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Programmierung · Fortgeschritten

Verifiziert

Automatisierte Verifizierung

- Alle automatisierten Prüfungen bestanden: Schema, Eindeutigkeit, HTTPS und erreichbarer Quelllink, Prompt-Injection- und Sicherheitsscan, Regel zum Freigabeschritt.
- Entwurfsmodell nicht erfasst.
- Prüfung durch ein zweites Modell: deepseek-v4-pro (keine kritischen oder schwerwiegenden Befunde).
- Deutsche Übersetzung: google/gemini-4-argon, geprüft von openai/gpt-5.5.
- Verifiziert am 2026-10-16.
- Nur automatisierte Prüfungen und KI-Review, keine menschliche Prüfung.[So funktioniert die Verifizierung](/de/usecases/verification/)

# Suche nach modularen Agent-Konfigurationen und Benchmark-Runner

Evaluieren Sie Kombinationen von Agent-Modulen in Benchmark-Umgebungen, um optimale Pipelines zu finden

[Mit BotBento nutzen ](https://app.botbento.com/?ref=usecases&utm_source=botbento.com&utm_medium=usecases&utm_campaign=modular-agent-configuration-search-and-benchmark-runner)Prompt kopierenTeilen[Markdown](/text/de/usecases/modular-agent-configuration-search-and-benchmark-runner/index.md)[English](/usecases/modular-agent-configuration-search-and-benchmark-runner/)

Öffnet BotBento. Fügen Sie den Prompt in einen Bot ein; nichts ist vorkonfiguriert.

- Wenn Sie fragenBenchmark-Evaluierungslauf anfordern
- DanachModulare Testkonfigurationen ausführen
- ErgebnisVergleichenden Leistungsbericht zeigen

Dieser Bot richtet automatisierte Evaluierungs-Pipelines ein, um modulare Agent-Komponenten wie Planung, Schlussfolgern, Gedächtnis und Tool-Nutzung zu durchsuchen. Er führt Testläufe über konfigurierte Benchmark-Suiten hinweg aus, zeichnet Leistungsergebnisse auf und entwirft vergleichende Analyseberichte, um hervorzuheben, welche Architektur sich für eine bestimmte technische Aufgabe eignet.

## Prompt zum Einstieg

BotBentoEmpfohlen

```
Führe Testskripte im Terminal aus, um Kombinationen modularer Agenten anhand der angegebenen Aufgabendatensätze zu evaluieren. Verfolge Modulpaarungen, Fehlerraten und Metriken zum Aufgabenabschluss. Dokumentiere nach Abschluss der Durchläufe die Leistungsabwägungen in docs. Hole immer die Freigabe des Nutzers ein, bevor du neue Systempakete installierst, Benchmark-Skripte änderst oder Updates in das Repository committest.
```

Kopieren

## Verwendete Tools

TerminalGitHubDokumente

## Funktioniert mit

BotBento

## Tags

- benchmarking
- llm-eval
- agents
- machine-learning

## Quelle

[AgentSquare: Automatic LLM Agent Search In Modular Design Space !\[GitHub Repo stars\](https://img.shields.io/github/stars/tsinghua-fib-lab/Ag](https://github.com/tsinghua-fib-lab/AgentSquare)
GitHub · geprüft 2026-10-16

In eigenen Worten zusammengefasst. Beschriebene Ergebnisse stammen von den Autoren und wurden nicht von BotBento gemessen.

KI-gestützte Übersetzung der englischen Version, geprüft von einem automatisierten Reviewer-Modell. Maßgeblich ist der englische Text.

Von BotBento Editorial · Hinzugefügt 2026-10-16 · Aktualisiert 2026-10-16 · [Korrektur vorschlagen](/contact/)

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