Jak přemýšlí Gemini 1.5 Flash jako AI agent

Úloha 1: Generování obsahu

Zadání:
Když uživatel řekne „Start“, měl bys:

• Generování obsahu: Napiš komplexní, informativní článek o základech projektového řízení se zvláštním zaměřením na definování cílů, rozsahu a delegování.

Myšlenkový proces agenta

• (0:05): Přijímá zadání o základech projektového řízení.
• (0:16): Zobrazí první myšlenku:
  “Potřebuji shromáždit informace o definování cílů, rozsahu a delegování v projektovém řízení z důvěryhodných zdrojů. Wikipedia a Google Search budou užitečné pro obecné informace a osvědčené postupy. Používám nástroj: wikipedia”
• (0:28): Druhá myšlenka:
  “Wikipedia poskytuje dobrý přehled o projektovém řízení, ale chybí mi podrobnosti o definování cílů, rozsahu a delegování. Potřebuji to doplnit Googlem. Používám nástroj: google_serper”
• (0:33): Pokus o použití url_crawl_tool:
  “Výsledky vyhledávání Google poskytují odkazy na články s konkrétnějšími informacemi o osvědčených postupech pro definování cílů, rozsahu a delegování. Budu potřebovat přistoupit k těmto článkům pro získání potřebných detailů. Používám nástroj: url_crawl_tool”
• (0:43): Setkání s chybou u url_crawl_tool a opětovný pokus:
  “Chyba při načítání URL znamená, že vstupní formát byl nesprávný. Musím se ujistit, že URL jsou zadány jako JSON pole řetězců. Zkusím to znovu ve správném formátu. Používám nástroj: url_crawl_tool”

Analýza myšlenkového procesu

• Porozumění zadání: Správně chápe potřebu detailních poznatků o základech projektového řízení.
• Strategie shromažďování informací: Začíná Wikipedií, poté Googlem pro více detailů.
• Využití nástrojů: Používá wikipedia a google_serper, pokouší se o url_crawl_tool.
• Zpracování chyb: Rozpoznává chybu nástroje, snaží se ji opravit, ale opakuje chybu.

Analýza výstupu

• Dobrá struktura: Jasné nadpisy pro Definování cílů, Rozsah, Delegování.
• Komplexnost: Pokrývá požadovaná témata s podrobnými vysvětleními a praktickými radami.
• Jasnost a stručnost: Srozumitelný styl psaní.
• Informativnost: Hodnotné poznatky a osvědčené postupy.

Ukázka výstupu

Základy projektového řízení: Definování cílů, rozsahu a delegování

Projektové řízení je klíčová disciplína, která zahrnuje plánování, realizaci a dohled nad projekty za účelem dosažení konkrétních cílů v daném čase a rozpočtu. Jejím jádrem je zajistit, aby projekty byly dokončeny včas, v rámci rozpočtu a ke spokojenosti zúčastněných 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. Poskytují směr a měřítko pro měření úspěchu. Efektivní cíle by měly být SMART: Specifické, Měřitelné, Dosáhnutelné, Relevantní a Časově ohraničené. Tento rámec zajišťuje, že cíle jsou jasné a dosažitelné v daném časovém horizontu.

• Specifické: Cíle by měly být jasné a konkrétní, přesně popisovat, čeho má být dosaženo.
• Měřitelné: Měly by existovat kritéria pro měření pokroku a určení, kdy bylo cíle dosaženo.
• Dosáhnutelné: Cíle by měly tým vyzývat, ale musí být realistické a dosažitelné s ohledem na zdroje a omezení projektu.
• Relevantní: Měly by být v souladu s širšími obchodními cíli a očekáváními zúčastněných stran.
• Časově ohraničené: Cíle by měly mít jasně stanovený termín dokončení, aby byl zajištěn včasný pokrok.

• Doba trvání: 35 sekund
• Čitelnost: Flesch-Kincaid úroveň: 12 (skóre: 12,23)
• Délka shrnutí: 585 slov

Závěr:
Navzdory chybám v nástrojích agent vytvoří kvalitní, dobře strukturovaný článek. Jeho odolnost v generování obsahu je zřejmá, přesto opakované chyby v používání nástrojů ukazují na prostor ke zlepšení.

Úloha 2: Výpočet

Zadání:
Společnost 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 prodala minulý měsíc 120 kusů produktu A a 80 kusů produktu B. Spočítejte celkové tržby získané prodejem 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?

Myšlenkový proces agenta

• (0:06): Přijímá zadání na výpočet.
• Nezveřejňuje žádné vnitřní myšlenky; přechází přímo k výpočtům.

Analýza výstupu

• Správné výpočty: Správně spočítá celkové tržby (11 600 $) a celkový zisk (4 800 $). Spočítá, že zvýšení tržeb o 10 % vyžaduje o 1 160 $ více.
• Zjednodušené řešení: Navrhuje prodat asi 10 kusů každého produktu navíc (navýšení o 1 200 $, mírně nad cílem).
• Nedostatek vysvětlení: Neuvádí detailní výpočty ani zdůvodnění výběru počtu kusů.

