Entdeckungs-Engine

Die Discovery Engine ist das kognitive Rückgrat von Microsoft Discovery. Sie arbeitet als autonomer Forschungspartner, der Arbeit plant, Aufgaben an spezialisierte Agenten delegiert, den Fortschritt überwacht und sich anpasst, wenn Ergebnisse anders als erwartet ausfallen. Anstatt auf einzelne Eingabeaufforderungen in einem Chatfenster zu reagieren, wird das Modul kontinuierlich im Hintergrund ausgeführt, während Sie sich auf die wissenschaftlichen Entscheidungen konzentrieren, die am wichtigsten sind.

Herkömmliche KI-Assistenten arbeiten in einem Frage- und Antwortzyklus. Sie fragen, antworten sie, und die Unterhaltung endet. Die Discovery Engine arbeitet anders. Sie beschreiben ein Ziel, unabhängig davon, ob es sich um einen einzelnen Satz oder einen detaillierten Forschungsplan handelt. Die Engine übernimmt die Verantwortung für das Aufteilen, Ausführen und Zurückmelden. Dieser Prozess entwickelt sich über Stunden und Tage, nicht über Sekunden und Minuten.

Wie der Motor aufgebaut ist

Das Discovery Engine ist um zwei Komponenten organisiert, die zusammenarbeiten: Kognition und Aufgaben.

Wahrnehmung

Kognition ist der Denkprozess, der kontinuierlich abläuft, während der Antrieb aktiv ist. Es behält das Bewusstsein für Ihre allgemeinen Ziele bei und entscheidet, was als Nächstes bearbeitet werden soll. Es wählt die richtigen Agents und Tools für jede Arbeit aus und antwortet auf Ihr Feedback, während Sie den Fortschritt überprüfen.

Wenn Sie den Entdeckungsmodus aktivieren, beginnt die Erkennungsengine einen fortlaufenden Zyklus:

  1. Überprüft den aktuellen Status aller Aufgaben in Ihrer Untersuchung.
  2. Gibt an, welche Aufgaben basierend auf ihren Abhängigkeiten gestartet werden können.
  3. Wählt den besten verfügbaren Agent für jede Aufgabe aus.
  4. Startet die Aufgabenausführung und überwacht die Ergebnisse.
  5. Überprüft abgeschlossene Arbeit anhand der von Ihnen definierten Erfolgskriterien.
  6. Erstellt neue Aufgaben, wenn Lücken oder Möglichkeiten identifiziert werden
  7. Integriert Ihre Kommentare und Änderungen in die laufende Planung

Kognition führt nicht nur einen festen Plan aus. Es passt sich an. Wenn ein Tool unerwartete Ergebnisse zurückgibt, überdenkt die Wahrnehmung seinen Ansatz. Wenn Sie einer Aufgabe einen Kommentar mit mehr Kontext hinzufügen, berücksichtigt die Kognition dies bei der nächsten Entscheidung. Nach mehreren fehlgeschlagenen Versuchen eskaliert das kognitive System die Aufgabe zur Überprüfung durch Sie.

Einen tieferen Einblick in die Funktionsweise der Kognition finden Sie in der Übersicht über Die Kognition.

Aufgaben

Aufgaben definieren die Arbeit, die das Discoverymodul ausführen soll. Jeder Vorgang erfasst, was erreicht werden muss, warum es wichtig ist und wie der Erfolg gemessen wird. Aufgaben bieten die Struktur, die die Kognition zur Organisation und Reihenfolge der Arbeit verwendet.

