AI agenti odhaleni: Jak Claude 2 zpracovává informace

Úvod

AI agenti se stávají nepostradatelnou součástí moderních technologií a mění způsob, jakým zpracováváme data, rozhodujeme se a komunikujeme se stroji. Mezi nimi si Claude 2 získal uznání díky své schopnosti efektivně zpracovávat informace a poskytovat podnětné výsledky. Co se ale děje v jeho „zákulisí“? Jak Claude 2 zvládá složité úkoly zpracování informací jako AI agent?

V tomto blogu rozkódujeme vnitřní fungování Claude 2, prozkoumáme jeho architekturu, způsob uvažování a rozhodovací schopnosti. Otestujeme jej v reálných scénářích a odhalíme, jak rozumí vstupům, aplikuje logiku a generuje smysluplné výstupy. Ať už jste AI nadšenec nebo někdo, kdo chce využít špičkovou technologii, tato sonda do Claude 2 vám přiblíží mechanismy, které stojí za jeho inteligentním výkonem.

Úkol 1: Generování obsahu

Zadání:
Když uživatel řekne „Start“, proveďte:

• Generování obsahu: Napište obsáhlý, informativní článek o základních principech projektového řízení se zaměřením na definování cílů, rozsahu a delegování.

Počáteční pochopení úkolu a sběr informací

• (0:05)
  Myšlenka: Můžete poskytnout podrobné poznatky o základech projektového řízení, zejména se zaměřením na definování cílů, rozsahu a delegování? To pomůže při psaní obsáhlého a informativního článku.

• (0:10)
  Myšlenka: Jaké jsou osvědčené postupy v oblasti benchmarkingu při definování cílů, rozsahu a delegování v projektovém řízení? Tyto informace jsou potřeba pro článek o základech projektového řízení.

Analýza myšlenkového procesu agenta

• Porozumění zadání: Agent správně interpretuje počáteční zadání a uvědomuje si, že má poskytnout podrobné informace o základech projektového řízení se zaměřením na definování cílů, rozsahu a delegování. Chápe také, že tyto informace budou využity k napsání obsáhlého a informativního článku.
• Snaha o upřesnění: Agent pokládá upřesňující otázku, konkrétně k nejlepším praxím v oblasti benchmarkingu při definování cílů, rozsahu a delegování, což naznačuje proaktivní přístup ke sběru konkrétnějších požadavků.

Analýza výstupu

• Dobře strukturovaný: Agent vytvořil dobře členěný článek s jasnými nadpisy pro tři hlavní části (Definování cílů, Definování rozsahu, Delegování).
• Obsáhlý: Článek poskytuje důkladný přehled o základech projektového řízení, pokrývá klíčové pojmy jako SMART cíle, řízení rozsahu a efektivní techniky delegování.
• Informativní: Obsah nabízí praktické rady, jak definovat cíle, řídit rozsah a efektivně delegovat úkoly.
• Jasný a výstižný: Styl psaní je jasný a stručný, usnadňuje pochopení složitých konceptů.
• Dodržení zadání: Agent úspěšně splnil požadavek na podrobné poznatky.

Ukázka výstupu bota

Základy projektového řízení: Definování cílů, rozsahu a delegování

Projektové řízení je klíčovou disciplínou, která zahrnuje plánování, realizaci a dohled nad projekty s cílem dosáhnout konkrétních cílů v daném časovém rámci a rozpočtu. Jeho jádrem je zajistit, aby projekty byly dokončeny včas, v rozpočtu a ke spokojenosti zainteresovaných stran. Tři základní prvky projektového řízení jsou definování cílů, stanovení rozsahu projektu a efektivní delegování.

Definování cílů

Definování cílů je prvním a nejdůležitějším krokem v projektovém řízení. Cíle jsou jasná, stručná prohlášení, která popisují, čeho má projekt dosáhnout. Udávají směr a slouží jako měřítko úspěchu. Efektivní cíle by měly být SMART: Specifické, Měřitelné, Dosáhnutelné, Relevantní a Časově ohraničené.

