Co pohání AI agenty jako Grok Beta?

Úkol 1: Generování obsahu

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

• Napsat obsáhlý, informativní článek o základech projektového řízení se zvláštním zaměřením na definování cílů, rozsahu a delegování.

Počáteční pochopení úkolu a sběr informací

• (0:06 – 0:17) Agent přijme zadání a okamžitě začne zpracovávat úkol.
  Myšlenka: Pro napsání obsáhlého článku o základech projektového řízení potřebuji získat podrobné informace o definování projektových cílů, rozsahu a delegování. Začnu s použitím nástroje wikipedia pro získání obecného přehledu o projektovém řízení, který by mohl tyto komponenty zahrnovat. Použitý nástroj: wikipedia

• (0:17 – 0:20) Agent se po úvodním hledání na Wikipedii rozhodne změnit nástroj.
  Myšlenka: Heslo na Wikipedii nabízí dobrý přehled o projektovém řízení, ale chybí mu konkrétní detaily ohledně definování cílů, rozsahu a delegování. Použiji google_serper pro cílenější informace k těmto aspektům. Použitý nástroj: google_serper

• (0:20 – 0:24) Agent pokračuje v používání google_serper
  Myšlenka: Získal jsem určité poznatky o definování projektových cílů. Nyní se musím zaměřit na podrobnosti ohledně rozsahu a delegování. Použiji google_serper znovu pro podrobnější informace k tomuto tématu. Použitý nástroj: google_serper

• (0:24 – 0:38) Agent opakuje stejnou myšlenku, což značí smyčku nebo pokračující použití nástroje google_serper bez nových poznatků.
  Myšlenka: Získal jsem poznatky o definování projektových cílů a rozsahu. Nyní se musím zaměřit na delegování v projektovém řízení. Použiji google_serper znovu pro podrobné informace k tomuto tématu. Použitý nástroj: google_serper

Analýza myšlenkového procesu agenta:

• Počáteční pochopení: Správná identifikace potřeby získat informace o cílech, rozsahu a delegování.
• Používání nástrojů: Začíná s Wikipedií, přechází na Google vyhledávání (google_serper).
• Opakující se myšlenky: Proces je opakující se, což značí smyčku či neefektivitu.

Ukázka výstupu bota:

Základy projektového řízení: Definování cílů, rozsahu a delegování

Definování projektových cílů:

• Specifické, měřitelné a časově omezené cíle, které určují, čeho má projekt dosáhnout.
  • Směřování projektu: Udává týmu jasný směr.
  • Měřitelnost: Obsahuje KPI pro sledování postupu a úspěchu.
    • Výstupy: Hmatatelné výsledky
    • Aktiva: Vytvořené zdroje či nástroje
    • Nehmatatelné cíle: Zlepšení dovedností týmu nebo spokojenosti zákazníků

Definování rozsahu projektu:

• Vymezuje veškerou potřebnou práci.
  • Stanovení hranic: Definuje, co je/nebo není součástí projektu.
  • Rozdělení projektu: Dělí jej na zvládnutelné úkoly.
    • Prohlášení o rozsahu: Vymezuje cíle, výstupy a potřebnou práci.
    • Struktura rozpadu práce (WBS): Hierarchické rozčlenění práce.

Delegování v projektovém řízení:

• Převod odpovědnosti za úkoly.
  • Efektivita: Umožňuje zaměření na úkoly vyšší úrovně.
  • Využití dovedností: Přiřazení úkolů podle schopností členů týmu.
    • Jasná komunikace: Zajišťuje porozumění zadání.
    • Sdílení pravomocí: Posiluje týmové členy.
    • Podpora a sledování: Zajišťuje zdroje, odstraňuje překážky, monitoruje postup.

Čas zpracování: 38 sekund
Čitelnost: Flesch-Kincaid úroveň: 14, skóre: 14,38
Délka shrnutí: 346 slov

Celkové hodnocení:
Kvalitní, dobře strukturovaný výstup. Proces je opakující se a postrádá hlubší vhled, ale výsledek je informativní a přehledný.

Úkol 2: Výpočet

Zadání:
Firma prodává dva produkty: Produkt A a Produkt B. Výroba Produktu A stojí 30 $ za kus a prodává se za 50 $ za kus. Výroba Produktu B stojí 40 $ za kus a prodává se za 70 $ za kus.

Firma 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).

Firma 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 zůstávají stejné?

Počáteční pochopení úkolu

• (0:06)
  Myšlenka: spočítat celkové tržby a celkový zisk z prodeje Produktu A a Produktu B a určit, kolik dalších kusů musí být prodáno, aby se tržby zvýšily o 10 %.

Analýza myšlenkového procesu agenta:

• Omezený vhled—pouze konstatuje zadání, neukazuje strategii výpočtu ani kroky.

