Udforskning af AI-agenter: Sådan tænker Gemini 1.5 Flash 8B

AI-agenter er blevet uundværlige værktøjer til at tackle komplekse udfordringer, og hver ny model bringer forbedringer i hastighed, nøjagtighed og ræsonnement. Blandt disse fremstår Gemini 1.5 Flash 8B som en kraftfuld agent, der kan behandle store informationsmængder med bemærkelsesværdig præcision. Men hvordan “tænker” den, og hvad muliggør dens imponerende evner?

I denne blog dykker vi ned i de indre mekanismer bag Gemini 1.5 Flash 8B ved at gennemgå dens arkitektur, tankeprocesser og beslutningsstrategier. Ved at teste dens præstation i virkelige scenarier afslører vi, hvordan modellen analyserer input, anvender logik og leverer handlingsrettede indsigter. Uanset om du er AI-entusiast eller søger praktisk viden om Gemini 1.5 Flash 8B, vil denne artikel give en detaljeret forståelse af, hvordan den opererer, og hvorfor den skiller sig ud i AI-agenternes verden.

Opgave 1: Indholdsgenerering

Prompt:
Når brugeren siger “Start” skal du:
Indholdsgenerering: Skriv en omfattende, informativ artikel om grundlæggende projektledelse med særligt fokus på definition af mål, omfang og delegering.

Indledende opgaveforståelse og informationsindsamling

• 0:09: Agenten modtager prompten:
  Kan du give dybdegående indsigt i grundlæggende projektledelse med særligt fokus på definition af projektmål, omfang og principper for delegering?
• 0:17: Agentens første tanke:
  Jeg skal indsamle information om grundlæggende projektledelse med fokus på mål, omfang og delegering. Jeg vil bruge tilgængelige værktøjer til at undersøge og syntetisere informationen. Bruger værktøj: google_serper
• 0:21: Anden tanke:
  Jeg vil bruge Wikipedia og Google-søgning til at indsamle information om grundlæggende projektledelse med fokus på mål, omfang og delegering. Bruger værktøj: wikipedia
• 0:23: Det endelige output vises.

Analyse af agentens tankeproces

• Forståelse af prompten: Fortolker korrekt behovet for at give information om grundlæggende projektledelse med fokus på mål, omfang og delegering.
• Informationsindsamlingsstrategi: Beslutter at bruge både Google-søgning og Wikipedia, hvilket er en rimelig tilgang.
• Værktøjsbrug: Identificerer og bruger google_serper og wikipedia.
• Fokus på nøglebegreber: Nævner eksplicit nøglebegreberne: mål, omfang og delegering.

Analyse af output

• God struktur: Klare sektioner for Definition af projektmål, Definition af projektomfang, Delegeringsprincipper og en Konklusion.
• Omfattende: Dækker de grundlæggende elementer som anmodet, med definitioner, forklaringer og eksempler.
• Klart og præcist: Sproget er generelt klart og præcist.
• Informativt og handlingsorienteret: Giver værdifulde indsigter, især om SMART-mål og delegeringsprincipper.

Uddrag af bot-output

Grundlæggende projektledelse: Definition af mål, omfang og delegering

Projektledelse er en struktureret tilgang til at planlægge, organisere og udføre opgaver for at nå specifikke mål inden for en fastsat tidsramme og budget. En afgørende faktor for succesfuld projektledelse er klart at definere mål, forstå projektets omfang og effektivt delegere opgaver.

Definition af projektmål:
Klare, målbare, opnåelige, relevante og tidsbestemte (SMART) mål er essentielle for projektets succes. Mål bør være specifikke og præcist angive, hvad projektet skal opnå. Målbare mål muliggør opfølgning på fremskridt og evaluering af succes. Opnåelige mål er realistiske og mulige at nå, givet tilgængelige ressourcer og begrænsninger. Relevante mål er i tråd med organisationens overordnede strategiske mål. Tidsbestemte mål fastsætter deadlines og sikrer, at projektet gennemføres rettidigt.