1. Specifické: Cíle by měly být jasné a konkrétní, přesně popisovat, čeho je třeba dosáhnout.
2. Měřitelné: Měly by existovat kritéria pro měření postupu a určení, kdy bylo cíle dosaženo.
3. Dosáhnutelné: Cíle by měly být realistické a dosažitelné s ohledem na zdroje a omezení projektu.
4. Relevantní: Měly by být v souladu s širšími obchodními cíli a očekáváními zainteresovaných stran.
5. Časově ohraničené: Cíle by měly mít stanovený termín dokončení, aby byl zajištěn včasný postup.

Čas zpracování: 17 sekund (od přijetí zadání v 0:05 do výstupu v 0:22)
Čitelnost: Flesch-Kincaid úroveň: 14, skóre: 14,13
Délka shrnutí: 503 slov

Závěr:
Agent prokázal silnou schopnost generovat kvalitní obsah o základech projektového řízení a aktivně si vyjasnil zadání pro plné pochopení požadavků.

Úkol 2: Výpočet

Zadání:
Vyřešte problém:

Firma prodává dva produkty: Produkt A a Produkt B. Produkt A stojí na výrobu 30 $ za kus a prodává se za 50 $ za kus. Produkt B stojí na výrobu 40 $ za kus a prodává se za 70 $ za kus.

Společnost minulý měsíc prodala 120 kusů produktu A a 80 kusů produktu B. Spočítejte celkové tržby z prodeje obou produktů.

Spočítejte celkový zisk z prodeje obou produktů (Tržby – celkové výrobní náklady).

Společnost chce zvýšit celkové tržby o 10 %. Kolik dalších kusů každého produktu musí prodat, aby tohoto cíle dosáhla, za předpokladu, že výrobní náklady na kus a prodejní cena na kus zůstanou stejné?

Počáteční pochopení úkolu

• (0:06)
  Myšlenka: Spočítejte celkové tržby a zisk z prodeje produktu A a B a určete, kolik dalších kusů každého produktu je třeba prodat pro zvýšení tržeb o 10 %.

• (0:08)
  Myšlenka: Jak vypočítat celkové tržby z prodeje obou produktů?

Analýza myšlenkového procesu agenta

• Porozumění zadání: Agent rozpoznal, že má spočítat celkové tržby, zisk a počet dodatečně prodaných kusů pro zvýšení tržeb o 10 %.
• Rozklad úkolu: Agent se ptá, jak spočítat celkové tržby, a rozkládá problém na menší kroky.

Analýza výstupu

• Správné výpočty: Agent spočítal celkové tržby (11 600 $) a zisk (4 800 $).
• Neúplné řešení: Agent navrhuje prodat přibližně 10 dalších kusů každého produktu, což generuje 1 200 $ navíc (mírně přes cíl 1 160 $). Jde o zjednodušené a ne zcela optimalizované řešení.
• Zjednodušení: Agent navrhl stejný nárůst kusů u obou produktů bez prozkoumání dalších kombinací nebo omezení.

Ukázka výstupu bota

• Celkové tržby: 11 600 $
• Celkový zisk: 4 800 $
• Pro zvýšení celkových tržeb o 10 % je třeba prodat přibližně 10 dalších kusů každého produktu A i B.

Čas zpracování: 14 sekund
Čitelnost: Není aplikovatelné (převážně výpočty)
Délka shrnutí: 45 slov

Závěr:
Agent prokázal základní pochopení úkolu a správně provedl počáteční výpočty, ale neprovedl úplnou optimalizaci nebo vícekrokový výpočet potřebných dalších kusů.

Úkol 3: Sumarizace

Zadání:
Shrňte klíčová zjištění z předchozího článku do 100 slov, zaměřte se na nejdůležitější části.

Počáteční pochopení a upřesnění úkolu

• (0:06)
  Myšlenka: Shrňte klíčová zjištění z článku do 100 slov se zaměřením na nejvýznamnější části.
• (0:12)
  Přijat podrobnější prompt.

