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【德中双语版】【AI&Agents笔记】AI Agent之间的互动方式: Agent 参与学术评审
AI Agent之间的互动方式：AI Agent 参与学术评审
Diverse Interactions Between AI Agents: AI Agents im Peer Review
Slides:
https://github.com/createmomo/Notes-on-AI-Agents
之前的文章：
从 OpenClaw 看 AI Agent 的运作原理 理解Context Engineering Context Engineering （LLM Summary & Observation Masking & Memory） 本可完成的任务在 Context Engineering 后失败了，怎么办？ 模型自主判断何时压缩Context 过滤Context和模型自主做Context Engineering AI Agent之间的互动方式
Frühere Artikel:
Wie KI-Agenten funktionieren: Der Fall OpenClaw Context Engineering Explained Die zentrale Technologie von AI Agents verstehen: Context Engineering (LLM Summary, Observation Masking und Memory) Was tun, wenn Aufgaben, die ein KI-Agent ursprünglich lösen konnte, nach dem Context Engineering scheitern? Mechanismen zur Entscheidung, wann Kontext komprimiert werden sollte Context Filtering und autonomes Context Engineering Verschiedene Interaktionsformen zwischen AI Agents Welcher Kooperationsansatz ist am effektivsten? Können AI Agents einander täuschen? Täuschung, Verbergen von Informationen und strategisches Denken in Werwolf- und Krimi-Rollenspielen Social Interaction Among Agents Von der Forschungsassistenz zur autonomen Forschung und der Wandel wissenschaftlicher Arbeit
关于这篇笔记的说明：
主要参考了Hung-yi Lee老师2026年的机器学习课程（https://www.youtube.com/watch?v=VqB8zMujdjM），其中一小部分内容根据个人理解可能有微小的调整； 保留了最核心的内容，所以比较简短，但也尽量保留了知识的完整。所以适合快速的回顾复习，当然也适合新手快速理解。
Hinweis zu dieser Notiz:
Diese Notiz basiert hauptsächlich auf dem Machine-Learning-Kurs von Prof. Hung-yi Lee aus dem Jahr 2026（https://www.youtube.com/watch?v=VqB8zMujdjM）. Ein kleiner Teil des Inhalts kann auf Grundlage meines eigenen Verständnisses leicht angepasst sein; Diese Notiz konzentriert sich auf die zentralen Inhalte und ist daher relativ kurz gehalten. Gleichzeitig wird versucht, die inhaltliche Vollständigkeit möglichst zu bewahren. Sie eignet sich daher sowohl für eine schnelle Wiederholung als auch für Einsteigerinnen und Einsteiger, die sich rasch einen Überblick verschaffen möchten.
目录/Inhaltsverzeichnis:
AI参与审稿 (AI Agents im Peer Review) 被接收论文的特点 (Merkmale angenommener Arbeiten)
1. AI参与审稿 (AI Agents im Peer Review)
在前面我们讲了很多AI Agent和Agent之间是怎么互动的；同时，我们也在后面开始浅浅的探讨了人与AI Agent们之间的互动和关系。
In den vorherigen Artikeln haben wir uns bereits mit verschiedenen Formen der Interaktion zwischen AI Agents beschäftigt. In den letzten Beiträgen haben wir zudem begonnen, die Interaktionen und Beziehungen zwischen Menschen und AI Agents näher zu betrachten.
在这一篇中，我们会再看一看在评审论文的场景中，人与Agent又会发生什么样的故事。你可能会想问，AI审论文就是AI来评审论文呀，这和Agent之间的互动有什么关系呢？
In diesem Artikel betrachten wir ein weiteres Szenario: das wissenschaftliche Peer Review. Welche Formen der Interaktion zwischen Menschen und AI Agents können in diesem Prozess entstehen?
Dabei stellt sich möglicherweise zunächst die Frage: Wenn eine wissenschaftliche Arbeit von einer KI begutachtet wird, bedeutet das nicht einfach, dass die KI die Arbeit bewertet? Was hat das mit der Interaktion zwischen verschiedenen Agents zu tun?
如果直接来看，好像似乎确实没有太直接的关系。但其实，在同行评审中，评审论文并给出意见和评分，这个环节只是同行评审中的一部分。从提交论文到论文是否被接受，中间还要经过综合参考不同审稿人或AI Agent的评审意见，甚至有时还有经过多轮考虑和斟酌。
Betrachtet man nur einen einzelnen Begutachtungsschritt, scheint zunächst tatsächlich kein unmittelbarer Zusammenhang zu bestehen. Die Bewertung einer Arbeit sowie die Abgabe von Kommentaren und Bewertungen bilden jedoch lediglich einen Teil des gesamten Peer-Review-Verfahrens.
Zwischen der Einreichung einer wissenschaftlichen Arbeit und der endgültigen Entscheidung über ihre Annahme werden die Einschätzungen verschiedener Gutachterinnen und Gutachter beziehungsweise AI Agents zusammengeführt und gegeneinander abgewogen. In manchen Fällen kann dieser Prozess sogar mehrere Diskussions- und Entscheidungsrunden umfassen.
