Forståelse af AI-agenter: GPT 4o Mini's tankegang

Forståelse af AI-agenter: GPT 4o Mini's tankegang

Opdag hvordan AI-agenter som GPT-4o Mini overgår traditionelle LLM’er med avanceret ræsonnement, dynamisk problemløsning og kreative evner på tværs af virkelige opgaver.

Opgave 1: Indholdsgenerering

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

Agentens tankeproces (med tidsstempler):

  • (0:01) Indledende opgavevurdering: Generér en omfattende artikel om projektledelsens grundlæggende elementer med fokus på at definere mål, omfang og delegering.
  • (0:03) Research-initiering med Google-søgning.
  • (0:15) Gennemgang af flere URL’er for informationsbredde.
  • (0:31) Brug af URL Crawl Tool for dybere information.
  • (0:37) Forsøg på at bruge Wikipedia for pålidelige overblik.
  • (0:41) Forfining af søgning for mere målrettet information.
  • (0:57) Genbrug af URL Crawl Tool for at udtrække relevant indhold.
  • (1:03) Forsøg med fokuserede Wikipedia-forespørgsler.
  • (1:19) Sidste forsøg på at udtrække indhold fra URL’er.
  • (1:35) Syntetisering af indsamlet information til en struktureret artikel.
  • (1:36) Udarbejdelse af introduktion.
  • (1:37) Uddybning af mål med vægt på SMART-rammen.
  • (1:38) Detaljering af omfang, inkl. Scope Statements og Work Breakdown Structures (WBS).
  • (1:39) Diskussion af delegering og dets principper.
  • (1:40) Afslutning med en opsummering af vigtighed.
  • (1:47) Gennemgang af artikel for sammenhæng og fuldstændighed.
  • (1:48) Kontrol af læsbarhedsmetrik.

Bot-udsnit

1. Definering af mål

Mål i projektledelse er specifikke og målbare resultater, som et projekt sigter efter at opnå. De fungerer som rettesnor for projektteamet og hjælper med vurdering af projektets succes ved afslutning. Effektive projektmål bør være:

  • SMART: Specifikke, Målbare, Opnåelige, Relevante og Tidsbestemte.
    • Specifikke: Angiv klart, hvad der skal opnås.
    • Målbare: Fastlæg kriterier for at måle fremskridt og succes.
    • Opnåelige: Sikr, at målene er realistiske og opnåelige.
    • Relevante: Tilpas til bredere forretningsmål og -strategier.
    • Tidsbestemte: Sæt deadlines for at nå målene.

Eksempel: I stedet for at sige “øge salget”, kunne et SMART-mål være “øge salget med 20% inden for næste kvartal”.

Tid brugt: 1 minut 48 sekunder
Læsbarhed: Flesch-Kincaid klassetrin: 13, Score: 12,69
Sammenfatningens længde: 463 ord

Analyse

  • Strategisk værktøjsbrug: Flere kilder og værktøjer (Google, Wikipedia, URL Crawl) blev anvendt iterativt for et omfattende resultat.
  • Iterativ proces: Agenten forfiner sin tilgang baseret på resultater, og nøjes ikke med første kilde.
  • Struktureret indholdsskabelse: Logisk struktur med overskrifter og underoverskrifter for læsbarhed.
  • Best practice: Inkorporering af SMART-ramme og WBS.
  • Læsbarhed: Slutkontrol sikrer tilgængelighed.

Dette illustrerer agentens evne til at kombinere research, syntese og struktureret skrivning for at producere indhold af høj kvalitet.

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 fra salget af begge produkter.
  • Beregn den samlede fortjeneste (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?
AI Agent calculation task

Agentens tankeproces (med tidsstempler):

  • (0:01) Vurder opgave – beregn omsætning, fortjeneste og salgsmål.
  • (0:03) Udtræk data for hvert produkt.
  • (0:05) Beregn omsætning pr. produkt og samlet.
  • (0:08) Beregn fortjeneste pr. produkt og samlet.
  • (0:12) Beregn målomsætning (10% stigning).
  • (0:15) Bestem yderligere nødvendig omsætning.
  • (0:19) Strategi for ekstra enheder på tværs af produkter.
  • (0:24) Beregn ekstra enheder for Produkt A.
  • (0:28) Beregn ekstra enheder for Produkt B.
  • (0:32) Overvej alternative løsninger (ét produkt eller kombination).
  • (0:34) Præsenter resultater.

Bot-udsnit

For at opnå en stigning på 10% i den samlede omsætning for virksomheden, er den samlede omsætning fra salget af begge produkter $11.600, og den samlede fortjeneste er $4.800. For at nå målomsætningen på $12.760 skal virksomheden sælge ekstra enheder. En mulig løsning er at sælge 24 flere enheder af Produkt A eller 17 flere enheder af Produkt B. Alternativt vil en kombination af ekstra solgte enheder fra begge produkter, der tilsammen giver yderligere $1.160 i omsætning, også opnå dette mål.

