Skalierung von Multi-Agenten-Systemen
Leistung steigt nicht monoton mit Agentenzahl.
Innovationen & Trends
Innovationen & Trends
z.B. Neue Ansätze, Medienintegration, Aktuelle Events, virale Communities
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Instabilität in Multi-Agenten-Systemen
Verzögerungen im Regulatorium führen zu instabilen Schwingungen in multiagenten Systemen.
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Soziale Maschinen-Debatte
Sprachmodelle verbessern Wahrheitssuche durch Debatte.
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DynaGraph: Multi-Agent Framework
DynaGraph vereint PEFT-Adaptoren mit Basismodellen zur Selbstheilung.
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Team-Evolution für LLM-Agenten
Framework zur kollektiven Selbstentwicklung von Multi-Agentensystemen
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Bias-Controlled Agent Simulation
APS reduziert Online-Abfragen und kontrolliert Bias.
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AgensFlow: Multi-Agent Koordination
AgensFlow verbessert koordinationsintensive Workflows über statische Methoden.
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Sailing Swarm Flocking
Speed-gewichtetes Sozialinteraktionsregel verbessert Polarisation.
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SODE: Soziale Dynamik in LLM-Agenten
SODE untersucht drei evolutionäre Dimensionen in LLM-Agenten.
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Agent Memory Reconsidered
GEM sicherstellt korrektes Zustandsentwicklung über Datensätze hinweg.
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ATOM: Budget-Kontrollierte Agentenkolaboration
ATOM optimiert Ressourcenverteilung und Leistung.
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AgentSociety: Agentic Collaboration
Mechanismen zur dezentralisierten agentic Zusammenarbeit
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TEAM-SimHRA: Simulierte Teamreliabilität
Simuliert interaktive Dynamiken in nuklearen Kontrollräumen
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Persistente AI-Agenten in der Forschung
Studie über persistente AI-Agenten im akademischen Umfeld
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SVR-MAD Framework
SVR-MAD verbessert Effizienz und Skalierbarkeit bei Multi-Agent-Debatten.