Anzeige
Skip to content

Claudes neues "Dreaming"-Feature soll KI-Agenten aus Fehlern lernen lassen

Image description
Nano Banana Pro prompted by THE DECODER

Anthropic erweitert seine im April gestartete Plattform "Claude Managed Agents" um drei Funktionen, die KI-Agenten in der Praxis zuverlässiger und lernfähiger machen sollen.

Neu ist "Dreaming": ein geplanter Prozess, der vergangene Agenten-Sitzungen auswertet, Muster erkennt und Erkenntnisse über Sessions hinweg teilt, etwa wiederkehrende Fehler oder bewährte Abläufe.

Die Dreaming-Oberfläche in der Claude Console: Nutzer wählen einen Memory Store und ein Modell, geben Sessions an und starten den Prozess. | Bild: Anthropic

Technisch funktioniert Dreaming als asynchroner Job: Es liest einen bestehenden Speicher (Memory Store) und optional bis zu 100 vergangene Sitzungen ein, bereinigt Duplikate und veraltete Einträge und erzeugt daraus einen neuen, sortierten Speicher. Der ursprüngliche Speicher bleibt dabei unverändert. Unterstützt werden derzeit die Modelle Claude Opus 4.7 und Claude Sonnet 4.6. Die Abrechnung erfolgt nach den normalen API-Token-Preisen.

Outcomes: Separater Bewerter prüft Ergebnisse gegen feste Kriterien

"Outcomes" und "Multiagent Orchestration" wechseln von der Forschungsvorschau in die öffentliche Beta. Bei Outcomes definieren Entwickler eine sogenannte Rubrik: ein Dokument mit konkreten Erfolgskriterien, etwa "Die CSV-Datei enthält eine Preisspalte mit numerischen Werten".

Anzeige
DEC_D_Incontent-1

Ein separater Bewerter (Grader) prüft das Ergebnis des Agenten in einem eigenen Kontextfenster gegen diese Kriterien, ohne von der Argumentation des Agenten beeinflusst zu werden. Erfüllt das Ergebnis die Vorgaben nicht, benennt der Grader die Lücken und der Agent überarbeitet seine Arbeit; standardmäßig bis zu dreimal, maximal 20 Mal.

Multiagent Orchestration: Koordinator verteilt Arbeit an Spezialisten

Bei der Multiagenten-Orchestrierung koordiniert ein leitender Agent (Coordinator) die Arbeit mehrerer spezialisierter Agenten. Jeder Agent läuft in einem eigenen Thread mit isoliertem Kontext, eigenem Modell, System-Prompt und eigenen Werkzeugen. Alle teilen sich jedoch dasselbe Dateisystem. Der Koordinator kann Aufgaben parallel verteilen, etwa Code-Review und Test-Erstellung gleichzeitig an verschiedene Agenten delegieren. Bis zu 20 verschiedene Agenten können eingebunden werden, mit maximal 25 gleichzeitig laufenden Threads.

Multiagenten-Orchestrierung in der Praxis: Ein Orchestrator bereitet Daten vor und delegiert die Analyse parallel an drei spezialisierte Unteragenten. | Bild: Anthropic

Dreaming ist als Forschungsvorschau verfügbar, der Zugang kann über ein Formular auf der Claude-Website beantragt werden. Outcomes, Multiagent Orchestration und Memory stehen als öffentliche Beta im Rahmen von Managed Agents bereit. Weitere Informationen finden sich in der Dokumentation, im Claude-Blog und in der Claude Console.

Anzeige
DEC_D_Incontent-2

KI-News ohne Hype – von Menschen kuratiert

Mit dem THE‑DECODER‑Abo liest du werbefrei und wirst Teil unserer Community: Diskutiere im Kommentarsystem, erhalte unseren wöchentlichen KI‑Newsletter, 6× im Jahr den "KI Radar"‑Frontier‑Newsletter mit den neuesten Entwicklungen aus der Spitze der KI‑Forschung, bis zu 25 % Rabatt auf KI Pro‑Events und Zugriff auf das komplette Archiv der letzten zehn Jahre.

Quelle: Anthropic