Eine Aufgabe umfasst:

  • Titel und Beschreibung: Was getan werden muss, mit genügend Kontext für einen Agent, um das Ziel zu verstehen.
  • Validierungsanforderungen: Bestimmte Kriterien, die definieren, wie ein erfolgreiches Ergebnis aussieht. Die Kognition verwendet diese Kriterien, um zu beurteilen, ob eine abgeschlossene Aufgabe Ihre Erwartungen tatsächlich erfüllt. Ohne sie hat die Wahrnehmung keinen objektiven Standard für die Auswertung von Ergebnissen.
  • Abhängigkeiten: Beziehungen zu anderen Aufgaben, die zuerst abgeschlossen werden müssen. Kognition verwendet diese Beziehungen, um die Arbeit intelligent zu sequenzieren.
  • Status: Der aktuelle Status der Aufgabe, während sie sich durch den Lebenszyklus bewegt. Die vollständige Gruppe von Vorgangsstatus und deren Bedeutung finden Sie unter Task-Status-Lebenszyklus.
  • Ergebnis: Die Ausgabe, die erzeugt wird, wenn der Vorgang abgeschlossen ist. Das Ergebnis steht abhängigen Vorgängen zur Verfügung.

Jeder Vorgang sollte mindestens einen Titel, eine Beschreibung und mindestens eine Überprüfungsanforderung enthalten. Der Titel und die Beschreibung weisen das kognitive System darauf hin, was getan werden soll. Die Validierungsanforderungen geben an , wann die Arbeit Ihren Standard erfüllt. Ohne Validierungsanforderungen führt die Kognition weiterhin die Aufgabe aus, hat aber keine Möglichkeit, das Ergebnis objektiv zu bewerten. Fehlende Anforderungen können zu Vorgängen führen, die ohne sinnvolle Qualitätsprüfungen bestehen, oder Aufgaben, die durch wiederholte Ausführung durchlaufen werden.

Details zur Aufgabenstruktur und bewährten Methoden finden Sie unter "Aufgaben und Untersuchungen".

Funktionsweise des Motors in der Praxis

Die Arbeit mit dem Discovery Engine folgt einem gemeinsamen Zyklus. Sie legen die Vorgaben fest, die Engine führt sie aus, und Sie kontrollieren regelmäßig, um zu überprüfen und gegebenenfalls neue Vorgaben bereitzustellen.

1. Definieren Sie Ihr Ziel

Erstellen Sie zunächst eine oder mehrere Aufgaben in Ihrer Untersuchung. Aufgaben können allgemeine Ziele sein, die das kognitive System weiter aufteilt, oder spezifische Schritte, die Sie bereits aufgeteilt haben. Beispiel:

"Identifizieren Sie vorhandene Medikamente, die [Krankheit] und ihre Aktivierungswege behandeln. Verwenden Sie jede aktive Verbindung, um Varianten mit höherer Proteinbindungsaffinität und geringerer projizierter Immunantwort zu untersuchen. Plane für die vielversprechendsten Kandidaten einen Retrosynthese-Pfad für die Laborherstellung.“

Dieses einzelne Vorhaben umfasst mehrere Wissensdomänen, erfordert die Koordination mehrerer Werkzeuge und erzeugt Zwischenergebnisse, die spätere Schritte informieren. Es ist eine natürliche Passform für den Motor.

2. Aktivieren des Ermittlungsmodus

Von Bedeutung

Bevor Sie den Discovery-Modus aktivieren, stellen Sie sicher, dass Ihr Arbeitsbereich über eine Bereitstellung eines Chatmodells mit dem Namen gpt-5-2 (Modell: gpt-5.2) verfügt. Die Entdeckungsmaschine erfordert dieses Modell für die Aufgabenvalidierung. Ohne ihn startet der Motor nicht. Anweisungen zum Einrichten finden Sie unter Erstellen der Chatmodellbereitstellung .

Wenn Sie den Entdeckungsmodus aktivieren, beginnt die Entdeckungsmaschine einen fortlaufenden Zyklus:

Lass es laufen

Schritt weg. Schauen Sie in ein paar Stunden zurück. Der Motor arbeitet ohne deine ständige Anwesenheit. Die Kognition behandelt die Agentauswahl, die Toolausführung, die Fehlerwiederherstellung und die Aufgabensequenzierung. Ähnlich wie bei der Delegierung an einen fähigen Kollegen, findet und befolgt die Engine verschiedene Möglichkeiten für Sie.