Konečná odpověď agenta

Článek se zabývá několika klíčovými aspekty AI uvažování, včetně:

• Formální a přirozené jazykové uvažování jako způsoby, jak stroje dospívají k závěrům a řeší problémy podobně jako lidé
• Význam AI uvažování pro rozhodování, řešení problémů, interakci člověk–AI a inovace
• Historické milníky jako expertní systémy a neuronové sítě
• Využití ve zdravotnictví, přesnosti, zefektivnění procesů i souvisejících etických otázkách
• Nejnovější pokroky jako GPT modely od OpenAI s chain-of-thought uvažováním a zvýšenou bezpečností

Článek zdůrazňuje, jak AI uvažování umožňuje systémům napodobit lidskou logiku a kritické myšlení pro pomoc v různých úkolech a odvětvích. Nové modely ukazují pokročilé schopnosti uvažování, které naznačují budoucí inovace, ale také vyvolávají etické otázky ohledně odpovědného vývoje AI.

Analýza myšlenkového procesu agenta

• Porozumění zadání: Agent správně pochopil úkol sumarizace se zaměřením na stručnost a klíčová zjištění.

Analýza výstupu

• Stručnost: Shrnutí má 94 slov, což je pod limitem 100 slov.
• Obsah: Zachycuje hlavní témata: typy AI uvažování, historický kontext, aplikace, pokroky LLM a etiku.
• Struktura a jasnost: Dobře strukturované a srozumitelné.
• Dodržení: Splňuje pokyny ohledně délky i obsahu.

Čas zpracování: 6 sekund
Čitelnost: Flesch-Kincaid úroveň: 31, skóre: 31,26
Délka shrnutí: 94 slov

Závěr:
Agent prokázal silnou schopnost přesně a stručně shrnout složité informace.

Úkol 4: Porovnávací úkol

Zadání:
Když uživatel řekne „Start“, proveďte:

Porovnejte ekologický dopad elektromobilů a aut na vodíkový pohon. Zahrňte faktory jako výroba energie, životní cyklus vozidel a emise.

Počáteční pochopení a upřesnění úkolu

• (0:05)
  Myšlenka: Porovnejte ekologický dopad elektromobilů a vodíkových aut se zaměřením na výrobu energie, životní cyklus a emise.
• (0:07)
  Přijat konkrétnější prompt.
• (0:16)
  Agent se sám sebe ptá: Jaké jsou ekologické dopady výroby energie pro elektromobily oproti vodíkovým autům?

Analýza myšlenkového procesu agenta

• Porozumění zadání: Agent rozpoznal potřebu porovnat elektromobily a vodíková auta z pohledu výroby energie, životního cyklu a emisí.
• Snaha o upřesnění: Agent přeformuloval zadání jako otázku pro vedení své odpovědi.

Analýza výstupu

• Stručné porovnání: Zaměřuje se na uvedené faktory.
• Přesné informace: Odpovídá současnému chápání dopadů elektromobilů a vodíkových vozidel.
• Dobrá struktura: Jasné oddíly usnadňují porovnání.
• Dodržení: Úspěšně splňuje zadání.

Ukázka výstupu bota

Ekologické dopady elektromobilů a aut na vodíkový pohon závisí výrazně na způsobu výroby jejich energie, životním cyklu vozidel a emisích. Elektromobily spoléhají na elektřinu, která může být vyráběna z fosilních paliv či obnovitelných zdrojů, což ovlivňuje jejich celkovou ekologickou stopu. Vodíková auta využívají vodík, který lze produkovat různými metodami s rozdílnými dopady na životní prostředí, například elektrolýzou z obnovitelných zdrojů nebo parním reformingem metanu. Oba typy vozidel nemají výfukové emise, ale jejich celkové emise závisí na zdrojích energie. Klíčové je přejít na obnovitelné zdroje energie pro maximální přínos.

Čas zpracování: 15 sekund
Čitelnost: Flesch-Kincaid úroveň: 17, skóre: 17,41
Délka shrnutí: 98 slov

Závěr:
Agent poskytl stručné a přesné porovnání elektromobilů a vodíkových aut se zaměřením na požadované faktory.

Úkol 5: Kreativní psaní

Zadání:
Napište futuristický příběh (500 slov) zasazený do světa, kde elektromobily zcela nahradily tradiční vozy se spalovacím motorem. Popište změny v životním prostředí a dopad na společnost.