• Tid brugt: 14 sekunder (Prompt kl. 0:09, output kl. 0:23)
• Læselighed:
  • Flesch-Kincaid klassetrin: 14
  • Flesch-Kincaid score: 14,36
  • Sammenfatningslængde: 346 ord

Konklusion:
Agenten genererer med succes et omfattende og velstruktureret overblik over grundlæggende projektledelse med fokus på definition af mål, omfang og delegering.

Opgave 2: Beregning

Prompt:
Besvar problemet:

En virksomhed sælger to produkter: Produkt A og Produkt B. Produkt A koster 30 $ pr. enhed at producere og sælges for 50 $ pr. enhed. Produkt B koster 40 $ pr. enhed at producere og sælges for 70 $ pr. enhed.

Virksomheden solgte 120 enheder af Produkt A og 80 enheder af Produkt B sidste måned. Beregn den samlede omsætning fra salget af begge produkter.

Beregn den samlede fortjeneste fra salget af begge produkter (Omsætning – samlede produktionsomkostninger).

Virksomheden ønsker at øge den samlede omsætning med 10%. Hvor mange ekstra enheder af hvert produkt skal de sælge for at nå dette mål, forudsat at produktionsomkostninger og salgspriser pr. enhed forbliver konstante?

Indledende opgaveforståelse og informationsindsamling

• 0:06: Agenten modtager prompten: beregn samlet omsætning og samlet fortjeneste
• 0:18–4:55: Agenten gennemgår gentagne tanker som:
  Beregn omsætning og fortjeneste for hvert produkt, og summer dem. Bruger værktøj: Ingen
  Foretag manuel beregning af omsætning og fortjeneste. Bruger værktøj: Ingen
• 0:53–5:36: Modtager nye prompts om beregning af ekstra enheder og fordelingsstrategier.
• 06:54: Det endelige output vises.

Analyse af agentens tankeproces

• Forståelse af prompten: Forstår indledningsvis behovet for at beregne samlet omsætning og fortjeneste, men gentager tanker i en løkke.
• Manglende værktøjsbrug: Bruger ikke eksterne værktøjer til beregningerne.
• Manuel beregning: Stoler på manuelle metoder, hvilket er ineffektivt.
• Udfordringer med fordeling: Forsøger at bruge et uhensigtsmæssigt værktøj (url_crawl_tool), men vender derefter tilbage til korrekt logik.

Analyse af output

• Korrekte svar: Giver korrekte svar for samlet omsætning (11.600 $), samlet fortjeneste (4.800 $) og ekstra enheder (12 for Produkt A, 9 for Produkt B).
• Manglende forklaring: Angiver svarene uden at forklare beregninger eller ræsonnement.
• Missede muligheder: Diskuterer ikke alternative strategier.

Uddrag af bot-output

Den samlede omsætning fra salget af begge produkter sidste måned var 11.600 $. Den samlede fortjeneste fra salget af begge produkter var 4.800 $. For at opnå en stigning i den samlede omsætning på 10 % skal virksomheden sælge yderligere 12 enheder af Produkt A og 9 enheder af Produkt B, under antagelse af en 50/50 fordelingsstrategi for de ekstra salg.

• Tid brugt: 6 minutter og 48 sekunder
• Konklusion:
  Agenten når til sidst de korrekte svar, men med en ineffektiv og gentagende proces og uden megen forklaring.

Opgave 3: Opsummering

Prompt:
Opsummer de vigtigste resultater fra den foregående artikel på 100 ord med fokus på de mest betydningsfulde afsnit.

Indledende opgaveforståelse og informationsindsamling

• 0:04: Agenten modtager prompten.
• 0:21: Agenten viser sin første tanke, hvor den opsummerer nøglefunktioner og sikkerhedsaspekter ved o1-modeller.
• 1:26: Det endelige output vises.

