Fortschritte und Herausforderungen bei Foundation Agents: Von hirninspirierter Intelligenz zu evolutionären, kollaborativen und sicheren SystemenAdvances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired
Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems
Die Entstehung großer Sprachmodelle (LLMs) hat einen transformativen Wandel in der künstlichen Intelligenz katalysiert und den Weg für fortgeschrittene intelligente Agenten geebnet, die zu anspruchsvollem Denken, robustem Wahrnehmungsvermögen und vielseitigem Handeln in verschiedenen Domänen fähig sind. Da diese Agenten zunehmend die KI-Forschung und praktische Anwendungen vorantreiben, stellen ihre Gestaltung, Bewertung und kontinuierliche Verbesserung komplexe, vielschichtige Herausforderungen dar. Diese Übersichtsarbeit bietet einen umfassenden Überblick und verortet intelligente Agenten in einer modularen, hirninspirierten Architektur, die Prinzipien aus der Kognitionswissenschaft, Neurowissenschaft und Computerforschung integriert. Wir strukturieren unsere Untersuchung in vier miteinander verbundene Teile. Zunächst tauchen wir in die modulare Grundlage intelligenter Agenten ein, indem wir ihre kognitiven, wahrnehmungsbezogenen und operativen Module systematisch auf analoge menschliche Gehirnfunktionen abbilden und Kernkomponenten wie Gedächtnis, Weltmodellierung, Belohnungsverarbeitung und emotionsähnliche Systeme erläutern. Zweitens diskutieren wir Selbstverbesserungs- und adaptive Evolutionsmechanismen, indem wir untersuchen, wie Agenten ihre Fähigkeiten autonom verfeinern, sich an dynamische Umgebungen anpassen und kontinuierliches Lernen durch automatisierte Optimierungsparadigmen erreichen, einschließlich aufkommender AutoML- und LLM-gestützter Optimierungsstrategien. Drittens betrachten wir kollaborative und evolutionäre Multi-Agenten-Systeme, indem wir die kollektive Intelligenz erforschen, die aus den Interaktionen, der Zusammenarbeit und den gesellschaftlichen Strukturen von Agenten hervorgeht, und Parallelen zu menschlichen Sozialdynamiken aufzeigen. Schließlich gehen wir auf die kritische Notwendigkeit ein, sichere, geschützte und nützliche KI-Systeme zu entwickeln, wobei wir intrinsische und extrinsische Sicherheitsbedrohungen, ethische Ausrichtung, Robustheit und praktische Strategien zur Risikominderung betonen, die für den vertrauenswürdigen Einsatz in der realen Welt erforderlich sind.