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title: Zwei neue Google-Agenten bewerten wissenschaftliche Facharbeiten
description: ScholarPeer analysiert Studien und sucht nach methodischen Fehlern. PaperVizAgent zeichnet und bewertet Diagramme.
author: Andreas Becker
url: https://www.all-ai.de/news/beitrage2026/google-facharbeiten-bewertung
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# Zwei neue Google-Agenten bewerten wissenschaftliche Facharbeiten

ScholarPeer analysiert Studien und sucht nach methodischen Fehlern. PaperVizAgent zeichnet und bewertet Diagramme.

[Andreas Becker](https://www.all-ai.de/charaktere)·09.04.26

Nano Banana

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Kurzfassung
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Quellen
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- Zwei neue KI-Modelle optimieren ab sofort den akademischen Publikationsprozess.
- PaperVizAgent generiert aus methodischen Texten fertige wissenschaftliche Grafiken und schlägt im Benchmark menschliche Basiswerte.
- ScholarPeer automatisiert das Peer-Review-Verfahren durch aktive Websuchen und gezielte inhaltliche Fehleranalyse.
- Beide Agenten-Systeme gelten aktuell noch als experimentelle Prototypen für die Forschung.

- [Google Research Blog - Improving the academic workflow: Introducing two AI agents for better figures and peer review](https://research.google/blog/improving-the-academic-workflow-introducing-two-ai-agents-for-better-figures-and-peer-review/)
- [arXiv - ScholarPeer (PDF)](https://arxiv.org/pdf/2601.23265)
- [arXiv - PaperVizAgent (PDF)](https://arxiv.org/pdf/2601.22638)

Google stellt zwei neue KI-Modelle vor, die Forschern ab sofort zeitaufwendige Routineaufgaben im akademischen Publikationsprozess abnehmen. Ein Agenten-System erstellt druckreife Grafiken direkt aus Texten, während ein zweites Modell die erste kritische Begutachtung wissenschaftlicher Facharbeiten übernimmt.

#### Grafiken auf akademischem Niveau

PaperVizAgent wandelt komplexe Methodik-Beschreibungen in fertige Diagramme um. Das KI-Modell besteht intern aus einem Team von fünf spezialisierten Agenten, die nach passenden Referenzen suchen, den grafischen Aufbau planen und das vorläufige Bild prüfen. Findet der bewertende Agent inhaltliche Fehler, startet das System umgehend einen automatischen Korrekturvorgang. Erst wenn alle technischen Spezifikationen erfüllt sind, gibt die Software die Datei frei.

![google paper 1](https://www.all-ai.de/images/2-news/4-26/google-paper-1.webp)

###### Quelle: Google

In offiziellen Benchmarks erreicht das System bei der visuellen Umsetzung einen Gesamtwert von 60,2 Punkten. Damit übertrifft PaperVizAgent die etablierte menschliche Basislinie von exakt 50,0 Punkten spürbar. Andere KI-Modelle wie Nano-Banana-Pro mit 43 Punkten oder GPT-Image-1.5 mit lediglich 11 Punkten landen in der Gesamtbewertung deutlich dahinter. Auch bei den Einzelkategorien wie Prägnanz und Ästhetik erzielt das neue System aktuell Spitzenwerte.

![google paper 2](https://www.all-ai.de/images/2-news/4-26/google-paper-2.webp)

###### Quelle: Google

#### Automatisierte Gutachten

Das zweite KI-Modell trägt den Namen ScholarPeer und fokussiert sich auf die tiefgreifende Textanalyse. Es simuliert die strenge Arbeitsweise erfahrener Gutachter bei einem Peer-Review, indem ein integrierter Agent die eingereichte Arbeit aktiv über eine Websuche mit der aktuellen Fachliteratur abgleicht. Ein zweiter interner Prüfer sucht parallel gezielt nach fehlenden Datensätzen oder bewusst ausgelassenen Vergleichsstudien.

![google paper 3](https://www.all-ai.de/images/2-news/4-26/google-paper-3.webp)

###### Quelle: Google

Im Anschluss prüft das KI-Modell die technischen Behauptungen der Autoren auf ihre inhaltliche Stichhaltigkeit. Am Ende generiert das System ein detailliertes Gutachten mit Stärken, Schwächen und kritischen Rückfragen. Aktuell gelten beide KI-Modelle allerdings noch als rein experimentelle Prototypen. Sie dienen primär der Evaluierung und fällen keine abschließenden Entscheidungen über eine Veröffentlichung.

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