Ukázka výstupu bota:

Finální odpověď agenta:

• Výpočet celkových tržeb:
  • Produkt A: 120 ks × 50 $ = 6 000 $
  • Produkt B: 80 ks × 70 $ = 5 600 $
  • Celkové tržby = 6 000 $ + 5 600 $ = 11 600 $
• Výpočet celkového zisku:
  • Produkt A: 120 ks × 30 $ = 3 600 $
    Zisk = 6 000 $ – 3 600 $ = 2 400 $
  • Produkt B: 80 ks × 40 $ = 3 200 $
    Zisk = 5 600 $ – 3 200 $ = 2 400 $
  • Celkový zisk = 2 400 $ + 2 400 $ = 4 800 $
• Celkové tržby z prodeje obou produktů minulý měsíc byly 11 600 $ a celkový zisk činil 4 800 $.

Čas zpracování: ~29 sekund
Čitelnost: Bez skóre (výstřižek neúplný)
Délka shrnutí: Není relevantní

Analýza výstupu:
Výstup je neúplný, ale výpočty jsou přesné a logicky strukturované dle zadaných dat.

Závěr:
Počáteční pochopení je správné, ale výstup je neúplný a proces uvažování není viditelný. Agent je schopen takové výpočty provádět, ale v tomto případě byl výstup přerušen.

Úkol 3: Sumarizace

Zadání:
Shrňte klíčové poznatky z předchozího článku ve 100 slovech se zaměřením na nejdůležitější části.

Počáteční posouzení úkolu a strategie

• (0:05)
  Myšlenka: Shrňte klíčové poznatky z předchozího článku ve 100 slovech, zaměřte se na nejvýznamnější části.

Analýza myšlenkového procesu agenta:
Agent pouze zopakuje zadání; neuvádí detaily ohledně výběru informací či struktury.

Ukázka výstupu bota:

Článek zkoumá AI uvažování, zdůrazňuje jeho význam při napodobování lidského myšlení, zlepšování rozhodování a řešení problémů napříč obory. Klíčové body zahrnují:

• Historický vývoj: Od raných expertních systémů k moderním neuronovým sítím a symbolické AI.
• Využití ve zdravotnictví: Role AI v diagnostice, rozhodování, administrativní efektivitě a personalizované medicíně.
• Nedávné pokroky: OpenAI model o1 přináší řetězení uvažování, bezpečnostní vylepšení a výrazné výsledky v STEM benchmarcích.

Článek se věnuje i etickým otázkám, výzvám jako ochrana dat a důsledkům AI v dalších oborech. Vyzdvihuje transformační potenciál AI uvažování a potřebu opatrného řízení jeho etických a praktických výzev.

Čas zpracování: 11 sekund
Čitelnost: Flesch-Kincaid úroveň: 19, skóre: 19,09
Délka shrnutí: 104 slov

Analýza:
Přesné, výstižné shrnutí s odrážkami. Mírně překračuje limit slov. Čitelnost je vysoká díky komplexnosti.

Závěr:
Efektivní sumarizace, ale chybí vhled do vnitřního procesu nebo strategie.

Úkol 4: Srovnávací úkol

Zadání:
Když uživatel řekne „Start“, měl bys: Porovnat environmentální dopad elektromobilů a vozů na vodíkový pohon. Zahrňte faktory jako výrobu energie, životní cyklus vozidla a emise.

Počáteční posouzení úkolu a plánování

• (0:06)
  Myšlenka: Porovnat environmentální dopad elektromobilů a vozů na vodíkový pohon se zaměřením na výrobu energie, životní cyklus vozidla a emise.
• (0:08)
  Zadání: „Můžete poskytnout podrobné srovnání environmentálního dopadu elektromobilů oproti vodíkovým autům, se zaměřením na výrobu energie, životní cyklus vozidla a emise?“
• (0:11)
  Myšlenka: Je třeba získat informace o:
  • Výroba energie: Zdroje elektřiny vs. vodíku (zelený, modrý, šedý)
  • Životní cyklus vozidla: Výroba, používání, údržba, recyklace/likvidace
  • Emise: Přímé a nepřímé emise Použitý nástroj: google_serper
• (0:14 – 0:23)
  Agent prochází výsledky hledání.
• (0:23)
  Myšlenka: Výsledky hledání nabízí výchozí bod pro výrobu energie. Je třeba hlubší analýza životního cyklu a emisí. Použitý nástroj: url_crawl_tool
• (0:26)
  Myšlenka: Chyba při získávání obsahu; místo toho ručně prohlíží výsledky hledání. Použitý nástroj: google_serper
• (0:29 – 0:53)
  Agent generuje srovnávací obsah.