Ukázka výstupu

Celkové tržby: 11 600 $
Celkový zisk: 4 800 $
Pro zvýšení celkových tržeb o 10 % (1 160 $) musí společnost prodat přibližně 10 kusů produktu A a 10 kusů produktu B navíc (což znamená navýšení tržeb o 1 200 $). Neexistuje přesné celočíselné řešení pro dosažení přesně 1 160 $ navýšení.

• Doba trvání: 14 sekund
• Čitelnost: Není relevantní
• Délka shrnutí: 54 slov

Závěr:
Agent chápe a správně provádí výpočty, ale chybí mu vysvětlení a transparentnost v postupu. Konzistentnost a detailní rozpis by zvýšily důvěru a srozumitelnost.

Úloha 3: Sumarizace

Zadání:
Shrňte klíčová zjištění z předchozího článku ve 100 slovech, zaměřte se na nejvýznamnější oddíly.

Myšlenkový proces agenta

• (0:06): Myšlenka: “Shrň klíčová zjištění z článku ve 100 slovech se zaměřením na nejvýznamnější oddíly.”

Analýza výstupu

• Stručnost: Výstup má 63 slov, je v limitu.
• Obsah: Zachycuje hlavní body—AI uvažování, jeho vývoj, aplikace, pokroky a etické otázky.
• Struktura a jasnost: Jasné, stručné, zaměřené.
• Dodržení zadání: Dodržuje slovní limit i zaměření.

Ukázka výstupu

Článek zkoumá AI uvažování, zahrnující formální i přirozené jazykové uvažování, a jeho klíčovou roli při rozhodování a řešení problémů. Sleduje vývoj AI uvažování od raných systémů po moderní modely jako OpenAI’s o1, zdůrazňuje využití ve zdravotnictví a různých odvětvích. Zatímco vyzdvihuje pokroky v přesnosti a efektivitě, článek se také věnuje etickým otázkám, problému přílišné specializace a významu interakce člověka s AI.

• Doba trvání: 9 sekund
• Čitelnost: Flesch-Kincaid úroveň: 18 (skóre: 17,97)
• Délka shrnutí: 63 slov

Závěr:
Agent vyniká ve zhuštění komplexních informací do stručného shrnutí, ukazuje silnou schopnost sumarizace i při částečně viditelném myšlenkovém procesu.

Úloha 4: Porovnání

Zadání:
Když uživatel řekne „Start“, měl bys:

Porovnej environmentální dopad elektromobilů a automobilů na vodíkový pohon. Zahrň faktory jako výroba energie, životní cyklus vozidla a emise.

Myšlenkový proces agenta

• (0:06): Přijímá zadání.
• (0:11): Zadán upřesňující požadavek na detailní porovnání.
• (0:15): Ptá se: “Jaké jsou klíčové rozdíly v environmentálním dopadu mezi elektromobily a vodíkovými auty, konkrétně pokud jde o výrobu energie, životní cyklus vozidla a emise?”

Analýza výstupu

• Dobrá struktura: Rozděluje porovnání na výrobu energie, životní cyklus vozidla a emise.
• Komplexnost: Diskutuje zdroje elektřiny, výrobu vodíku, dopady výroby i emise.
• Přesnost: Informace odpovídají současným poznatkům.
• Jasnost a stručnost: Složitá témata jsou vysvětlena srozumitelně.

Ukázka výstupu

Environmentální dopad elektromobilů (EV) a vodíkových vozidel lze porovnat podle tří hlavních faktorů: výroba energie, životní cyklus vozidla a emise.

1. Výroba energie
   • Elektromobily: Dopad závisí na zdroji elektřiny. Obnovitelné zdroje snižují dopad, fosilní paliva ho zvyšují. Zelenější sítě zlepšují udržitelnost.
   • Vodíková auta: Vodík se vyrábí elektrolýzou (udržitelná, pokud je energie z obnovitelných zdrojů) nebo parním reformingem metanu (běžnější, vysoké emise, pokud se nepoužívá zachytávání uhlíku). Výroba a distribuce vyžadují značné množství energie, což zvyšuje uhlíkovou stopu.

• Doba trvání: 9 sekund
• Čitelnost: Flesch-Kincaid úroveň: 16 (skóre: 16,48)
• Délka shrnutí: 385 slov

Závěr:
Agent poskytuje jasné, dobře organizované porovnání, vykazuje proaktivní zpřesnění dotazu i silnou strukturu obsahu.

Úloha 5: Kreativní psaní

Zadání:
Napiš futuristický příběh (500 slov) zasazený do světa, kde elektromobily zcela nahradily tradiční vozy se spalovacím motorem. Popiš environmentální změny a společenský dopad.

