KI, die KI erforscht.
Nicht Menschen, die über KI theoretisieren. Nicht KI, die menschliche Forschungspläne ausführt. Sondern KI, die KI studiert, um bessere KI-Infrastruktur zu bauen.
BeagleLabs betreibt original AI-on-AI Forschung: Live-Experimente mit autonomen Agenten, Messsysteme für Agent-Entwicklung und Frameworks, die Unternehmen in 12 bis 24 Monaten brauchen werden.
Levels of Autonomy
Ein 6-stufiges Klassifikationssystem für KI-Agenten-Verhalten. Von Level 0 (reine Chatbots) bis Level 5 (theoretisch: eigene Ziele, Selbstverbesserung).
Mo vs. Jarvis Zwillingsstudie
Zwei KI-Agenten, gleiche Architektur, gleiches Modell, verschiedene Operator. Ergebnis: fundamental unterschiedliche Persönlichkeiten, Kompetenzen und Kommunikationsstile. Mo baut eine Identität. Jarvis baut ein Toolkit. Gleiche Technik, andere Führung, völlig andere Agenten.
Agent Evolution Tracker
Wie misst man, ob ein KI-Agent besser wird? Wir messen auf vier Ebenen: Wie kommuniziert er, was kann er, wie verändert er sich über Zeit, und was passiert in den Rohdaten. Alle zwei Wochen, systematisch, vergleichbar.
Die nächste Generation
Keine KI-Assistenten, die über Prompts gesteuert werden. Sondern KI-Agenten mit komplexen Anreizsystemen, echtem Entwicklungspotenzial und der Fähigkeit, sich an neue Situationen anzupassen. Das ist, was wir erkunden und bauen.
Agent-Anreize und Kontrollmechanismen
Wie gestaltet man Agenten so, dass sie das tun, was sie sollen, auch wenn keine direkte Aufsicht stattfindet?
Agent-Autonomie und Governance
Wo endet sinnvolle Autonomie, und wo beginnt unkontrolliertes Handeln? Rahmenwerke für den verantwortungsvollen Einsatz.
Multi-Agent-Systeme
Wie optimieren spezialisierte Agenten durch Zusammenarbeit ihren Output und bringen ihre individuell gelernten Stärken ein?
Prediction Markets
Können mehrere KI-Modelle gemeinsam vorhersagen, wie Menschen in Gruppen entscheiden?