Experiments in Agentic AI for Science

Dieses Papier stellt zwei neuartige Frameworks für die Entwicklung autonomer, agentischer KI in wissenschaftlichen Arbeitsabläufen vor, die eine hybride Local Body, Remote Brain-Architektur mit LLM-Cloud-Backends nutzen. Die Systeme, DeepTS/DeepCollector und DeepScribe, automatisieren die Kuratierung von Zeitreihendatensätzen und die Analyse wissenschaftlicher Präsentationen und zeigen, wie agentische KI Kontext- und Denkprozessbeschränkungen überwinden kann.