Der Geist von KI-Agenten: Gemini 2.0 Flash Experimental

Aufgabe 1: Content-Generierung

Prompt:
Wenn der Nutzer “Start” sagt, solltest du:

• Content-Generierung: Schreibe einen umfassenden, informativen Artikel über die Grundlagen des Projektmanagements mit besonderem Fokus auf Zieldefinition, Umfang und Delegation.

Erste Aufgabendurchsicht und Informationssammlung

• (0:04) Der Agent erhält den Prompt:
  Sammle detaillierte Informationen zu den Grundlagen des Projektmanagements, insbesondere zur Definition von Zielen, Umfang und Delegation.

• (0:06) Der Agent beginnt mit der Verarbeitung und zeigt seinen ersten Gedanken an:
  Gedanke: Ich muss die Google-Suche nutzen, um detaillierte Informationen zu den Grundlagen des Projektmanagements, insbesondere zu Zieldefinition, Umfang und Delegation, zu sammeln. Verwendetes Tool: google_serper

• (1:04) Der Agent beginnt mit der Verarbeitung und zeigt seinen zweiten Gedanken an:
  Gedanke: Ich muss diese URLs anschauen, um detaillierte Informationen zu den Grundlagen des Projektmanagements zu sammeln, insbesondere zur Definition von Zielen, Umfang und Delegation. Verwendetes Tool: url_crawl_tool

• (1:30) Der Agent beginnt mit der Verarbeitung und zeigt seinen dritten Gedanken an:
  Gedanke: Ich sollte nach ‘Definition von Projektzielen im Projektmanagement’ suchen, um ein genaueres Verständnis davon zu erhalten, was Projektziele sind. Verwendetes Tool: google_serper

• (1:34) Der Agent beginnt mit der Verarbeitung und zeigt seinen vierten Gedanken an:
  Gedanke: Ich werde die Informationen aus den gecrawlten Webseiten nutzen, um einen detaillierten Überblick über die Grundlagen des Projektmanagements zu geben, insbesondere zu Zieldefinition, Umfang und Delegation. Ich sollte außerdem sicherstellen, dass der Inhalt klar formatiert ist, um das Verständnis zu erleichtern. Verwendetes Tool: google_serper

• (1:42) Der Agent beginnt mit der Verarbeitung und zeigt seinen fünften Gedanken an:
  Gedanke: Ich sollte auch nach der ‘Definition des Projektumfangs im Projektmanagement’ suchen, um eine klare Definition des Projektumfangs zu geben. Verwendetes Tool: google_serper

Analyse des Denkprozesses des Agenten

• Verständnis des Prompts: Der Agent interpretiert den Prompt korrekt und konzentriert sich auf Projektmanagement-Grundlagen: Ziele, Umfang und Delegation.
• Strategie zur Informationsbeschaffung: Nutzt eine Mischung aus google_serper und url_crawl_tool, beginnt breit und sucht dann gezielt nach Definitionen.
• Werkzeugeinsatz: Versucht sowohl Suche als auch direktes Crawling, aber wiederholte Nutzung von url_crawl_tool deutet auf mögliche Probleme beim Abruf hin.
• Gezielte Suchen: Sucht nach Definitionen von “Projektzielen” und “Projektumfang”.
• Inhaltsformatierung: Betont die Wichtigkeit klarer Formatierung für das Nutzerverständnis.

Analyse des Outputs

• Struktur und Organisation: Verwendet Überschriften und Zwischenüberschriften für Klarheit (Zieldefinition, Management des Projektumfangs, effektive Delegation).
• Inhaltsqualität: Informativ und korrekt, verwendet das SMART-Modell für Ziele und gibt klare Erklärungen.
• Klarheit und Lesbarkeit: Klar, prägnant und für ein allgemeines Publikum verständlich (Flesch-Kincaid Lesbarkeitsindex 12).
• Vollständigkeit: Deckt alle wichtigen Aspekte des Prompts ab.
• Länge und Detailtiefe: Ausreichend detailliert (709 Wörter).

Ausschnitt aus dem Bot-Output

Grundlagen des Projektmanagements: Zieldefinition, Umfang und Delegation

Projektmanagement ist eine entscheidende Disziplin für den erfolgreichen Abschluss jeglicher Vorhaben, sei es ein kleines Teamprojekt oder eine groß angelegte organisatorische Initiative. Im Kern basiert effektives Projektmanagement auf drei Grundpfeilern: klar definierte Ziele, ein gut gemanagter Umfang und effektive Delegation. Diese Elemente zu verstehen und zu beherrschen ist für jeden Projektmanager essentiell.