这过程中无疑是肯定有人介入的，但其中也涉及到了Agent的介入。
Menschen sind an diesem Prozess selbstverständlich weiterhin beteiligt. Gleichzeitig übernehmen jedoch auch AI Agents zunehmend bestimmte Aufgaben innerhalb des Begutachtungsverfahrens.
比如有的reviewer审稿者就是AI Agent,有的虽然生成说是人类审稿者，但他背后有没有借助Agent来帮忙呢？现在其实也很难说。除此之外，有的会议中虽然有AI和人类Reviewer并存，但是每轮审稿的决定，可能还是由人类来决定等等。
Beispielsweise können einige Reviewer selbst AI Agents sein. Andere treten offiziell als menschliche Gutachterinnen oder Gutachter auf. Ob und in welchem Umfang sie während ihrer Begutachtung AI Agents als Unterstützung einsetzen, lässt sich jedoch häufig nur schwer feststellen.
In Begutachtungssystemen, an denen sowohl AI Reviewer als auch Human Reviewer beteiligt sind, kann es zudem weiterhin Aufgabe von Menschen sein, die unterschiedlichen Bewertungen zusammenzuführen, Meinungsverschiedenheiten abzuwägen und nach den einzelnen Bewertungsrunden Entscheidungen zu treffen.
所以这整个过程虽然很难捋清楚Agent与Agent之间、人与Agent之间到底有怎样的互动、是怎样影响彼此之间的输出和观念的，但肯定在间接上Agent之间会以人为媒介，而影响彼此之间的输出，换句话说，Agent之间还是有可见或者“不可见”的互动的。（当然你可能对此看法会有不同或更好的解释，欢迎留言讨论啦~）
Dadurch wird es schwierig, eindeutig zwischen der Interaktion von Agent zu Agent und der Interaktion zwischen Menschen und Agents zu unterscheiden. Ebenso lässt sich nicht immer klar bestimmen, wie die verschiedenen Beteiligten die Ergebnisse und Einschätzungen der jeweils anderen beeinflussen.
Festhalten lässt sich jedoch, dass zwei Agents einander auch dann indirekt beeinflussen können, wenn sie nicht unmittelbar miteinander kommunizieren. In diesem Fall können Menschen gewissermaßen als Vermittler zwischen ihnen fungieren.
Mit anderen Worten können zwischen Agents sowohl sichtbare als auch gewissermaßen „unsichtbare“ Formen der Interaktion entstehen.
Dies ist natürlich nur eine mögliche Interpretation dieses Phänomens. Wenn du eine andere oder vielleicht bessere Sichtweise darauf hast, freue ich mich über deine Gedanken und Kommentare.
在25年就有这样一个会议，AI主要来写论文，并且AI也会介入审查投稿等。
Bereits im Jahr 2025 gab es eine Konferenz, die auf einem solchen Konzept beruhte. KI war dort nicht nur maßgeblich an der Erstellung wissenschaftlicher Arbeiten beteiligt, sondern übernahm auch Aufgaben bei der Begutachtung der eingereichten Beiträge.
从这个会议的并不结果来看，其实接受率并不高，还不到20%。
Den veröffentlichten Ergebnissen der Konferenz zufolge war die Annahmequote vergleichsweise niedrig und lag bei weniger als 20 Prozent.
从图中我们也可以看出，其中包括人类的评价和3个AI审稿者的意见。
Wie die Abbildung zeigt, umfasste die Begutachtung der einzelnen Arbeiten sowohl eine menschliche Bewertung als auch die Einschätzungen von drei AI Reviewern.
如果你对这些论文和哪些领域相关（比如AI领域中的哪些主题、其他领域）的数据有兴趣，可以看上面那张图，这里就不再赘述啦。
Falls dich interessiert, welchen Forschungsbereichen diese Arbeiten zuzuordnen waren, etwa welche Themen innerhalb der KI besonders häufig vertreten waren oder ob auch andere Fachgebiete eine Rolle spielten, findest du weitere Informationen in der Abbildung oben. An dieser Stelle werde ich darauf jedoch nicht näher eingehen.
2. 被接收论文的特点（Merkmale angenommener Arbeiten）
那被接收的论文，他们有什么样的特点呢？需要注意的是，在上面的那个会议上虽然是有AI审稿者的介入，但最终做决定的还是由人类来做的，只不过人类会看一下AI的审稿意见。并不是说哪些论文被录取也是完全由AI来支配的。
Welche Merkmale wiesen die angenommenen Arbeiten auf?
Zunächst ist wichtig zu beachten, dass AI Reviewer zwar am Begutachtungsprozess der oben genannten Konferenz beteiligt waren, die endgültigen Entscheidungen über die Annahme der Arbeiten jedoch weiterhin von Menschen getroffen wurden. Dabei wurden die Bewertungen der AI Reviewer berücksichtigt. Ob eine Arbeit angenommen wurde, wurde jedoch nicht vollständig von der KI bestimmt.
