Microsoft-Forschende stellten fest, dass KI-Agenten oft dieselben Ideen weiterverfeinern, weil sie ihr Chatverlauf immer wieder in denselben Lösungsraum lenkt. Ihre neue Methode namens Fork-and-Flush erzeugt mehrere parallele Zweige, löscht den Gesprächskontext jedes Zweigs und behält nur die besten Ergebnisse. Bei 13 Benchmark-Aufgaben steigerte die Methode den normalisierten Durchschnittswert von 0,47 auf 0,78 und verringerte zugleich die Streuung der Ergebnisse.
Warum es wichtig ist
Entwickler können mit KI-Agenten bessere und zuverlässigere Lösungen erzielen, ohne zusätzliche Rechenleistung einzusetzen. Das spart bei komplexen Optimierungsproblemen Zeit und Kosten.
