und effektiverer Testmethoden zu fördern.
        • Die Arbeit bietet einen umfassenden Testrahmen mit klaren Kriterien zur Bewertung der Testfähigkeiten.
    24. Titel:MineStudio: A Streamlined Package for Minecraft AI Agent Development
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18293
      • Beschreibung:
        • Bietet eine vereinfachte Entwicklungsumgebung, um KI-Agenten in Minecraft zu erstellen und zu evaluieren.
        • Das Paket stellt eine Reihe von Tools und Ressourcen bereit, die den Entwicklungsprozess erleichtern.
        • MineStudio soll die Anwendung von KI in Spielen durch benutzerfreundliche Tools ermöglichen.
    25. Titel:AutoDroid-V2: Boosting SLM-based GUI Agents via Code Generation
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18111
      • Beschreibung:
        • Zeigt, wie man GUI-Agenten durch Code-Generierung verbessert, unter Nutzung eines „SLM“-Ansatzes (vermutlich specialized LLM).
        • Der Fokus liegt auf der Effizienz von SLMs für GUI-bezogene Aufgaben.
        • Durch die Kombination von SLMs mit Codegenerierung sollen GUI-Agenten effektiver und robuster gemacht werden.
    26. Titel:Dynamic Multi-Agent Orchestration and Retrieval for Multi-Source Question-Answer Systems using Large Language Models
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.17964
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper beschreibt den Einsatz von LLMs für die dynamische Multi-Agenten-Orchestrierung in Q&A-Systemen, die verschiedene Datenquellen nutzen.
        • Die Agenten arbeiten zusammen, um Aufgaben koordiniert zu bearbeiten und Informationen aus verschiedenen Quellen abzurufen.
        • Die Arbeit zeigt, dass die Leistung und Effizienz solcher Systeme durch die Zusammenarbeit gesteigert wird.
    27. Titel:Contrato360 2.0: A Document and Database-Driven Question-Answer System using Large Language Models and Agents
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.17942
      • Beschreibung:
        • Beschreibt ein QA-System, bei dem LLMs und mehrere Agenten Dokumente und Datenbanken gemeinsam nutzen, um Fragen zu beantworten.
        • Das System ist darauf ausgerichtet, komplexe Fragen aus heterogenen Datenquellen zu beantworten.
      • Diese Arbeit demonstriert, wie leistungsfähige Q&A-Systeme durch die Kombination von LLM- und Agenten-Technologien realisiert werden können.
    28. Titel:Decentralized Intelligence in GameFi: Embodied AI Agents and the Convergence of DeFi and Virtual Ecosystems
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18601
      • Beschreibung:
        • Diskutiert „Embodied AI Agents“ für GameFi-Ökosysteme, bei denen DeFi und virtuelle Umgebungen verschmelzen.
        • Es wird untersucht, wie KI-Agenten autonome Entscheidungen treffen und zu einer dezentralisierten Intelligenz beitragen können.
      • Die Forschung untersucht die Möglichkeiten und Herausforderungen in diesem neuen Feld.
    29. Titel:A Paragraph is All It Takes: Rich Robot Behaviors from Interacting, Trusted LLMs
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18588
      • Beschreibung:
        • Diese Studie zeigt, dass Roboter mithilfe von Interaktionen mit vertrauenswürdigen LLMs komplexe Verhaltensweisen erlernen können.
        • Es genügt eine kurze textuelle Anweisung, damit LLMs Roboter effektiv lenken und koordinieren können.
          *Die Ergebnisse zeigen eine verbesserte Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der Roboter in dynamischen Umgebungen.
    30. Titel:Multi-Modal Grounded Planning and Efficient Replanning For Learning Embodied Agents with A Few Examples
      * Link:https://arxiv.org/abs/2412.17288
      * Beschreibung:
      * Die Forschung in diesem Paper konzentriert sich auf multimodale, geerdete Planung und effiziente Neuplanung für das Lernen von Embodied Agents mit wenigen Beispielen.
      • Die Methode integriert visuelle und sprachliche Informationen, um die Planungsfähigkeit der Agenten zu verbessern.
      • Die Arbeit zeigt, dass Agents mit dieser Methode effizient und flexibel in verschiedenen Szenarien planen und agieren können.