Tid brugt: 37 sekunder
Læsbarhed: Flesch-Kincaid klassetrin: 11,9, Score: 48,5
Sammenfatningens længde: 107 ord

Analyse

  • Logiske trin: Klar opdeling af omsætnings- og fortjenesteberegninger.
  • Strategisk tænkning: Overvejer flere salgsscenarier.
  • Præsentation: Resultaterne præsenteres tydeligt.
  • Mindre beregningsfejl: Fremhæver vigtigheden af løbende forbedring.

Dette demonstrerer evner inden for flertrinsberegning og beslutningstagning.

Opgave 3: Opsummering

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

Agentens tankeproces (med tidsstempler):

  • (0:01) Vurder opsummeringsopgave og ordgrænse.
  • (0:03) Læs og forstå artikel.
  • (0:06) Identificér kerneafsnit: typer af AI-ræsonnement, historie, anvendelser, o1-model.
  • (0:09) Fokusér på hovedfund og fordele.
  • (0:12) Strukturer opsummering logisk.
  • (0:14-0:19) Udkast til opsummering: intro, hovedbegreber, modeludvikling, anvendelser, konklusion.
  • (0:20) Gennemgang for nøjagtighed og præcision.
  • (0:21) Læsbarhedstjek.

Bot-udsnit

Artiklen udforsker AI-ræsonnement, definerer dets typer og betydning, og sporer den historiske udvikling fra tidlige systemer til nutidige modeller som GPT og neuro-symbolsk AI. Den understreger AI’s rolle i at fremme beslutningstagning, problemløsning og samspil mellem mennesker og AI. I sundhedssektoren øger AI markant den diagnostiske nøjagtighed, understøtter kliniske beslutninger og optimerer administrative processer. De seneste fremskridt inkluderer OpenAI’s o1-model, som har forbedrede ræsonnementsevner, øget sikkerhed og større omkostningseffektivitet, hvilket understreger AI-ræsonnementets transformative potentiale på tværs af sektorer.

Tid brugt: 21 sekunder
Læsbarhed: Flesch-Kincaid klassetrin: 18,4, Score: 19,8
Sammenfatningens længde: 79 ord

Analyse

  • Effektiv forståelse: Fanger hovedtemaer og betydningsfulde afsnit.
  • Koncis opsummering: Holder sig inden for ordgrænsen.
  • Logisk struktur: Flyder fra introduktion til konklusion.
  • Læsbarhed: Kompleks, men passende for det tekniske emne.

Opgave 4: Sammenligningsopgave

Prompt:
Når brugeren siger “Start”, skal du:
Sammenlign den miljømæssige påvirkning fra elbiler med den fra brintdrevne biler. Inkludér faktorer som energiproduktion, køretøjets livscyklus og emissioner.

Agentens tankeproces (med tidsstempler):

  • (0:01) Definér opgavens omfang: sammenlign elbiler og brintbiler ift. energiproduktion, livscyklus, emissioner.
  • (0:03) Indsamling og research af information.
  • (0:06) Analyse af energiproduktion for begge.
  • (0:14) Gennemgang af køretøjets livscykluspåvirkning.
  • (0:23-0:29) Sammenlign emissioner.
  • (0:32) Udarbejd konklusion.
  • (0:37-0:39) Gennemgang, strukturering og læsbarhedstjek.

Bot-udsnit

1. Energiproduktion

  • Elbiler (EV’er): Energien til elbiler kommer fra elnettet, hvis kilder varierer. Hvis nettet bruger vedvarende energi (sol, vind, vandkraft), er miljøpåvirkningen lav; ved brug af fossile brændstoffer (kul, gas) er påvirkningen højere. Elbilers CO2-aftryk afhænger af regionens energimiks.
  • Brintdrevne biler: Brint produceres oftest ved dampreformering af naturgas, hvilket genererer betydelige CO2-emissioner. Elektrolyse drevet af vedvarende energi er renere, men mindre udbredt pga. højere omkostninger.

Tid brugt: 40 sekunder
Læsbarhed: Flesch-Kincaid klassetrin: 16, Score: 15,7
Sammenfatningens længde: 532 ord

Analyse

  • Omfattende research: Dækker energiproduktion, livscyklus og emissioner.
  • Struktureret sammenligning: Klare overskrifter og logisk opbygning.
  • Nuanceret analyse: Forklarer fordele, ulemper og afhængigheder for begge teknologier.
  • Læsbarhed: Detaljeret og teknisk, passende for emnet.

Opgave 5: Kreativ skrivning

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

Agentens tankeproces (med tidsstempler):

  • (0:01) Definér fortællingens ramme: fremtid kun med elbiler, fokus på miljø, samfund, økonomi og kultur.
  • (0:03-0:12) Idégenerering om påvirkninger og samfundsændringer.
  • (0:15) Planlæg fortællingens struktur og tone.
  • (0:18-0:37) Udkast til historie: scenarie, miljø, byomdannelse, økonomi, samfund, kultur, konklusion.
  • (0:40) Gennemgang for flow og engagement.
  • (0:41) Læsbarhedstjek.

