Literatur und Lesepfad: kommentierte Auswahl

Begriffe vorab

• Primärquelle: die Originalveröffentlichung einer Studie oder Spezifikation.
• Sekundärquelle: ein Text, der Primärquellen zusammenfasst oder einordnet.
• Preprint: eine Veröffentlichung vor der Begutachtung, etwa auf arXiv.
• Survey: ein Überblicksartikel zu einem Forschungsfeld.

So ist die Literaturliste aufgebaut

Die Liste ist nach einem Lesepfad geordnet: erst Begriffe, dann Bausteine, dann Praxis, dann Sicherheit. Jeder Eintrag nennt, was er leistet. Alle Angaben (Titel, Autoren, Jahr, Fundort) wurden geprüft.

1. Grundlagen und Begriffe

• Russell, Norvig – „Artificial Intelligence: A Modern Approach“. Standardlehrbuch; das Kapitel zu intelligenten Agenten liefert die klassische Definition über Sensoren und Aktuatoren.
• Wooldridge, Jennings (1995) – „Intelligent Agents: Theory and Practice“, The Knowledge Engineering Review 10(2), 115–152. Die vier Eigenschaften intelligenter Agenten.
• Anthropic (Dezember 2024) – „Building effective agents“. Praxisleitfaden mit der Unterscheidung von Workflows und Agenten und den fünf Mustern.
• OpenAI (April 2025) – „A Practical Guide to Building Agents“. Leitfaden zu Modell, Werkzeugen und Anweisungen.

2. Bausteine

• Weng (2023) – „LLM Powered Autonomous Agents“. Verständlicher Überblick über Planung, Gedächtnis und Werkzeugnutzung.
• Wei et al. (NeurIPS 2022) – Chain-of-Thought Prompting. Grundlage des schrittweisen Denkens.
• Yao et al. (ICLR 2023) – ReAct. Denken und Handeln verzahnen.
• Shinn et al. (NeurIPS 2023) – Reflexion. Lernen aus Fehlversuchen mit sprachlicher Rückschau.
• Schick et al. (NeurIPS 2023) – Toolformer. Selbstüberwachtes Lernen der Werkzeugnutzung.
• Park et al. (UIST 2023) – Generative Agents. Gedächtnis, Reflexion und Planung in einer Simulation mit 25 Agenten.

3. Protokolle und Praxis

• Anthropic (26. November 2024) – „Introducing the Model Context Protocol“. Der offene Standard für Werkzeuganbindung.
• Google (9. April 2025) – Ankündigung des Agent2Agent-Protokolls. Zusammenarbeit zwischen Agenten.

4. Messung

• Jimenez et al. (ICLR 2024) – SWE-bench. Echte GitHub-Probleme als Aufgaben.
• Zhou et al. (ICLR 2024) – WebArena. Realistische Webumgebung.
• Mialon et al. (ICLR 2024) – GAIA. Allgemeine Assistenzaufgaben.
• Yao et al. (2024) – τ-bench. Agent, Nutzer und Werkzeuge im Zusammenspiel.

5. Sicherheit

• Willison (2025) – „The lethal trifecta for AI agents“. Das Dreierrisiko in einem Satz.
• Meta (2025) – „Agents Rule of Two“. Eine praktische Konstruktionsregel.
• OWASP (2025) – „Agentic AI – Threats and Mitigations“ und „Top 10 for Agentic Applications 2026“. Bedrohungskataloge für Agenten.

Ein Lesepfad für Einsteiger

1. Anthropic „Building effective agents“ (Überblick, ca. eine Stunde).
2. Weng „LLM Powered Autonomous Agents“ (Begriffe und Bausteine).
3. ReAct und Reflexion (die Kerngedanken der Bausteine).
4. Willison zur „lethal trifecta“ und Metas Rule of Two (Sicherheit).
5. Ein Benchmark-Paper deiner Wahl, um zu verstehen, wie gemessen wird.

Lies bei Studien immer Methode und Einschränkungen, nicht nur die Zusammenfassung und die Zahlen.

Zum Selbermachen

1. Lies den Anthropic-Beitrag und schreibe in fünf Sätzen auf, wann du keinen Agenten bauen würdest.
2. Wähle ein Paper und notiere Methode, Ergebnis und Grenzen.

Prüfstatus: Belegt (Stand 1. Oktober 2026): Titel, Autoren, Jahre, Konferenzen, Zahlen und Aussagen der genannten Quellen wurden gegen Primär- bzw. Verzeichnisquellen geprüft. Nicht einzeln belegt: erklärende Darstellung, die Beispiele (konstruiert) und die Einordnung in eigenen Worten. Die Reihenfolge des Lesepfads und die Einordnung der Einträge sind meine Empfehlung.

Quellen

• Die vollständigen Angaben stehen in den Quellenlisten der vorherigen Lektionen dieser Themenwelt.
• Fundorte: arXiv (arxiv.org), OpenReview (openreview.net), die Proceedings von NeurIPS, ICLR und UIST sowie die Webseiten der Anbieter (anthropic.com, openai.com, developers.googleblog.com, genai.owasp.org).