    31. Titel:A3: Android Agent Arena for Mobile GUI Agents
      • Link: https://arxiv.org/abs/2501.01149
      • Beschreibung:
        • Ein Toolkit und Framework, das Agenten für Android-GUIs trainiert und testet, um automatisierte Bedienung und Interaktion auf mobilen Apps zu ermöglichen.
        • Die Plattform dient als standardisierte Umgebung für die Forschung in diesem Bereich.
        • Es ermöglicht die Entwicklung effizienterer und robusterer Agenten für mobile Geräte.
    32. Titel:Beyond Text: Implementing Multimodal Large Language Model-Powered Multi-Agent Systems Using a No-Code Platform
      * Link:https://arxiv.org/abs/2501.00750
      * Beschreibung:
      * Beschreibt den Einsatz von Multi-Agenten-Systemen (gestützt durch multimodale LLMs) über eine No-Code-Lösung.
      • Ermöglicht die Automatisierung komplexer multimodaler Aufgaben ohne tiefgehende Programmierkenntnisse.
        * Die Forschung zielt auf eine breitere Anwendung von LLMs in Multi-Agenten-Systemen ab.
    33. Titel:PIMAEX: Multi-Agent Exploration through Peer Incentivization
      * Link:https://arxiv.org/abs/2501.01266
      • Beschreibung:
        • Ein Multi-Agenten-Rahmenwerk, in dem Agenten sich gegenseitig motivieren, Explorationsaufgaben auszuführen.
        • Durch die peer-basierte Motivation sollen bessere Ergebnisse erzielt und eine effektivere Exploration erreicht werden.
          * Die Studie leistet einen wichtigen Beitrag zum Multi-Agenten-Lernen.
    34. Titel:Harnessing Multi-Agent LLMs for Complex Engineering Problem-Solving: A Framework for Senior Design Projects
      • Link: https://arxiv.org/abs/2501.01205
      • Beschreibung:
        • Stellt einen Multi-Agenten-Ansatz (basierend auf LLMs) vor, um hochkomplexe technische Aufgaben und Projektarbeit im akademischen Umfeld zu unterstützen.
        • Ziel ist es, durch die Nutzung von LLMs die Zusammenarbeit bei komplexen Ingenieursprojekten zu verbessern.
        • Die Studie demonstriert die Anwendbarkeit von LLMs in praktischen Szenarien.
    35. Titel:Large Language Model Based Multi-Agent System Augmented Complex Event Processing Pipeline for Internet of Multimedia Things
      • Link:https://arxiv.org/abs/2501.00891
        • Beschreibung:
          • Dieses Paper beschreibt eine Multi-Agenten-Lösung mit LLMs für die Verarbeitung komplexer Ereignisse in IoT-Umgebungen.
          • Die Agenten kooperieren dabei, um relevante Ereignisse zu identifizieren und zu analysieren.
        • Diese Forschung leistet einen Beitrag zur intelligenten Verarbeitung von Daten aus dem Internet der Dinge.
    36. Titel:AI Agent for Education: von Neumann Multi-Agent System Framework
      • Link: https://arxiv.org/abs/2501.00083
        * Beschreibung:
      • Ein Multi-Agenten-System-Framework, das speziell für den Bildungsbereich entwickelt wurde und den Ansatz eines „von-Neumann-Systems“ verfolgt.
      • Ziel ist es, durch KI-Agenten Lehre und Lernen zu personalisieren und zu unterstützen.
      • Das System bietet einen vielseitigen Rahmen für die Entwicklung von KI-gestützten Lernsystemen.

    Liste der arXiv-Veröffentlichungen zu KI-Agenten (02. Januar 2025):

    1. Titel:Aviary: training language agents on challenging scientific tasks
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.21154
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper präsentiert Aviary, eine Plattform, die speziell darauf ausgerichtet ist, Sprachagenten in anspruchsvollen wissenschaftlichen Bereichen zu trainieren.
        • Aviary nutzt eine Kombination aus neuen Trainingsmethoden und einer speziell kuratierten Aufgabenvielfalt, um die Fähigkeiten der Agenten zu verbessern.
        • Die Experimente zeigen, dass mit Aviary trainierte Sprachagenten eine signifikant bessere Leistung in komplexen wissenschaftlichen Aufgaben erzielen als andere Ansätze.
