# Französisches Labor veröffentlicht Benchmark für Robotik-Agenten mit langen Aufgaben

> MAGMA-Bench bewertet Agenten in simulierten Multi-Roboter-Aufgaben mit Zieländerungen und Ausführungsfehlern.

- Kanonische URL: https://newsverum.com/de/news/french-lab-publishes-benchmark-for-long-horizon-robot-agents
- Herausgeber: Newsverum
- Rubrik: Technologie
- Land: Frankreich
- Veröffentlicht: 2026-10-12T23:33:38+00:00
- Aktualisiert: 2026-10-12T23:33:38+00:00
- Ereignis- oder Datenzeitraum: 2026-10-09
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Forschende von LAAS-CNRS und des französischen Unternehmens Siléane stellten MAGMA-Bench in einem Preprint vom 9. Oktober vor. Der Benchmark bewertet anhaltendes Schlussfolgern in langwierigen Robotermissionen. Er umfasst zwölf Szenariofamilien mit einem bis drei Robotern sowie Missionsänderungen, Unterbrechungen, unvollständige Beobachtungen und simulierte Ausführungsfehler.

Die Auswertung umfasst 1.254 Episoden. Laut den Autoren scheitern selbst die stärksten getesteten Modelle bei einem erheblichen Teil der störungsfreien Aufgaben; unter zusätzlichen Störungen sinken die Erfolgsraten weiter. Für den Vergleich führender Modelle dient eine gemeinsame Teilmenge von 215 Episoden. Da der Benchmark hochrangige Entscheidungen von Wahrnehmung und niedrigstufiger Steuerung trennt und auf Simulation beruht, belegt er keine Leistung eingesetzter Roboter.

## Daten

### Umfang der Studie

Simulierte Episoden aus zwölf Szenariofamilien; kein Einsatz realer Roboter

Methodik: Die Zahl bezeichnet den im Artikel genannten Versuchsrahmen; keine nationale Statistik oder Feldmessung.

| Indikator | Zahl im Versuchsrahmen | Veröffentlichungsdatum des Preprints |
|---|---|---|
| MAGMA-Bench-Bewertungsepisoden | 1254 | 2026-10-09 |

Quellen: <https://arxiv.org/pdf/2610.13534> · Daten herunterladen: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/french-lab-publishes-benchmark-for-long-horizon-robot-agents/data/study-experimental-scope?lang=de&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/french-lab-publishes-benchmark-for-long-horizon-robot-agents/data/study-experimental-scope?lang=de&format=csv)

## Quellen

- [arXiv preprint by LAAS-CNRS and Siléane researchers](<https://arxiv.org/pdf/2610.13534>) (Quelle geprüft: 2026-10-13; Veröffentlicht: 2026-10-09)

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