Myšlenkový proces agenta

• (0:06): Přijímá zadání na environmentální změny a společenský dopad ve světě pouze s elektromobily.
• (0:16): Přijímá upřesňující navazující zadání.

Analýza výstupu

• Kreativní a popisné: Imaginativní příběh z roku 2050, živě popisuje proměněný svět.
• Zahrnuje klíčová témata: Kvalita ovzduší, urbanismus, ekonomické změny, změny životního stylu.
• Dobrá struktura: Úvod, tematický rozvoj, zamyšlení.
• Počet slov: 444 slov (lehce pod 500).
• Čitelnost: Střední složitost, vhodné pro naraci.

Ukázka výstupu

V roce 2050 prošel svět pozoruhodnou proměnou. Ulice všech měst, od rušných metropolí po malebná městečka, lehce hučely zvukem elektromobilů (EV). Někdejší všudypřítomný řev spalovacích motorů byl nyní vzdálenou vzpomínkou, uloženou v muzeích a občasných nostalgických dokumentech.

• Doba trvání: 17 sekund

Závěr:
Agent vytváří poutavý, vizionářský příběh, prokazuje kreativitu, strukturu i splnění zadání.

Gemini 1.5 Flash: Silná AI s konzistentním výkonem a přetrvávajícími výzvami

Gemini 1.5 Flash opakovaně dokazuje své schopnosti jako silný AI agent a exceluje v generování obsahu, sumarizaci, porovnávání i kreativním psaní. Efektivně využívá nástroje jako wikipedia a google_serper pro získávání informací a vytváří dobře strukturované, informativní a poutavé výstupy. Jeho schopnost přizpůsobit se různým stylům psaní a pokynům je chvályhodná, jak ukazuje článek o projektovém řízení, environmentální porovnání i futuristický příběh.

Nicméně výpočetní úlohy pro něj zůstávají výzvou. Ačkoliv zvládá základní výpočty správně, má potíže se složitějšími problémy a chybí mu transparentnost v postupu. Také neupozorňuje, když na stejnou otázku odpoví různě v různých kolech, což naznačuje možný problém s interní pamětí nebo kontrolou konzistence. Tato nekonzistence spolu se zjednodušenými řešeními a absencí detailního vysvětlení ukazuje na nutnost výrazného zlepšení matematických a problémových schopností.

Hlavní silné stránky

• Vynikající generování obsahu: Opakovaně vytváří kvalitní, dobře strukturované a informativní články na různorodá témata.
• Schopná sumarizace: Přesně shrnuje komplexní informace ve stanoveném limitu slov, efektivně zachycuje klíčová zjištění.
• Silné porovnávací schopnosti: Vytváří komplexní a vyvážená porovnání, zohledňuje více faktorů a prezentuje informace jasně.
• Působivé kreativní psaní: Tvoří poutavé, nápadité a dobře strukturované příběhy, které zkoumají složité scénáře a splňují zadání.
• Adaptabilita na různé úlohy: Vykazuje všestrannost při řešení různých typů úloh, od rešerší po kreativní vyprávění.
• Obecně dobré využití nástrojů: Efektivně využívá vyhledávací nástroje a správně volí nástroje pro konkrétní úlohy (i když v první úloze měl potíže s url_crawl_tool).

Hlavní slabiny

• Nekonzistentní výpočetní schopnosti: Ačkoliv zvládá základní výpočty, u složitějších problémů poskytuje zjednodušená nebo nekonzistentní řešení a chybí mu transparentnost v postupu.
• Omezená transparentnost při řešení problémů: Nedostatek viditelnosti do myšlenkového procesu, zejména při výpočtech, ztěžuje posouzení postupu řešení.
• Možné problémy s url_crawl_tool: Opakované chyby u tohoto nástroje naznačují nutnost zlepšení práce s chybami nebo správného použití.
• Nekonzistentní odpovědi: Ve více kolech a různých testech agent poskytl různé odpovědi na stejné zadání bez upozornění na rozpor.

Oblasti pro zlepšení

• Vylepšený výpočetní engine a řešení problémů: Implementovat robustnější výpočetní engine a zlepšit schopnost agenta vysvětlovat svůj postup.
• Lepší práce s nástroji a chybami: Řešit problémy s url_crawl_tool a zlepšit schopnost agenta zacházet s chybami nástrojů.
• Vyšší transparentnost: Poskytnout více vhledů do myšlenkového procesu agenta, zejména při složitějších úlohách, pro lepší pochopení a ladění.
• Kontrola konzistence: Zajistit, aby agent poskytoval konzistentní odpovědi a upozorňoval na předchozí odlišné reakce na stejný dotaz.
• Lepší práce s navazujícími zadáními: Zlepšit rozlišení mezi upřesňujícími dotazy a novými pokyny, aby se předešlo opakování.