This AI Research Proposes an AI Agent Immune System for Adaptive Cybersecurity: 3.4× Faster Containment with <10% Overhead

Agenten lernen zu warten: Synchronisation mit der physischen Welt

KI-Agenten unterstützen Kriminelle, vollautonome Angriffe noch nicht möglich

Xcode 26.3: Apple setzt mit autonomen Agenten neue Maßstäbe in der KI-Codierung

Agentische Evolution: Der Schlüssel zur Weiterentwicklung von LLMs

FastAPI vs. Triton: Benchmark für sichere, skalierbare KI-Infereenzen

<p>LLM-Agenten zeigen beeindruckende Schritt-für-Schritt‑Logik bei kurzen Aufgaben, doch sobald die Planung mehrere Schritte vorausgehen muss, geraten sie in eine myope Haltung. In einer neuen Analyse wird erklärt, warum diese „greedy“ Vorgehensweise bei langen Entscheidungswegen versagt: Jede Aktion wird nur im Blick des nächsten Schritts bewertet, ohne die verzögerten Konsequenzen zu berücksichtigen.</p>