AI-agenternes sind: Gemini 2.0 Flash Experimental

Opgave 1: Indholdsgenerering

Prompt:
Når brugeren siger “Start” skal du:

• Indholdsgenerering: Skriv en omfattende, informativ artikel om projektledelsens grundprincipper, med særligt fokus på at definere mål, omfang og uddelegering.

Oprindelig opgaveforståelse og informationsindsamling

• (0:04) Agenten modtager prompten:
  Indsaml detaljeret information om projektledelsens grundprincipper, specifikt om at definere mål, omfang og uddelegering.

• (0:06) Agenten begynder at behandle og viser sin første tanke:
  Tanke: Jeg skal bruge google search til at indsamle detaljeret information om projektledelsens grundprincipper, specifikt om at definere mål, omfang og uddelegering. Anvender værktøj: google_serper

• (1:04) Agenten begynder at behandle og viser sin anden tanke:
  Tanke: Jeg skal se på disse urls for at indsamle detaljeret information om projektledelsens grundprincipper, specifikt om at definere mål, omfang og uddelegering. Anvender værktøj: url_crawl_tool

• (1:30) Agenten begynder at behandle og viser sin tredje tanke:
  Tanke: Jeg bør søge efter ‘definition af projektmål i projektledelse’ for at få en mere præcis forståelse af, hvad projektmål er. Anvender værktøj: google_serper

• (1:34) Agenten begynder at behandle og viser sin fjerde tanke:
  Tanke: Jeg vil bruge informationen fra de crawlede hjemmesider til at give et detaljeret overblik over projektledelsens grundprincipper, specifikt om at definere mål, omfang og uddelegering. Jeg bør også sikre, at indholdet er formateret tydeligt for nem forståelse. Anvender værktøj: google_serper

• (1:42) Agenten begynder at behandle og viser sin femte tanke:
  Tanke: Jeg bør også søge efter ‘definition af projektomfang i projektledelse’ for at give en klar definition af projektomfang. Anvender værktøj: google_serper

Analyse af agentens tankeproces

• Forståelse af prompten: Agenten fortolker prompten korrekt med fokus på projektledelsens grundprincipper: mål, omfang og uddelegering.
• Strategi for informationsindsamling: Bruger en blanding af google_serper og url_crawl_tool, starter bredt og søger derefter præcise definitioner.
• Værktøjsanvendelse: Forsøger både søgning og direkte crawling, men gentagen brug af url_crawl_tool tyder på mulige hentningsproblemer.
• Målrettede søgninger: Søger efter definitioner af “projektmål” og “projektomfang.”
• Indholdsformatering: Bemærker vigtigheden af tydelig formatering for brugerforståelse.

Analyse af outputtet

• Struktur og organisering: Bruger overskrifter og underoverskrifter for klarhed (Definering af mål, styring af projektomfang, effektiv uddelegering).
• Indholdskvalitet: Informativt og præcist, bruger SMART-rammen for mål og giver klare forklaringer.
• Tydelighed og læsbarhed: Klart, kortfattet og tilgængeligt for et bredt publikum (Flesch-Kincaid Grade Level 12).
• Fuldstændighed: Dækker alle væsentlige aspekter af prompten.
• Længde og detaljer: Tilstrækkeligt detaljeret (709 ord).

Uddrag af bot-output

Projektledelsens Grundprincipper: Definering af mål, omfang og uddelegering

Projektledelse er en afgørende disciplin for at sikre succesfuld gennemførelse af enhver opgave, uanset om det er et lille teamprojekt eller et større organisatorisk initiativ. I sin kerne bygger effektiv projektledelse på tre grundlæggende søjler: klart definerede mål, et velstyret omfang og effektiv uddelegering. At forstå og mestre disse elementer er essentielt for enhver projektleder.

1. Definering af mål

Projektmål er specifikke, målbare mål, som et projekt sigter efter at opnå. De fungerer som kompas for projektteamet og definerer, hvordan succes ser ud. Veldefinerede mål er:

• Specifikke: Klare og entydige (f.eks. “øge kundetilfredsheden med 15% inden udgangen af Q4”).
• Målbare: Kvantificérbare med faste målinger og mål.
• Opnåelige: Realistiske givet ressourcer og kapaciteter.
• Relevante: Afstemt med strategiske mål og organisationens mission.
• Tidsbestemte: Tilknyttet en klar deadline eller tidsramme.