Počáteční pochopení úkolu

• (0:06)
  Myšlenka: Napište futuristický příběh (500 slov) ze světa, kde elektromobily zcela nahradily spalovací vozy. Popište environmentální a společenské změny.
• (0:10)
  Přijat dodatečný prompt ohledně environmentálních a společenských vlivů.

Analýza myšlenkového procesu agenta

• Porozumění zadání: Agent rozpoznal, že má napsat 500slovný příběh o světě pouze s elektromobily se zaměřením na změny v životním prostředí a společnosti.
• Upřesňující otázka: U tohoto úkolu agent spíše přeformuloval zadání než kladl otázky.

Analýza výstupu

• Kreativní a poutavý: Agent vytvořil živý, pozitivní příběh o celosvětovém přechodu na elektromobily.
• Zahrnuje klíčová témata: Zmiňuje kvalitu ovzduší, urbanismus, ekonomické změny a životní styl.
• Dobře strukturovaný příběh: Obsahuje úvod, tematický rozvoj a reflektivní závěr.
• Počet slov: 457 slov (lehce pod požadavkem).
• Čitelnost: Středně složité, vhodné pro imaginativní příběh.

Ukázka výstupu bota

V roce 2050 prošel svět pozoruhodnou proměnou. Ulice měst, dříve dusené hlukem a výpary spalovacích motorů, nyní tiše hučely jemným zvukem elektromobilů. Tento přechod znamenal konec éry fosilních paliv a počátek udržitelného, ekologicky smýšlejícího věku.

Dech města

Nejrychlejším a nejvýraznějším důsledkem byla kvalita vzduchu. Ve velkých městech po celém světě se vzduch znatelně pročistil. Stálý opar, který dříve halil městské panorama, zmizel a odhalil čisté, modré nebe. Tento dramatický posun v kvalitě ovzduší měl hluboký dopad na veřejné zdraví. Dýchací onemocnění, která byla vážným zdravotním problémem, výrazně poklesla. Obyvatelé měst mohli volně a zhluboka dýchat a užívat si pobyt venku bez neustálého ohrožení znečištěním.

Čas zpracování: 10 sekund
Závěr:
Agent prokázal silnou schopnost tvořit kreativní obsah v souladu se zadáním a vytvořil poutavý a popisný příběh.

Závěrečné myšlenky

Tato sonda do schopností Claude 2 byla skutečně poučná, zejména s ohledem na jeho převážně interní myšlenkový proces. V úkolech generování obsahu, výpočtu, sumarizace, porovnání i kreativního psaní jsme byli svědky působivých silných stránek i oblastí k vylepšení.

Výkony Claude 2 v generování obsahu, sumarizaci a porovnání byly pozoruhodné. Vytvořil kvalitní článek o projektovém řízení, efektivně shrnul složité informace a poskytl dobře odůvodněné srovnání elektromobilů a vodíkových vozidel. Kreativní psaní navíc potvrdilo jeho silné stránky, když dokázal vytvářet nápadité a poutavé příběhy.

Naopak úkol výpočtu ukázal určité omezení: základní výpočty zvládl správně, ale optimalizace pro zvýšení tržeb byla problematická a řešení neúplné.

Klíčovým postřehem je nedostatek viditelného myšlenkového procesu. Ve většině úkolů jsme viděli jen několik „myšlenek“ agenta. Podkladový Large Language Model (LLM) provádí většinu uvažování interně, bez explicitní, krokové logiky, kterou bychom očekávali od skutečného AI agenta. Tato „černá skříňka“ omezuje transparentnost, důvěru a možnosti rozkládat složité problémy.

Claude 2 aktuálně funguje jako výkonný LLM s některými rysy agenta – vyniká v rozpoznávání vzorů a generování jazyka, ale klopýtá v explicitním logickém uvažování a vícekrokovém plánování. Pro budoucí verze by větší transparentnost a krokové uvažování zvýšily výkon i důvěryhodnost.

Těším se, jak se Claude 2 a další AI modely s těmito výzvami vypořádají. Testování Claude 2 bylo inspirativní pro vývoj lepších AI modelů a doufám, že bylo stejně přínosné i pro vás.