4. Überprüfen und Umleiten

Wenn Sie zurückkehren, überprüfen Sie das Untersuchungsdashboard. Siehst du:

  • Abgeschlossene Aufgaben mit ihren Ergebnissen und Validierungsergebnissen
  • Aufgaben, die derzeit ausgeführt werden und welche Agents an ihnen arbeiten
  • Alle Aufgaben, die für Ihre Aufmerksamkeit gekennzeichnet wurden, weil sie von der Kognition nicht gelöst werden konnten

Fügen Sie Kommentare hinzu, um die Arbeit in eine neue Richtung zu lenken. Ändern Sie die Validierungsanforderungen, wenn Ergebnisse nahe, aber nicht korrekt sind. Erstellen Sie neue Aufgaben basierend auf dem, was Sie aus abgeschlossenen Arbeiten lernen.

5. Wiederholen

Der Zyklus wird fortgesetzt, bis Ihre Ziele erfüllt sind. Die Kognition führt nicht nur eine feste Sequenz aus. Er reagiert auf den sich entwickelnden Zustand der Untersuchung, einschließlich Ihres Feedbacks und aller neuen Aufgaben, die Sie auf dem Weg hinzufügen.

Auswahl, wann der Motor verwendet werden soll

Die Discovery-Engine wurde speziell für komplexe, offen formulierte und lang laufende Probleme entwickelt. Nicht jede Forschungsfrage fordert sie.

Gute Passform für den Motor

Probleme, die gut für die Engine geeignet sind, haben mehrere gemeinsame Merkmale:

  • Mehrere Schritte mit Abhängigkeiten: Die Arbeit bricht natürlich in Teile auf, in denen spätere Schritte von früheren Ergebnissen abhängen.
  • Offene Erkundung: Sie kennen das Ziel, aber nicht den genauen Pfad. Mehrere Ansätze funktionieren möglicherweise, und das Modul kann sie erkunden.
  • Lange Dauer: Die Arbeit dauert Stunden oder Tage, nicht Minuten. Sie profitieren von der Delegierung, anstatt die gesamte Zeit engagiert zu bleiben.
  • Mehrere Tools und Wissensdomänen: Die Arbeit erfordert koordinationsdatenbanken, Simulationen, Analysetools und verschiedene Arten von Fachwissen.

Besser geeignet für direkte Interaktion

Einige Fragen werden besser über den direkten Chat mit einem Agent oder über den Fragemodus behandelt:

  • Einzelne, spezifische Fragen mit bekannten Antworten ("Was ist das Reduktionspotenzial von Verbund X?")
  • Aufgaben, bei denen Sie eine sofortige Antwort benötigen
  • Arbeiten Sie an der Stelle, an der Sie jeden Schritt interaktiv steuern möchten
  • Einfache Nachschlagevorgänge oder Berechnungen, die in einer Transaktion abgeschlossen werden.

Ressourcen-Orchestrierung

Wenn Kognition Aufgaben ausführt, nutzt sie die vollständige Microsoft Discovery-Plattform.

  • Agents: Spezialisierte KI-Systeme, die bestimmte Arten von Arbeit ausführen. Die Kognition wählt den Agent aus, dessen Funktionen den einzelnen Aufgaben am besten entsprechen. Ein Agent ist dem besten Modell für den erforderlichen Arbeitstyp zugeordnet.
  • Tools: Containerisierte ausführbare Dateien, die auf dem Supercomputer zur Berechnung, Datenverarbeitung und Analyse ausgeführt werden. Tools verarbeiten Arbeit, die spezielle Software oder wichtige Computeressourcen erfordert.
  • Bücherregal: Wissensbasen aus Ihren Dokumenten und wissenschaftlicher Literatur. Agenten fragen Bücherregale ab, um ihr Denken im relevanten Kontext zu untermauern.

