Multi-Agent Ziele erkennen
MAGR-BB reduziert Berechnungszeit erheblich.
Algorithmus
Code & Algorithms
Goal-Oriented Dialogue Runtimes
GODR ermöglicht kontextabhängige Dialogkontinuität durch komplexe Ziele.
Innovationen & Trends
SIGMA: Skill-Incidence Graphs für Multi-Agenten-Systeme
SIGMA verbessert Zusammenarbeit in multiagenten Systemen durch Skills-basierte Agenten-Konstruktion.
Autonomie & Emergenz
EARS: Abstention in Multi-Agent Systemen
EARS verbessert die Response-Rate um 10,4 Prozentpunkte.
Code & Algorithms
GLM-5.2: Langfristige Aufgaben
GLM-5.2 unterstützt komplexe Programmieraufgaben über lange Zeiträume.
Innovationen & Trends
Intelligenz-Entropie und ADE-Framework
Intelligence Entropy Principle erklärt chaotisches Verhalten in MAS.
Code & Algorithms
AI-Agent-Netzwerkverlässigkeit
Untersuchung der Verlässlichkeit von AI-Agent-Netzwerken
Innovationen & Trends
Kooperation Selbstinteressierter Agenten
Kooperation zwischen selbstsüchtigen Agenten untersucht
Code & Algorithms
MARL für Multi-Agenten-Rendezvous
MARL-Strategien verbessern Trefferrate bei Rendezvous.
Autonomie & Emergenz
Selbstgeregelter Klärbedarf
ACTION-RATING verbessert Effizienz und Genauigkeit durch selbstständiges Klären.
Autonomie & Emergenz
Byzantinische Resilienz in LLM-Agenten-Kollaboration
Hierarchical Certified Semantic Commitment bietet byzantinische Fehlertoleranz für LLM-Agenten-Kollaboration.
Code & Algorithms
AGCLR für kontinuierliches Latent Reasoning
AGCLR überwindet das „Concept Bottleneck“ durch persistentes Gedächtnis.
Autonomie & Emergenz
Risikoaversion in Multi-Agenten-Systemen
Symbolische Rahmenwerke modulieren Risikoaversion in Multi-Agentensystemen.
Autonomie & Emergenz
SHIELDS: OS Sicherheit Automatisiert
SHIELDS automatisiert OS-Sicherheit durch iterativen Prozess.
Code & Algorithms
SMAC-Talk: LLM-Kooperation
SMAC-Talk verbessert KI-Kooperation in dezentralisierten Umgebungen.
Innovationen & Trends
Channel Fracture in Multi-Agent Systems
Untersucht „Channel Fracture“ in multiagenten Systemen