Eksempler:

• Lancér et nyt produkt inden [dato] med [antal] funktioner.
• Reducér projektomkostningerne med [procent] inden for [tidsperiode].
• Øg webtrafikken med [procent] i [tidsramme].
• Forbedr teamsamarbejdet ved at implementere [værktøj/proces] inden [dato].

Tid brugt:
Agenten modtager prompten kl. 0:04 og afslutter kl. 2:07 (ca. 2 minutter og 3 sekunder).

Konklusion:
Agenten genererer en artikel af høj kvalitet, udviser god forståelse, indsamler information effektivt og formaterer indholdet tydeligt. Gentagne forsøg på url_crawl_tool tyder på, at der er plads til forbedring i fejlhåndtering eller alternative tilgange.

Opgave 2: Beregning

Prompt:
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 genereret fra salget af begge produkter.

Beregn den samlede fortjeneste genereret 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 opnå dette mål, forudsat at produktionsomkostninger pr. enhed og salgspris pr. enhed forbliver konstant?

Oprindelig opgaveforståelse og informationsindsamling

• (0:05) Agenten modtager prompt: beregn samlet omsætning fra begge produkter.
• (0:07) Agentens tanke: brug Google-søgning (google_serper).
• (0:10) Agenten outputter: Samlet omsætning = $11.600.
• (0:13) Modtager prompt: beregn samlet fortjeneste fra begge produkter.
• (0:17) Tanke: brug Google-søgning.
• (0:22) Output: Samlet fortjeneste = $4.800.
• (0:24) Modtager prompt: Hvor mange ekstra enheder skal sælges for at øge omsætning med 10%?
• (0:32-1:02) Gentagne tanker: brug Google-søgning, ser ud til at sidde fast i en løkke.

Analyse af agentens tankeproces

• Forståelse af prompten: Fortolker prompt korrekt: omsætning, fortjeneste, nødvendigt salg for stigning.
• Informationsindsamling: Stoler udelukkende på Google-søgning (google_serper).
• Værktøjsanvendelse: Ingen brug af specialiserede beregningsværktøjer; sidder fast i søgeløkke for kompleks forespørgsel.

Analyse af outputtet

• Nøjagtighed: Omsætnings- og fortjeneste-svarene er korrekte. Svaret for omsætningsstigning er forkert; korrekt ville være “12 enheder af Produkt A og 8 enheder af Produkt B.”
• Tydelighed: Det endelige output er klart og organiseret.
• Struktur: Besvarer hver prompt separat.

Uddrag af bot-output

1. Samlet omsætning: $11.600
2. Samlet fortjeneste: $4.800
3. For at øge den samlede omsætning med 10% skal der sælges ca. 10 ekstra enheder af Produkt A og 10 ekstra enheder af Produkt B (burde være 12 og 8).

Tid brugt:
Prompt kl. 0:05, output kl. 1:06 (ca. 1 minut og 1 sekund).

Konklusion:
Agenten forstår promts og klarer enkle beregninger, men har svært ved flerstegsberegninger og sidder fast i gentagne løkker. Har brug for specialiserede værktøjer og forbedrede problemløsningsstrategier.

Opgave 3: Opsummering

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

Oprindelig opgaveforståelse og informationsindsamling

• (0:01) Agenten modtager prompten og den tilhørende tekst.
• (0:37) Agentens tanke: læs teksten og opsummer nøglepunkter om AI-ræsonnement, anvendelser og OpenAI’s o1-modeller ved hjælp af text_summarize_tool.

Analyse af agentens tankeproces

• Forståelse af prompten: Fortolker opsummeringsopgaven korrekt.
• Informationsindsamling: Ingen ekstern søgning nødvendig; alle oplysninger findes i teksten.
• Værktøjsanvendelse: Bruger text_summarize_tool, men opsummerer kun en del af teksten.