Sie konfigurieren diese Ressourcen, wenn Sie Ihren Arbeitsbereich und Ihr Projekt einrichten. Die Kognition koordiniert sie dann automatisch basierend auf dem, was jede Aufgabe erfordert.

Zusammenarbeitsmuster

Die Engine unterstützt unterschiedliche Autonomieebenen, je nachdem, wie viel Struktur Sie bereitstellen.

Vollständige Delegierung: Sie beschreiben ein breites Ziel und überlassen die Zerlegung und Ausführung der Kognition. Am besten geeignet für explorative Arbeit, um zu sehen, was die Engine entdeckt. Sie überprüfen die Ergebnisse regelmäßig und stellen strategische Anleitungen bereit.

Strukturierte Delegierung: Sie teilen die Arbeit in bestimmte Aufgaben mit zugewiesenen Agenten, definierten Abhängigkeiten und Validierungsanforderungen. Die Kognition behandelt die Ausführung und Sequenzierung, folgt jedoch der von Ihnen definierten Struktur. Am besten, wenn Sie den Ansatz kennen und eine zuverlässige Ausführung wünschen.

Parallele Arbeit: Sie arbeiten an einigen Aufgaben, während die Wahrnehmung andere behandelt. Wenn Sie eine Aufgabe manuell ausführen oder Zwischenergebnisse hinzufügen, sieht die Wahrnehmung Ihre Beiträge und integriert sie in die Planung.

Praktische Anleitungen zum Einrichten der einzelnen Muster finden Sie unter "Erstellen von Untersuchungen mit Wahrnehmung".

Bewährte Methoden

Zu tun:

  • Beginnen Sie mit klaren Zielen, die Ergebnisse beschreiben, nicht mit Verfahren. Lassen Sie die Kognition herausfinden, wie sie dorthin gelangt.
  • Fügen Sie Ihren Aufgaben Validierungsanforderungen hinzu. Ohne sie hat die Wahrnehmung keine Möglichkeit, zu beurteilen, wann die Arbeit Ihren Standards entspricht.
  • Kontrollieren Sie regelmäßig alle paar Stunden, ob aktive Untersuchungen vorhanden sind. Ihr Feedback hält die Arbeit auf Kurs.
  • Vertrauen Sie der autonomen Erkundung. Kognition kann Ansätze ausprobieren, die Sie nicht berücksichtigen würden.

Vermeiden:

  • Geben Sie jeden Schritt im Voraus an , und erwarten Sie, dass das Modul sie einfach sequenziell ausführt. Auch wenn Sie die Schritte kennen, fügt die Engine durch Validierungs- und Qualitätsfeedbackschleifen einen Mehrwert hinzu. Was Sie vermeiden möchten, ist, die Engine als einfachen Task-Runner zu behandeln. Seine Stärke ist es, sich anzupassen, wenn Zwischenergebnisse Ihre Validierungsanforderungen nicht erfüllen, einen anderen Ansatz zu verfolgen oder die Arbeit zur Überprüfung durch Sie zu kennzeichnen. Wenn Ihre Untersuchung rein sequenziell ist, ohne dass qualitätsbezogene Gates oder Iterationen erforderlich sind, ist die Interaktion mit direkten Agenten möglicherweise schneller.
  • Überwachen der Aufgabenausführung in Echtzeit. Das Modul unterstützt die asynchrone Zusammenarbeit, nicht die interaktive Überwachung.
  • Erstellen von Aufgaben, die zu breit gefasst sind ("das Krebsproblem lösen") oder zu eng sind ("PubChem ID 12345 nachschlagen"). Suchen Sie nach dem Mittelweg, bei dem Aufgaben spezifisch genug sind, um validiert zu werden, aber auch allgemein genug, damit das kognitive System die Ausführung planen kann.

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