    2. Titel:UnrealZoo: Enriching Photo-realistic Virtual Worlds for Embodied AI
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20977
      • Beschreibung:
        • UnrealZoo ist eine neue Plattform, die es ermöglicht, hochrealistische virtuelle Umgebungen für das Training von Embodied AI-Agenten zu erstellen.
        • Die Plattform bietet eine Vielfalt an Umgebungen, die von einfachen Szenarien bis hin zu komplexen, lebensnahen Settings reichen.
        • Durch die Nutzung fotorealistischer Umgebungen sollen die Agenten besser auf reale Aufgaben vorbereitet werden.
    3. Titel:Planning, Living and Judging: A Multi-agent LLM-based Framework for Cyclical Urban Planning
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20505
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper stellt ein Multi-Agenten-Framework vor, das auf Large Language Models (LLMs) basiert und für die zyklische Stadtplanung konzipiert wurde.
        • Das Framework integriert Planungs-, Lebens- und Bewertungsaspekte, um einen iterativen Planungsprozess zu ermöglichen.
        • Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass LLMs in einem Multiagenten-System effektiv zur Lösung von Herausforderungen in der Stadtplanung genutzt werden können.
    4. Titel:High-fidelity social learning via shared episodic memories enhances collaborative foraging through mnemonic convergence
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20271
      • Beschreibung:
        • Diese Studie untersucht, wie sich das Teilen episodischer Erinnerungen auf das soziale Lernen und die kollaborative Futtersuche von KI-Agenten auswirkt.
        • Durch den Austausch von Gedächtnisinhalten können Agenten ihre Zusammenarbeit verbessern und effizienter zusammenarbeiten.
        • Die Forschungsergebnisse legen nahe, dass eine gemeinsame Erinnerungsbasis die mnemotechnische Konvergenz fördert und somit das kollaborative Lernen optimiert.
    5. Titel:BaiJia: A Large Scale Role-Playing Agent Corpus of Chinese Historical Charcaters
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20024
      • Beschreibung:
        • BaiJia ist ein umfangreiches Korpus, das für das Training und die Evaluation von Rollenspiel-KI-Agenten mit chinesischen historischen Figuren entwickelt wurde.
        • Das Korpus umfasst detaillierte Beschreibungen und Dialoge, die es den Agenten ermöglichen, glaubwürdige historische Persönlichkeiten darzustellen.
        • Diese Ressource soll die Forschung im Bereich der personalisierten und kulturell sensiblen KI-Interaktion fördern.
    6. Titel:Exploring and Controlling Diversity in LLM-Agent Conversation
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.21102
      • Beschreibung:
        * Diese Arbeit untersucht Methoden zur Messung und Steuerung der inhaltlichen Vielfalt in Gesprächen, die von LLM-basierten Agenten geführt werden.
        * Es werden verschiedene Ansätze vorgestellt, um die Diversität von Konversationen zu erhöhen oder zu reduzieren, je nach Anwendungsfall.
        * Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine gezielte Steuerung der Diversität die Qualität und Relevanz von Agenten-Konversationen verbessern kann.
    7. Titel:Plancraft: an evaluation dataset for planning with LLM agents
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.21033
      • Beschreibung:
        * Plancraft ist ein neuer Datensatz, der speziell für die Bewertung der Planungsfähigkeiten von LLM-basierten Agenten entwickelt wurde.
        • Der Datensatz enthält eine Reihe komplexer Aufgaben, die von den Agenten erfordern, detaillierte Handlungsabläufe zu entwerfen.
          * Plancraft soll als Standard-Benchmark für die Forschung im Bereich des Planens mit LLMs dienen.
    8. Titel:Game Theory and Multi-Agent Reinforcement Learning: From Nash Equilibria to Evolutionary Dynamics
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20519
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper bietet einen Überblick über die Grundlagen der Spieltheorie und deren Anwendung auf Multi-Agenten Reinforcement Learning.
        • Es werden verschiedene Methoden und Algorithmen vorgestellt, die von Nash-Gleichgewichten bis zur evolutionären Dynamik reichen.
          * Die Arbeit bietet sowohl theoretische als auch praktische Einblicke in die Gestaltung kooperativer und kompetitiver Multi-Agenten-Systeme.
    9. Titel:Multi-Scenario Reasoning: Unlocking Cognitive Autonomy in Humanoid Robots for Multimodal Understanding
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20429
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper untersucht, wie humanoide Roboter durch Multi-Modal-Reasoning eine höhere kognitive Autonomie erreichen können.