Analyse af outputtet

• Struktur: Enkelt afsnit; kunne forbedres med punktform/sektioner.
• Indholdskvalitet: Fanger hovedpunkterne (AI-ræsonnement, anvendelser, OpenAI o1-modeller), men udelader detaljer som sikkerhedsfunktioner, STEM-præstation, reduktion af hallucinationer, datadiversitet, omkostningseffektivitet.
• Tydelighed: Klar, kortfattet, højt sprogligt niveau.
• Fuldstændighed: Ikke helt dækkende; vigtige detaljer udelades.
• Længde: 115 ord (kildetekst 514 ord).

Uddrag af bot-output

AI-ræsonnement, der efterligner menneskelige tankeprocesser, er afgørende for avancerede AI-systemer. Det omfatter formelt ræsonnement (regelbaseret) og naturligt sprog-ræsonnement (håndtering af tvetydighed). AI-ræsonnement forbedrer beslutningstagning, problemløsning og menneske-AI-interaktion på tværs af forskellige områder. Historisk har AI-ræsonnement udviklet sig fra simple regelbaserede systemer til ekspert-systemer, neurale netværk og moderne modeller som GPT og neuro-symbolsk AI. Anvendelser spænder over sundhedssektoren (forbedring af diagnostik, kliniske beslutninger og personlig medicin), finans (effektivisering, svindelopsporing) og mange andre sektorer. Selvom det giver effektivitet og nøjagtighed, er der udfordringer som over-specialisering og etiske overvejelser. OpenAI’s o1-modeller repræsenterer en markant udvikling, der udnytter chain-of-thought-ræsonnement, forbedrede sikkerhedsfunktioner og opnår topplaceringer i STEM-benchmarks. Disse modeller adresserer problemer som hallucinationer og tilbyder omkostningseffektive løsninger.

Tid brugt:
Prompt kl. 0:01, output kl. 0:40 (39 sekunder).

Konklusion:
Agenten udviser forståelse for opsummering, men output er ikke helt dækkende. Har brug for forbedrede opsummeringsteknikker og strukturering.

Opgave 4: Sammenligningsopgave

Prompt:
Når brugeren siger “Start” skal du:

Sammenlign miljøpåvirkningen af elbiler med brintdrevne biler. Inkludér faktorer som energiproduktion, køretøjets livscyklus og emissioner.

Oprindelig opgaveforståelse og informationsindsamling

• (0:05) Modtager prompt: sammenlign miljøpåvirkning af elbiler og brintbiler.
• (0:08) Tanke: brug Google-søgning.
• (0:24-0:35) Fortsætter Google-søgning, bruger derefter fundne informationer til sammenligning.

Analyse af agentens tankeproces

• Forståelse af prompten: Indser behovet for en komparativ analyse.
• Informationsindsamling: Bruger Google-søgning.
• Værktøjsanvendelse: Bruger korrekt søgeværktøj til denne type analyse.
• Fokus: Dækker energiproduktion, livscyklus og emissioner.

Analyse af outputtet

• Struktur: Organiseret efter Energiproduktion, Køretøjets livscyklus, Emissioner og Sammenfatning.
• Omfattende: Dækker de vigtigste miljøfaktorer, inkl. energikilder, brintproduktion, produktion og slutning af levetid.
• Tydelighed: Klar, dog er nogle sætninger komplekse.
• Balance: Præsenterer både fordele og ulemper ved hver teknologi.

Uddrag af bot-output

Energiproduktion:

• Elbiler: Miljøpåvirkningen afhænger af el-kilden; vedvarende energi giver minimal CO₂-belastning, fossile brændsler øger den.
• Brintbiler: Påvirkning afhænger af brintproduktion; det meste brint laves aktuelt fra naturgas (høj CO₂). Elektrolyse med vedvarende energi er renere.

Tid brugt:
Prompt kl. 0:05, output kl. 0:35 (30 sekunder).

Læsbarhed:

• Flesch-Kincaid Grade Level: 14
• Flesch-Kincaid Score: 14,44
• Sammenfatningslængde: 613 ord

Konklusion:
Agenten leverer en velstruktureret, balanceret og omfattende sammenligning. Læsbarheden kunne forbedres med enklere sætninger.

