LLM‑Diagnostik trennt Diagnose von Kontrolle: Policy‑Anpassung in Agenten‑Sim

In einer wegweisenden Studie wird ein dreischichtiges Framework vorgestellt, das die Diagnose von der Steuerung in agentenbasierten Simulationen trennt. Durch diese Trennung können große Sprachmodelle (LLMs) ausschließlich als Diagnostikinstrumente eingesetzt werden, die den Zustand der Bevölkerung bewerten und strukturierte Risikobewertungen liefern.

Die daraus gewonnenen Einschätzungen werden anschließend von deterministischen Formeln mit klar definierten Grenzen in nachvollziehbare Parameterupdates umgesetzt. So bleibt jede politische Entscheidung auf überprüfbare Regeln zurückzuführen, während gleichzeitig eine adaptive Reaktion auf sich entwickelnde Bedürfnisse gewährleistet ist.

Die Wirksamkeit des Ansatzes wurde in fünf experimentellen Bedingungen einer Simulation zur Pflege älterer Menschen systematisch abgewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass explizite Kontrollregeln die reine End‑to‑End‑LLM‑Lösung um 11,7 % übertreffen und dabei die volle Auditierbarkeit beibehalten. Damit wird deutlich, dass Transparenz und Anpassungsfähigkeit Hand in Hand gehen können.