        • Der Fokus liegt auf der Fähigkeit der Roboter, über verschiedene Szenarien hinweg zu schlussfolgern und zu verstehen.
        • Es wird ein Ansatz vorgestellt, der es Robotern ermöglicht, multimodale Eingaben zu integrieren und flexible Entscheidungen zu treffen.
    10. Titel:Safe Multiagent Coordination via Entropic Exploration
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20361
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper präsentiert einen Ansatz, um die sichere Koordination von Multi-Agenten-Systemen durch die Nutzung von Entropie-basierter Exploration zu verbessern.
        • Es wird gezeigt, dass die kontrollierte Zufallsexploration das Risiko unkoordinierter Aktionen minimieren und gleichzeitig die Zusammenarbeit fördern kann.
        • Die Arbeit bietet eine vielversprechende Methode, um sichere und effiziente Multi-Agenten-Systeme zu entwickeln.
    11. Titel:TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20138
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper stellt TradingAgents vor, ein Framework, das LLMs nutzt, um Multi-Agenten-Systeme für den Finanzhandel zu entwickeln.
        • Das Framework ermöglicht es, verschiedene Handelsstrategien zu testen und ihre Leistung in simulierten Marktszenarien zu bewerten.
        • Durch die Verwendung mehrerer Agenten kann eine robustere und vielseitigere Handelsstrategie erreicht werden.
    12. Titel:M-MAD: Multidimensional Multi-Agent Debate Framework for Fine-grained Machine Translation Evaluation
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20127
      • Beschreibung:
        • M-MAD ist ein Multi-Agenten-Framework, das auf Debatten basiert und zur präzisen Evaluierung maschineller Übersetzungen entwickelt wurde.
        • Es verwendet mehrere Agenten, die verschiedene Aspekte einer Übersetzung diskutieren und bewerten, um eine umfassendere Analyse zu ermöglichen.
        • Dieser Ansatz ermöglicht eine differenziertere Bewertung als herkömmliche Metriken.
    13. Titel:OneKE: A Dockerized Schema-Guided LLM Agent-based Knowledge Extraction System
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.20005
      • Beschreibung:
        * OneKE ist ein dockerisiertes System, das schemageführte LLM-Agenten verwendet, um Wissen aus Dokumenten zu extrahieren.
        * Das System ist flexibel und ermöglicht eine einfache Integration in verschiedene Arbeitsabläufe durch den Einsatz von Docker-Containern.
        * OneKE ist ein Beispiel dafür, wie LLM-basierte Agenten für automatisierte Wissensextraktion genutzt werden können.
    14. Titel:Can Large Language Models Adapt to Other Agents In-Context?
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.19726
      • Beschreibung:
        * Diese Forschung untersucht, ob Large Language Models (LLMs) ihre Verhaltensweisen während einer Interaktion mit anderen Agenten anpassen können.
        * Es wird analysiert, wie LLMs in-context lernen und ihre Strategien auf Grundlage der Interaktionspartner optimieren.
        * Die Ergebnisse geben Aufschluss über die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von LLMs in Multi-Agenten-Umgebungen.
    15. Titel:OS-Genesis: Automating GUI Agent Trajectory Construction via Reverse Task Synthesis
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.19723
      • Beschreibung:
        • OS-Genesis ist ein System, welches automatisch Trajektorien für GUI-Agenten mittels Reverse Task Synthesis erstellen kann.
        • Der Ansatz kehrt den Prozess der Task-Ausführung um, indem es von einem gewünschten Ergebnis ausgehend eine Reihe von Schritten ableitet.
        • Dieses System zielt darauf ab, die Erstellung und Analyse von GUI-Agenten zu vereinfachen.
    16. Titel:Hindsight Planner: A Closed-Loop Few-Shot Planner for Embodied Instruction Following
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.19562
      • Beschreibung:
        • Dieser Artikel stellt einen Planner vor, der nur wenige Beispiele benötigt und aus Erfahrung lernt, um Anweisungen in einer Umgebung zu befolgen.
        • Der Planner nutzt ein Hindsight-Konzept, um aus Fehlern zu lernen und den Planungsprozess anzupassen.