Analyse af agentens tankeproces

• Forståelse af prompten: Fortolker korrekt opsummeringsopgaven og ordgrænsen.
• Informationsindsamling: Udtrækker nøglefund fra artiklen, men tankeprocessen er en enkelt tekstblok.
• Fokus på nøglesektioner: Fokuserer på definition, betydning, historie, anvendelse, implikationer og seneste fremskridt.

Analyse af output

• Struktur og indhold: Dækker hovedpunkterne i logisk rækkefølge.
• Koncist: Holder sig indenfor 100 ord.
• Nøjagtighed: Afspejler artiklens indhold.
• Klarhed: Tydelig og let at forstå.
• Vigtige fund: Fremhæver definitionen af AI-ræsonnement, rolle i beslutningstagning, udvikling, applikationer, etik og o1-modellen.

Uddrag af bot-output

Definition af AI-ræsonnement: AI-ræsonnement er en logisk metode, der gør det muligt for maskiner at drage konklusioner, forudsige og løse problemer på linje med menneskelig tankegang. Det indebærer at bruge tilgængelig information til at udlede nye indsigter eller træffe beslutninger og efterligner den menneskelige hjernes informationsbehandling. Der findes to hovedtyper: formel ræsonnement (regelbaseret, matematisk logik) og naturligt sprog-ræsonnement (håndtering af menneskelig sproglig tvetydighed).

• Tid brugt: 1 minut og 22 sekunder
• Læselighed: 91 ord

Konklusion:
Agenten opsummerer effektivt artiklen, indfanger hovedpunkterne og præsenterer dem klart og koncist.

Opgave 4: Sammenligningsopgave

Prompt:
Når brugeren siger “Start” skal du:
Sammenlign miljøpåvirkningen fra elbiler med den fra brintdrevne biler. Inkluder faktorer som energiproduktion, bilens livscyklus og emissioner.

Indledende opgaveforståelse og informationsindsamling

• 0:06: Agenten modtager prompten.
• 0:08–1:22: Agenten bruger google_serper og url_crawl_tool flere gange.
• 1:52: Det endelige output vises.

Analyse af agentens tankeproces

• Forståelse af prompten: Fortolker korrekt behovet for at sammenligne elbiler og brintbiler på energiproduktion, livscyklus og emissioner.
• Informationsindsamlingsstrategi: Benytter både brede og specifikke søgeværktøjer.
• Værktøjsbrug: Anvender google_serper og url_crawl_tool hensigtsmæssigt.
• Fokus på nøglefaktorer: Outputtet adresserer succesfuldt de nævnte faktorer.

Analyse af output

• God struktur: Klare sektioner om Energiproduktion, Bilens livscyklus, Emissioner, Andre faktorer og Konklusion.
• Omfattende: Dækker energikilder, brintproduktion, fremstilling, effektivitet og infrastruktur.
• Klart og præcist: Teksten er direkte og undgår unødigt fagsprog.
• Balanceret: Præsenterer fordele og ulemper ved begge teknologier.
• Godt researchet: Trækker på flere kilder.

Uddrag af bot-output

Energiproduktion:

• Elbiler (EV’er): Elbiler kører på elektricitet, som kan fremstilles af fossile brændstoffer, atomkraft eller vedvarende energi. Miljøpåvirkningen afhænger af el-kilden. Vedvarende energi giver lavere CO2-aftryk; fossile brændstoffer mindsker gevinsten.

• Brintbrændselscellebiler (FCV’er): FCV’er bruger brint til at producere elektricitet. “Grå brint” fra fossile brændstoffer udleder CO2, mens “grøn brint” fra elektrolyse med vedvarende energi mindsker emissionerne. Det meste nuværende brint er fossilt baseret.

• Tid brugt: 1 minut og 46 sekunder

• Læselighed: 698 ord

Konklusion:
Agenten genererer en omfattende, velstruktureret og balanceret sammenligning og demonstrerer stærk informationssyntese.

Opgave 5: Kreativ skrivning

Prompt:
Skriv en futuristisk fortælling (500 ord) sat i en verden, hvor elbiler fuldt ud har erstattet traditionelle forbrændingsmotorer. Beskriv miljøændringerne og den samfundsmæssige indvirkning.