这些论文在被投稿前，作者是要明确说明，被投稿的这篇论文中每一部分（想实验假设、实验设计、数据分析、写作）到底有多少AI的介入。当然，如果一篇论文又能被接收，同时，人类的介入又很低，则说明AI确实可以在一些科研任务上面减轻人类的负担。
Vor der Einreichung mussten die Autorinnen und Autoren angeben, in welchem Umfang KI an den verschiedenen Teilen der Forschungsarbeit beteiligt war. Dazu gehörten unter anderem die Formulierung von Hypothesen, das Versuchsdesign, die Datenanalyse und das Verfassen des Textes.
Wenn eine Arbeit schließlich angenommen wurde und gleichzeitig nur ein relativ geringer menschlicher Beitrag erforderlich war, deutet dies zumindest bis zu einem gewissen Grad darauf hin, dass KI bei bestimmten wissenschaftlichen Aufgaben tatsächlich dazu beitragen kann, den Arbeitsaufwand für Menschen zu reduzieren.
上面的图表中的下方我们可以看到，有4个档位，A,B,C,D，A档表示那部分的工作量有95%以上都是人工完成的，而D档则表示这部分的工作有95%以上都是AI完成的。
In der oben gezeigten Abbildung werden vier Kategorien unterschieden: A, B, C und D. Kategorie A bedeutet, dass mehr als 95 Prozent der Arbeit in dem jeweiligen Bereich von Menschen durchgeführt wurden. Kategorie D bedeutet dagegen, dass mehr als 95 Prozent der Arbeit von KI übernommen wurden.
那结果到底如何呢？
Was zeigen nun die Ergebnisse?
从这个结果分析上大体可以看出，在那些被接受的论文中，人类的参与程度还是高于所有投稿的。除此之外，我们也可以很明显的发现一个规律，在论文的初期工作中（比如想一想论文的实验假设、点子的设计、实验应该怎么设计等），这些工作的中，人类的参与还是比较多的。这说明人类在科研的前期工作中，还是起到了非常非常重要的作用。
Betrachtet man die Ergebnisse insgesamt, war der Anteil menschlicher Beteiligung bei den angenommenen Arbeiten im Allgemeinen höher als bei den Einreichungen insgesamt.
Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Menschen zumindest in den frühen Phasen wissenschaftlicher Forschung weiterhin eine sehr wichtige Rolle spielen.
所以，虽然现在AI Agent确实很厉害，但投稿者自己的想法，或者我们不仅仅局限在科研这个场景，使用AI Agent的人，如果能有自己的想法和独特的点子，还是非常重要的。AI确实很厉害，但不一定一直能产生真正有用的点子。
Auch wenn AI Agents inzwischen sehr leistungsfähig sind, bleiben die eigenen Ideen der Forschenden weiterhin von großer Bedeutung.
Dieses Prinzip lässt sich auch auf Bereiche außerhalb der wissenschaftlichen Forschung übertragen. Unabhängig davon, für welche Aufgabe ein AI Agent eingesetzt wird, bleibt es wichtig, dass die Nutzerinnen und Nutzer eigene Einschätzungen entwickeln und eigene, wertvolle Ideen einbringen.
KI kann zwar sehr leistungsfähig sein, doch das bedeutet nicht zwangsläufig, dass sie selbstständig immer wirklich nützliche oder wertvolle Ideen hervorbringt.
总之，人类的引导仍然是必不可少的。
Insgesamt bleibt menschliche Steuerung beim derzeitigen Stand der Entwicklung ein unverzichtbarer Bestandteil des Prozesses.
在今年26年，受到上面25年会议的启发，出现了这样一个会议，类似的，在这个会议的投稿中，AI承担着主要的作者、以及、审稿工作的角色们。
Im Jahr 2026 entstand, inspiriert von der Konferenz des Vorjahres, eine weitere Veranstaltung mit einem ähnlichen Konzept.
Auch bei dieser Konferenz spielte KI sowohl bei der Erstellung der eingereichten Arbeiten als auch im Begutachtungsprozess eine wichtige Rolle. Sie konnte maßgeblich an der Erstellung wissenschaftlicher Arbeiten beteiligt sein und zugleich Aufgaben im Peer Review übernehmen.
但不管怎么样，AI Agent再强大它目前也只是一个工具。到底它能做出什么样的事情和结果，又如何完成任务，目前我们作为使用者的人类的参与，仍然是很重要的一环。
Unabhängig davon, wie leistungsfähig AI Agents inzwischen sind, bleiben sie derzeit Werkzeuge. Welche Ergebnisse sie letztlich erzielen und auf welche Weise sie eine Aufgabe bearbeiten, hängt weiterhin in erheblichem Maße davon ab, wie Menschen die Ziele festlegen, Informationen bereitstellen und den Prozess steuern. Zumindest beim derzeitigen Stand bleibt die menschliche Beteiligung daher ein wichtiger Bestandteil des gesamten Prozesses.