Analýza myšlenkového procesu agenta:

• Správně identifikuje požadavky
• Používá vhodné nástroje
• Přizpůsobuje se chybám v nástrojích pro vyhledávání
• Přistupuje ke generování dobře strukturovaného srovnání

Ukázka výstupu bota:

Srovnání environmentálního dopadu elektromobilů (EV) a vozů na vodíkový pohon

Porozumění environmentálním dopadům elektromobilů a aut na vodíkový pohon vyžaduje komplexní analýzu výroby energie, životního cyklu vozidla a emisí. Níže je podrobné srovnání těchto faktorů pro oba typy vozidel.

1) Výroba energie

• Elektromobily (EV):

  • Poháněné elektřinou, která je vyráběna z uhlí, zemního plynu, jádra a obnovitelných zdrojů (vítr, slunce, voda).
  • Environmentální dopad závisí na energetickém mixu sítě. Více obnovitelných zdrojů = čistší EV.

• Auta na vodíkový pohon:

  • Vodík vyráběn pomocí parního reformingu metanu (šedý vodík, vysoké emise CO2) nebo elektrolýzou z obnovitelných zdrojů (zelený vodík, nízké emise).
  • Většina se vyrábí parním reformingem, což má vysokou uhlíkovou stopu. Zelený vodík vyžaduje značné množství obnovitelné energie.

(Další části původního výstupu srovnávají životní cyklus a emise.)

Čas zpracování: 54 sekund
Čitelnost: Flesch-Kincaid úroveň: 17, skóre: 17,08
Délka shrnutí: 855 slov

Analýza výstupu:
Komplexní, přesné a dobře organizované s jasnými nadpisy. Agent se přizpůsobuje chybám a pokrývá všechny požadované aspekty.

Závěr:
Silná schopnost syntetizovat a prezentovat složité informace, i při chybách nástrojů.

Úkol 5: Kreativní psaní

Zadání:
Napište futuristický příběh (500 slov) odehrávající se ve světě, kde elektromobily zcela nahradily tradiční vozy se spalovacími motory. Popište environmentální změny a dopad na společnost.

Počáteční pochopení úkolu

• (0:06)
  Myšlenka: Napište futuristický příběh (500 slov) zasazený do světa, kde elektromobily zcela nahradily tradiční spalovací vozy. Popište environmentální změny a společenský dopad.

Analýza myšlenkového procesu agenta:
Agent správně určuje všechny požadavky.

Analýza výstupu:

• Kreativní a popisný: Poutavý příběh vykresluje budoucnost utvářenou elektromobily.
• Zahrnuje klíčová témata: Environmentální benefity, společenské změny, ekonomické posuny.
• Dobře strukturovaný: Logický průběh děje.
• Počet slov: 587 (lehce překračuje zadání).
• Čitelnost: Střední složitost.

Ukázka výstupu bota:

V roce 2050 prošel svět tak hlubokou proměnou, že se zdála být snem z minulosti. Dříve všudypřítomný rachot spalovacích motorů nahradil tichý šepot elektromobilů, běžně nazývaných EV. Tato změna neovlivnila jen způsob, jakým se lidé pohybují, ale proměnila samotnou strukturu společnosti a životního prostředí.

Město zítřka

Uprostřed někdejší smogem zahalené metropole dnes stojí Nový Eden – město, kde je vzduch čistý a nebe modré jako plátno. Ulice, dříve lemované čerpacími stanicemi, nyní zdobí solární dobíjecí stanice, jejichž elegantní design splývá s městskou krajinou. Infrastruktura se změnila; silnice jsou užší, s vyhrazenými pruhy pro autonomní elektromobily, což snižuje dopravní zácpy a zvyšuje bezpečnost.

Čas zpracování: 10 sekund

Závěr:
Agent předkládá kreativní, detailní příběh splňující všechny požadavky zadání.

Závěrečné poznámky

Náš podrobný průzkum schopností Grok Beta napříč různými úkoly odhalil fascinující, byť částečně skrytý obraz tohoto pokročilého AI agenta. Formát videa poskytl omezený pohled na vnitřní myšlenkové procesy agenta, nicméně kvalita jeho výstupů mnohé vypovídá o jeho potenciálu. Od tvorby informativního obsahu o projektovém řízení, přes výpočty komplexních tržních scénářů až po tvorbu imaginativních futuristických příběhů Grok Beta opakovaně dosahoval působivých výsledků.

• Generování obsahu: Silný průzkum, syntéza a strukturované psaní.
• Sumarizace: Přesné shrnutí s jasným zaměřením na klíčové body.
• Výpočty: Rychlé, přesné řešení numerických úloh.
• Srovnání: Schopnost syntetizovat komplexní témata a prezentovat je srozumitelně.
• Kreativní psaní: Schopnost tvořit poutavé příběhy s důrazem na detaily i celkový dopad.

Celkově Grok Beta ukazuje, že i přes částečnou neprůhlednost interního rozhodování dokáže poskytovat hodnotné a kvalitní výsledky napříč rozmanitými úkoly.