        • Das System zeigt, wie Agenten in dynamischen Umgebungen mit wenigen Beispielen komplexe Aufgaben erfolgreich bewältigen können.
    17. Titel:Hierarchical Multi-agent Meta-Reinforcement Learning for Cross-channel Bidding
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.19064
      • Beschreibung:
        • Hier wird ein hierarchischer Multi-Agenten-Ansatz vorgestellt, der Meta-Reinforcement Learning (Meta-RL) verwendet, um Bietstrategien über verschiedene Kanäle zu optimieren.
        • Die Hierarchie ermöglicht es, dass Agenten auf verschiedenen Ebenen agieren und somit komplexere Entscheidungen treffen können.
          * Die Experimente zeigen, dass dieser Ansatz die Effizienz und Rentabilität von Bietprozessen verbessern kann.
    18. Titel:TravelAgent: Generative Agents in the Built Environment
      • Link:https://arxiv.org/abs/2412.18985
        • Beschreibung:
          • TravelAgent ist ein System, das generative KI-Agenten nutzt, um das Verhalten von Menschen in einer bebauten Umgebung zu simulieren.
          • Die Agenten sind in der Lage, selbstständig Entscheidungen zu treffen und Interaktionen mit der Umgebung zu simulieren, die auf realen Mustern basieren.
        • Dies ermöglicht ein besseres Verständnis von räumlichen Interaktionen und kann in der Stadtplanung verwendet werden.
    19. Titel:GAI: Generative Agents for Innovation
      * Link:https://arxiv.org/abs/2412.18899
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper untersucht die Rolle von generativen Agenten bei der Förderung von Innovationen.
        • Es wird ein Framework vorgestellt, das verschiedene Agenten mit unterschiedlichen Rollen für die generative Ideenfindung und Problemlösung kombiniert.
        • Die Forschung zeigt das Potenzial generativer Agenten, die Entwicklung von neuen Lösungen in verschiedenen Bereichen zu beschleunigen.
    20. Titel:Agents on the Bench: Large Language Model Based Multi Agent Framework for Trustworthy Digital Justice
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18697
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper präsentiert ein Multi-Agenten-Framework, basierend auf LLMs, das für Anwendungen im Bereich der digitalen Justiz entwickelt wurde.
        • Das Framework soll die Transparenz und das Vertrauen in die digitale Justiz stärken.
        • Die Arbeit adressiert wichtige ethische und praktische Aspekte im Kontext von KI und Rechtsprechung.
    21. Titel:Multi-Agent Norm Perception and Induction in Distributed Healthcare
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18454
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper untersucht die Wahrnehmung und Induktion von Normen in Multi-Agenten-Systemen, die im verteilten Gesundheitswesen eingesetzt werden.
        • Es wird analysiert, wie Agenten gemeinsame Verhaltensregeln erlernen und befolgen können, um eine effektive Zusammenarbeit zu gewährleisten.
        • Diese Forschung bietet Einblicke in die Schaffung sicherer und effizienter Multi-Agenten-Systeme in komplexen Umgebungen.
    22. Titel:Explainable Multi-Modal Data Exploration in Natural Language via LLM Agent
      * Link:https://arxiv.org/abs/2412.18428
      • Beschreibung:
        • Hier wird ein Ansatz vorgestellt, wie LLMs genutzt werden können, um multimodale Daten in natürlicher Sprache zu explorieren.
        • Ein LLM-Agent dient dabei als Schnittstelle, über die Benutzer Fragen stellen und Ergebnisse interpretieren können.
        • Dieser Ansatz soll die Zugänglichkeit von komplexen multimodalen Datensätzen verbessern.
    23. Titel:GUI Testing Arena: A Unified Benchmark for Advancing Autonomous GUI Testing Agent
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18426
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper präsentiert eine vereinheitlichte Benchmark für die Entwicklung und Evaluierung von autonomen GUI-Testagenten.
        • Die Benchmark soll die Entwicklung effizienterer und effektiverer Testmethoden in GUI-basierten Systemen fördern.
        • Die Arbeit bietet einen umfassenden Testrahmen mit klaren Kriterien zur Bewertung der Testfähigkeiten.
    24. Titel:MineStudio: A Streamlined Package for Minecraft AI Agent Development
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18293
      • Beschreibung:
        • MineStudio ist ein Paket, das den Entwicklungsprozess von KI-Agenten in Minecraft vereinfacht und optimiert.