Bot-udsnit

I år 2075 stod verden som et bevis på menneskehedens beslutsomhed i at omforme sin skæbne. Byer blomstrede med en ny slags energi, der summede stille under travle fodgængere og cyklister, ikke længere overdøvet af forbrændingsmotorers larm. Elbiler havde ikke blot erstattet deres benzinslugende forgængere, men havde omdefineret bylivet, miljøet og samfundsnormer.

Luften var frisk og klar, langt fra de smogfyldte himle i det tidlige 21. århundrede. Beboere i byer som New York, Beijing og Delhi blev forundrede over stjernerne, der nu var synlige hver nat, et syn der før var skjult. Overgangen til elbiler havde drastisk reduceret luftforureningen, hvilket førte til et markant fald i luftvejssygdomme og en generel stigning i levealderen. Den globale reduktion i drivhusgasemissioner havde stabiliseret klimaet, hvilket gav anledning til årstider, der opførte sig forudsigeligt og nærede landbrug og biodiversitet.

Tid brugt: 42 sekunder
Læsbarhed: Flesch-Kincaid klassetrin: 13, Score: 13,31
Sammenfatningens længde: 526 ord

Analyse

  • Omfattende idégenerering: Dækker alle aspekter af en verden med kun elbiler.
  • Fortællingsstruktur: Levende, beskrivende og håbefuld.
  • Fantasifuld og engagerende: Går ud over fakta og fortæller en historie.
  • Konsistent formatering: Følger alle retningslinjer for struktur og klarhed.

Centrale indsigter fra analysen

  • Strategisk værktøjsbrug: AI-agenter benytter flere ressourcer og værktøjer, og itererer for at forfine deres tilgang og output.
  • Struktureret tænkning: Nedbryder konsekvent komplekse opgaver i håndterbare trin.
  • Tilpasningsevne og iteration: Skifter mellem værktøjer og kilder efter behov.
  • Ud over tekstgenerering: AI-agenter udviser ræsonnement, strategisk beslutningstagning og kompleks udførelse ud over basal tekstmanipulation.
  • Overholdelse af instruktioner: Følger instruktioner nøje og konsekvent.
  • Menneskelignende ræsonnement: Simulerer kognitive processer såsom planlægning og problemløsning.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad adskiller AI-agenter som GPT-4o Mini fra traditionelle sprogmodeller?

I modsætning til traditionelle LLM'er besidder AI-agenter som GPT-4o Mini evner inden for beslutningstagning, planlægning og dynamisk problemløsning. De simulerer ræsonnement, tilpasser sig komplekse opgaver og udnytter værktøjer til at researche, syntetisere og skabe ud over simpel tekstgenerering.

Hvordan griber GPT-4o Mini komplekse opgaver an?

GPT-4o Mini opdeler systematisk komplekse opgaver i håndterbare trin og udnytter research-værktøjer, iterativ forfining og struktureret tænkning til at generere sammenhængende indhold, udføre beregninger, sammenligne koncepter og endda skabe fantasifulde fortællinger.

Hvilke praktiske anvendelser af AI-agenter demonstreres i artiklen?

Artiklen viser AI-agenter, der genererer struktureret indhold, udfører omsætningsberegninger, summerer artikler, sammenligner teknologier og producerer kreativ skrivning, hvilket fremhæver deres alsidighed og tilpasningsevne på tværs af domæner.

Arshia er AI Workflow Engineer hos FlowHunt. Med en baggrund inden for datalogi og en passion for AI, specialiserer han sig i at skabe effektive workflows, der integrerer AI-værktøjer i daglige opgaver og øger produktivitet og kreativitet.

Arshia Kahani
Arshia Kahani
AI Workflow Engineer

Klar til at bygge din egen AI?

Smarts Chatbots og AI-værktøjer samlet ét sted. Forbind intuitive blokke for at forvandle dine idéer til automatiserede Flows.

Lær mere

Hvad driver AI-agenter som Grok Beta?
Hvad driver AI-agenter som Grok Beta?

Hvad driver AI-agenter som Grok Beta?

Udforsk de avancerede evner hos Grok Beta AI-agenten inden for ræsonnement, problemløsning og kreative opgaver. Dette dybdegående indblik afslører dens styrker,...

8 min læsning
AI Agents Grok Beta +5
Hvordan Gemini 1.5 Flash Tænker som en AI-agent
Hvordan Gemini 1.5 Flash Tænker som en AI-agent

Hvordan Gemini 1.5 Flash Tænker som en AI-agent

Udforsk de avancerede evner hos Gemini 1.5 Flash som AI-agent. Dette dybdegående indblik viser, hvordan den rækker ud over tekstgenerering, og fremhæver dens ev...

9 min læsning
AI Agent Gemini 1.5 Flash +4
AI-agenternes sind: Gemini 2.0 Flash Experimental
AI-agenternes sind: Gemini 2.0 Flash Experimental

AI-agenternes sind: Gemini 2.0 Flash Experimental

Udforsk de avancerede evner i Gemini 2.0 Flash Experimental AI-agenten. Dette dybdegående indblik afslører, hvordan den går ud over tekstgenerering, og viser de...

9 min læsning
AI Gemini 2.0 +5