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Mehr Suchen hilft nicht: KI-Agenten brauchen bessere Rückfrage-Strategien

KI-Suchagenten scheitern bei mehrstufigen Recherchen selten an der Suche selbst. Ihr eigentliches Problem liegt darin, bei mehrdeutigen Anfragen rechtzeitig beim Nutzer nachzufragen. Der neue Benchmark DiscoBench zeigt, dass Modelle, die mehrfach suchen statt zu fragen, mit 51,9 Prozent sogar schlechter abschneiden als solche, die direkt raten. Selbst das beste Modell kommt nur auf 43 Prozent Gesamtgenauigkeit. Wird die Mehrdeutigkeit aus den Fragen entfernt, steigt die Genauigkeit um bis zu 40 Prozentpunkte.

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KI-Suchagenten „googeln“ oft nur, was sie ohnehin schon wissen

Führende KI-Suchagenten wie GPT-5.4 oder Kimi K2.6 recherchieren auf etablierten Benchmarks offenbar kaum wirklich, sondern nutzen das Web vor allem, um bereits im Training gelerntes Wissen zu bestätigen. Forschende des Harbin Institute of Technology belegen das mit einem neuen zeitgebundenen Benchmark namens LiveBrowseComp, der nur Fragen zu Ereignissen der letzten 90 Tage stellt. Sobald die Modelle sich nicht mehr auf ihr Gedächtnis stützen können, bricht die Leistung ein und die bisherigen Ranglisten verschieben sich deutlich.

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