Indledende opgaveforståelse og informationsindsamling

• 0:04: Agenten modtager prompten om miljøændringer.
• 0:08: Giver sit første output og modtager derefter en prompt om samfundsmæssige konsekvenser.
• 1:26–2:25: Giver outputs og den endelige historie.

Analyse af agentens tankeproces

• Forståelse af prompten: Forstår korrekt den kreative skriveopgave og behovet for at adressere både miljø- og samfundsforandringer.
• To-delt prompt: Overvejer begge aspekter før sammenskrivning til en fortælling.
• Informationssyntese: Trækker på træningsdata for plausible scenarier.

Analyse af output

• Kreativt og fængende: Fortællingen med titlen “Echoes of Tomorrow” maler et levende fremtidsbillede med elbiler.
• God struktur: Udvikler sig logisk: miljø, samfund, udfordringer, refleksion.
• Omfattende: Dækker luftkvalitet, støj, energi, økonomi, social lighed og dyreliv.
• Balanceret perspektiv: Anerkender både positive og negative aspekter.
• Opfindsom og tankevækkende: Udforsker både utopiske og udfordrende fremtider.

Uddrag af bot-output

I år 2050 havde verden endelig vendt et hjørne. Luften var renere, himlen klarere, og byerne mere stille. Elbiler, engang en futuristisk drøm, havde fuldstændig erstattet deres forbrændingsmotor-forfædre. Gader, der før var kvalt af benzinmotorers røg, summede nu blidt af elektriske motorers sagte lyd, et vidnesbyrd om menneskehedens skift mod en grønnere fremtid.

• Tid brugt: 2 minutter og 21 sekunder
• Læselighed: 511 ord

Konklusion:
Agenten udmærker sig i kreativ skrivning og leverer en fantasifuld og velstruktureret fortælling.

Gemini 1.5 Flash 8B: En lovende, men ufuldkommen AI-agent

Gemini 1.5 Flash 8B viser betydeligt potentiale som AI-agent og udmærker sig i opgaver med informationssøgning, struktureret opsummering og kreativ skrivning. Den anvender effektivt værktøjer som google_serper og wikipedia til at generere velorganiseret, informativt og engagerende indhold. Dens stærke præstationer i projektledelse, miljøsammenligning og kreative skriveopgaver viser dens evne til at syntetisere information, levere klare outputs og tilpasse sig forskellige skrivestile.

Dog afslører modellens præstation i beregningsopgaven kritiske svagheder. Tankeprocessen er gentagende og ineffektiv, idet den ikke anvender passende beregningsværktøjer og stoler på manuelle, fejlbehæftede metoder. Dette fører til unødvendig lang behandlingstid og manglende gennemsigtighed i ræsonnementet. Selvom den til sidst når korrekte svar, er processen omstændelig og mangler forklaring eller alternative strategier. I opsummeringsopgaven inkluderede agenten også information, der ikke blev efterspurgt i prompten.

Samlet konklusion

Gemini 1.5 Flash 8B er et kraftfuldt værktøj til sprogforståelse, informationssøgning og kreativ generering.
Dens evne til at producere velstruktureret, omfattende og engagerende indhold er imponerende. Dog viser de nuværende begrænsninger indenfor numerisk ræsonnement og problemløsning, at der er behov for betydelig forbedring. Fremtidig udvikling bør styrke dens matematiske evner, integrere relevante værktøjer og raffinere tankeprocessen for effektivitet og gennemsigtighed. Stærkere overholdelse af instruktioner, især vedrørende ekstra information, er også nødvendig.

I sin nuværende form er Gemini 1.5 Flash 8B bedst til sprog- og kreative opgaver, mens der bør udvises forsigtighed ved komplekse beregninger eller indviklede problemløsninger. Fremtidige forbedringer bliver afgørende for at låse op for dens fulde potentiale som en alsidig og pålidelig AI-agent.