Opgave 5: Kreativ skrivning

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

Oprindelig opgaveforståelse og informationsindsamling

• (0:05) Modtager prompt til kreativ skrivning om en fremtid med kun elbiler.
• (0:16) Endeligt output vises.

Analyse af agentens tankeproces

• Forståelse af prompten: Fortolker korrekt den kreative, fremtidsfokuserede fortællingsanmodning.
• Informationsindsamling: Stoler på intern viden og kreativitet.
• Fokus: Udvikler en fortælling, der udforsker både miljømæssige og samfundsmæssige ændringer.

Analyse af outputtet

• Kreativitet: Engagerende fortælling, levende fremtidsvision.
• Struktur: Logisk progression fra miljø- til samfundsindvirkning.
• Omfattende: Dækker luftkvalitet, bybillede, energi, infrastruktur, beskæftigelse, tilgængelighed, geopolitik.
• Balance: Omhandler både fordele og udfordringer (f.eks. elforbrug, batteribæredygtighed).
• Fortællestil: Konsistent, beskrivende og håbefuld.

Uddrag af bot-output

I år 2045 havde verden gennemgået en gennemgribende forandring. Den tidligere konstante brummen fra forbrændingsmotorer var forsvundet, erstattet af den næsten lydløse summen fra elbiler, der nu dominerede vejene. Dette skifte markerede ikke blot en teknologisk revolution, men en samfundsmæssig metamorfose, hvor miljøet og menneskelivet smeltede sammen i hidtil uset harmoni.

Himlen over storbyområder, der tidligere var kvalt af smog og udstødningsgasser, stod nu klar og blå. Luften var frisk, bar duften af grønne planter i stedet for den skarpe lugt af forurening. Luftvejssygdomme, før udbredte, var faldet markant, hvilket lettede presset på sundhedssystemerne og forbedrede livskvaliteten. Folk tog dybe indåndinger af den rene luft, en simpel fornøjelse, der var blevet et stærkt symbol på forandring.

Tid brugt:
Prompt kl. 0:05, output kl. 0:16 (11 sekunder).

Læsbarhed:

• Flesch-Kincaid Grade Level: 14
• Flesch-Kincaid Score: 13,58
• Sammenfatningslængde: 623 ord

Konklusion:
Agenten udmærker sig i kreativ skrivning og skaber en fantasifuld, velstruktureret fortælling, der adresserer både miljømæssige og samfundsmæssige konsekvenser.

Gemini 2.0 Flash Experimental: Et glimt af AI’s fremtid – med plads til forbedring

Gemini 2.0 Flash Experimental demonstrerer betydeligt potentiale som en avanceret AI-agent. Den præsterer konsekvent godt inden for:

• Informationssøgning
• Indholdsgenerering
• Sammenligningsopgaver
• Kreativ skrivning

Den anvender effektivt værktøjer som google_serper og udviser forståelse for komplekse emner. Dens narrative evner fremhæver et spring i AI’s kreativitet.

Dog forbliver centrale mangler:

• Beregning: Har svært ved flerstegsmatematik, ineffektive søgebaserede metoder og forkerte svar.
• Opsummering: Identificerer det korrekte værktøj, men udelader centrale oplysninger.
• Gentagne tankeprocesser: Kan sidde fast i løkker.
• Begrænset værktøjsvalg: Overforbrug af søgning til opgaver, der kræver specialiserede værktøjer.

Centrale styrker

• Stærk indholdsgenerering
• Effektiv informationssøgning
• Fremragende sammenligninger
• Enestående kreativ skrivning

Centrale svagheder

• Dårlige beregningsevner
• Ufuldstændig opsummering
• Gentagne ræsonnementsløkker
• Begrænset værktøjssæt og -valg

Forbedringsområder

• Forbedret beregningsmotor: Integrér dedikeret regneværktøj eller forbedr værktøjsvalg.
• Bedre opsummering: Brug robuste algoritmer, strukturer opsummeringer med punktopstilling eller overskrifter.
• Dynamisk ræsonnement: Bryd gentagne løkker, udforsk alternativer.
• Udvidet værktøjssæt: Flere værktøjer og smartere valglogik.
• Bedre efterlevelse af instruktioner: Overhold ordbegrænsninger.
• Bedre outputorganisering: Især ved beregningstunge opgaver.