        • Das Paket bietet eine Reihe von Werkzeugen und Ressourcen, die es Entwicklern erleichtern, Agenten zu erstellen, zu trainieren und zu testen.
        • MineStudio zielt darauf ab, die Hürden für den Einsatz von KI in Spielen zu senken.
    25. Titel:AutoDroid-V2: Boosting SLM-based GUI Agents via Code Generation
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18116
      • Beschreibung:
        • AutoDroid-V2 ist eine Methode, um die Leistung von GUI-Agenten durch Codegenerierung zu verbessern.
        • Der Fokus liegt auf der Effizienz von speziell trainierten Sprachmodellen (SLMs) für GUI-bezogene Aufgaben.
        • Durch die Kombination von SLMs mit Codegenerierung sollen GUI-Agenten effektiver und robuster gemacht werden.
    26. Titel:Dynamic Multi-Agent Orchestration and Retrieval for Multi-Source Question-Answer Systems using Large Language Models
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.17964
      • Beschreibung:
        • Dieses Paper beschreibt einen Ansatz zur dynamischen Orchestrierung mehrerer KI-Agenten mit LLMs in Frage-Antwort-Systemen, die auf verschiedene Datenquellen zugreifen.
        • Das Framework ermöglicht es, dass die Agenten ihre Aufgaben koordiniert ausführen und aus verschiedenen Quellen benötigte Informationen beziehen.
        • Die Studie untersucht die verbesserte Genauigkeit und Effizienz dieser Systeme im Vergleich zu anderen Ansätzen.
    27. Titel:Contrato360 2.0: A Document and Database-Driven Question-Answer System using Large Language Models and Agents
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.17942
      • Beschreibung:
        • Contrato360 2.0 ist ein Frage-Antwort-System, welches LLMs und Agenten nutzt, um Dokumente und Datenbanken gemeinsam zu analysieren.
        • Das System ist darauf ausgerichtet, komplexe Fragen aus heterogenen Datenquellen zu beantworten.
        • Diese Forschung zeigt, wie verschiedene LLM- und Agenten-Technologien kombiniert werden können, um leistungsfähige Q&A-Systeme zu entwickeln.
    28. Titel:Decentralized Intelligence in GameFi: Embodied AI Agents and the Convergence of DeFi and Virtual Ecosystems
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18601
      • Beschreibung:
        • Das Paper analysiert den Einsatz von „Embodied AI Agents“ in GameFi-Systemen, wo DeFi (Dezentrale Finanzen) und virtuelle Ökosysteme interagieren.
        • Es wird untersucht, wie KI-Agenten autonome Entscheidungen treffen und zu einer dezentralisierten Intelligenz beitragen können.
        • Die Forschung untersucht die Möglichkeiten und Herausforderungen in diesem neuen Feld.
    29. Titel:A Paragraph is All It Takes: Rich Robot Behaviors from Interacting, Trusted LLMs
      • Link: https://arxiv.org/abs/2412.18588
      • Beschreibung:
        • Diese Studie zeigt, dass Roboter mithilfe von Interaktionen mit vertrauenswürdigen LLMs komplexe Verhaltensweisen erlernen können.
        • Es genügt eine kurze textuelle Anweisung, damit LLMs Roboter effektiv lenken und koordinieren können.
        • Die Ergebnisse zeigen eine verbesserte Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der Roboter in dynamischen Umgebungen.
    30. Titel:Multi-Modal Grounded Planning and Efficient Replanning For Learning Embodied Agents with A Few Examples
      * Link:https://arxiv.org/abs/2412.17288
      * Beschreibung:
      • Dieses Paper präsentiert eine Methode für multimodale, geerdete Planung, die es Embodied Agents ermöglicht, mit wenigen Beispielen zu lernen.
        * Die Methode integriert visuelle und sprachliche Informationen, um die Planungsfähigkeit der Agenten zu verbessern.
      • Die Arbeit zeigt, dass Agents mit dieser Methode effizient und flexibel in verschiedenen Szenarien planen und agieren können.

    KI-Agenten, Multi-Agentensysteme, Reinforcement Learning, Generative Agenten, autonome Systeme, Vision-Language-Modelle, LLM-Anwendungen, kollaborative Robotik, agentenbasierte KI, wissenschaftliche Fortschritte.

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