Google DeepMind stellt einen menschenähnlichen KI-Agenten vor, der in Echtzeit lernt und sich anpasst

Google DeepMind hat am Donnerstag SIMA 2 vorgestellt – seinen reasoning KI-Agenten, der sich laut Angaben des Unternehmens in virtuellen Welten wie ein Mensch verhält. Das Technologieunternehmen erklärte, SIMA 2 helfe DeepMind, über einfache Bildschirmaktionen hinauszugehen und sich hin zu einer KI zu entwickeln, die plant, sich selbst erklärt und durch Erfahrung lernt.

Das Unternehmen betonte, dass der Start einen bedeutenden Schritt hin zur Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) markiert. DeepMind warnte zudem, dass SIMA 2 wichtige allgemeine Implikationen für die Zukunft der Robotik und der KI-Verkörperung (AI-Embodiment) hat.

SIMA 2 denkt selbstständig und handelt in interaktiven Umgebungen

SIMA 2 ist unser leistungsfähigster KI-Agent für virtuelle 3D-Welten. 👾🌐

Angetrieben von Gemini geht es über das Befolgen grundlegender Anweisungen hinaus, um in interaktiven Umgebungen zu denken, zu verstehen und Aktionen auszuführen – das bedeutet, Sie können mit ihm über Text, Stimme oder sogar Bilder sprechen. So funktioniert es 🧵 pic.twitter.com/DuVWGJXW7W

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) November 13, 2025

Das Technologieunternehmen veröffentlichte die erste Version von SIMA (Scalable Instructable MultiWorld Agent) im März. Google gab an, dass der KI-Agent hunderte grundlegender Fähigkeiten erlernte, indem er den Bildschirm beobachtete und virtuelle Tastatur- und Maussteuerungen nutzte. Das Unternehmen räumte auch ein, dass die neueste Version des KI-Agenten einen Schritt weitergeht, indem sie der KI ermöglicht, selbstständig zu denken.

Google DeepMind gab zudem bekannt, dass Gemini den KI-Agenten antreibt. Das Technologieunternehmen erklärte, dass die Integration von SIMA 2 und Gemini dem KI-Agenten hilft, die hochrangigen Ziele eines Nutzers zu verstehen, komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen und zielorientierte Aktionen in Spielen geschickt auszuführen. 

Das Unternehmen sagte SIMA 2 ist der leistungsfähigste KI-Agent des Unternehmens für virtuelle 3D-Welten. DeepMind stellte fest, dass die Interaktion mit dem Agenten sich weniger anfühlte, als ihm Befehle zu geben, und mehr wie die Zusammenarbeit mit einem reasoning-Kompanion bezüglich der aktuellen Aufgabe.

Laut der Ankündigung geht SIMA 2 über das Befolgen grundlegender Anweisungen hinaus, indem es denkt, versteht und in interaktiven Umgebungen handelt. Der KI-Agent wird es Nutzern ermöglichen, über Text, Stimme oder sogar Bilder mit ihm zu interagieren.

Google sagte, sein Gemini-KI-Modell hilft SIMA 2, hochrangige Ziele zu interpretieren und die Schritte durchzusprechen, die es zu unternehmen gedenkt. Das Unternehmen fügte hinzu, dass Gemini dem neuen menschenzentrierten Agenten hilft, in Spielen mit einem Maß an reasoning zusammenzuarbeiten, das das ursprüngliche System nicht erreichen konnte.

Das Technologieunternehmen berichtete auch über eine stärkere Generalisierung über virtuelle Umgebungen hinweg. DeepMind bestätigte, dass SIMA 2 längere, komplexere Aufgaben erledigte, einschließlich Logik-Prompts, am Bildschirm gezeichneter Skizzen und Emojis. Google sagte, diese Fähigkeit bringe die Leistung von SIMA 2 der eines menschlichen Spielers in einer breiten Palette von Aufgaben näher. Das Unternehmen bemerkte zudem, dass der KI-Agent eine Aufgabenerfüllungsrate von 65 % hatte, im Vergleich zu 31 % bei SIMA 1.

DeepMind stellte fest, dass SIMA 2 Anweisungen interpretierte und in völlig neuen 3D-Welten handelte, die von Genie 3 generiert wurden. Das Projekt wurde letztes Jahr veröffentlicht und erstellt interaktive Umgebungen aus einem einzelnen Bild oder Text-Prompt. Das Technologieunternehmen sagte, SIMA 2 könne sich orientieren, Ziele verstehen und sinnvolle Aktionen in Welten unternehmen, denen es bis vor dem Test noch nie begegnet war.

Google argumentierte, dass der menschenzentrierte Agent nun weit besser darin ist, detaillierte Anweisungen auszuführen, selbst in Welten, die er noch nie erlebt hat. Das Unternehmen sagte, SIMA 2 könne gelernte Konzepte von einem Spiel in ein anderes übertragen und die Punkte zwischen ähnlichen Aufgaben verbinden.

DeepMind findet Lücken in SIMA 2, die angegangen werden müssen

Forscher bemerkte dass der Agent in selbstgesteuertes Spiel wechselte, nachdem er aus menschlichen Demonstrationen gelernt hatte. Der Agent nutzte Versuch und Irrtum sowie von Gemini generiertes Feedback, um neue Erfahrungsdaten zu erstellen. Die neuen Erfahrungsdaten umfassen eine Trainings-Schleife, in der SIMA 2 die von ihm generierten Aufgaben versuchte und seine eigenen Trajektorien-Daten in die nächste Version des Modells einspeiste.

Obwohl DeepMind SIMA 2 als einen Fortschritt in der künstlichen Intelligenz feierte, fand die Forschung auch Lücken, die angegangen werden müssen. Google identifizierte Lücken, darunter das Arbeiten innerhalb eines begrenzten Speicherfensters, Schwierigkeiten bei sehr langen, mehrstufigen Aufgaben und visuelle Interpretationsherausforderungen, die in 3D-KI-Systemen auftreten.

DeepMind gab dass SIMA 2 als Testumgebung für Fähigkeiten diente, die in der Zukunft in der Robotik und Navigation eingesetzt werden könnten. Das Unternehmen sagte, seine SIMA 2-Forschung biete einen starken Weg hin zu Anwendungen in der Robotik sowie zu AGI in der realen Welt.