1. Zieldefinition

Projektziele sind spezifische, messbare Ziele, die ein Projekt erreichen soll. Sie dienen als Kompass für das Projektteam und definieren, wie Erfolg aussieht. Gut definierte Ziele sind:

• Spezifisch: Klar und eindeutig (z. B. „Steigerung der Kundenzufriedenheit um 15 % bis Ende Q4“).
• Messbar: Quantifizierbar mit festgelegten Kennzahlen und Zielwerten.
• Erreichbar: Realistisch im Hinblick auf Ressourcen und Fähigkeiten.
• Relevant: Im Einklang mit strategischen Zielen und der Unternehmensmission.
• Zeitgebunden: An eine klare Frist oder einen Zeitrahmen gebunden.

Beispiele:

• Einführung eines neuen Produkts bis [Datum] mit [Anzahl] Funktionen.
• Reduzierung der Projektkosten um [Prozentsatz] innerhalb von [Zeitrahmen].
• Steigerung des Website-Traffics um [Prozentsatz] in [Zeitrahmen].
• Verbesserung der Teamzusammenarbeit durch Implementierung von [Tool/Prozess] bis [Datum].

Benötigte Zeit:
Der Agent erhält den Prompt um 0:04 und ist fertig um 2:07 (ca. 2 Minuten und 3 Sekunden).

Fazit:
Der Agent erstellt einen qualitativ hochwertigen Artikel, zeigt gutes Verständnis, beschafft Informationen effektiv und formatiert den Inhalt übersichtlich. Wiederholte Versuche mit url_crawl_tool deuten auf Verbesserungsbedarf beim Fehlerhandling oder alternativen Herangehensweisen hin.

Aufgabe 2: Berechnung

Prompt:
Ein Unternehmen verkauft zwei Produkte: Produkt A und Produkt B. Produkt A kostet 30 $ pro Stück in der Herstellung und wird für 50 $ verkauft. Produkt B kostet 40 $ pro Stück in der Herstellung und wird für 70 $ verkauft.

Das Unternehmen hat im letzten Monat 120 Stück von Produkt A und 80 Stück von Produkt B verkauft. Berechnen Sie den Gesamtumsatz aus dem Verkauf beider Produkte.

Berechnen Sie den Gesamtgewinn aus dem Verkauf beider Produkte (Umsatz – Gesamtherstellungskosten).

Das Unternehmen möchte den Gesamtumsatz um 10 % steigern. Wie viele zusätzliche Einheiten jedes Produkts müssen verkauft werden, um dieses Ziel zu erreichen, vorausgesetzt die Produktionskosten und Verkaufspreise bleiben konstant?

Erste Aufgabendurchsicht und Informationssammlung

• (0:05) Agent erhält Prompt: berechne Gesamtumsatz beider Produkte.
• (0:07) Gedanke des Agenten: Google-Suche verwenden (google_serper).
• (0:10) Agent gibt aus: Gesamtumsatz = 11.600 $.
• (0:13) Prompt empfangen: berechne Gesamtgewinn beider Produkte.
• (0:17) Gedanke: Google-Suche verwenden.
• (0:22) Ausgabe: Gesamtgewinn = 4.800 $.
• (0:24) Prompt empfangen: Wie viele zusätzliche Einheiten für 10 % Umsatzsteigerung?
• (0:32-1:02) Wiederholte Gedanken: Google-Suche verwenden, scheint in einer Schleife festzustecken.

Analyse des Denkprozesses des Agenten

• Verständnis des Prompts: Interpretiert die Prompts korrekt: Umsatz, Gewinn, benötigte Umsatzsteigerung.
• Informationsbeschaffung: Vertraut ausschließlich auf Google-Suche (google_serper).
• Werkzeugeinsatz: Keine Nutzung spezialisierter Berechnungstools; bleibt bei komplexer Anfrage in Suchschleife hängen.

Analyse des Outputs

• Genauigkeit: Umsatz- und Gewinnantworten sind korrekt. Die Antwort zur Umsatzsteigerung ist jedoch falsch; korrekt wären „12 Stück von Produkt A und 8 Stück von Produkt B“.
• Klarheit: Die endgültige Ausgabe ist klar und organisiert.
• Struktur: Geht jeweils einzeln auf die Prompts ein.

Ausschnitt aus dem Bot-Output

1. Gesamtumsatz: 11.600 $
2. Gesamtgewinn: 4.800 $
3. Um den Gesamtumsatz um 10 % zu steigern, werden etwa 10 zusätzliche Einheiten von Produkt A und 10 von Produkt B benötigt (richtig wären 12 und 8).

Benötigte Zeit:
Prompt um 0:05, Ausgabe um 1:06 (ca. 1 Minute und 1 Sekunde).

Fazit:
Der Agent versteht die Prompts und bewältigt einfache Berechnungen, hat aber Schwierigkeiten mit mehrstufigen Rechnungen und bleibt in sich wiederholenden Schleifen stecken. Es werden spezialisierte Tools und verbesserte Problemlösungsstrategien benötigt.

Aufgabe 3: Zusammenfassung

Prompt:
Fassen Sie die wichtigsten Erkenntnisse aus dem vorherigen Artikel in 100 Worten zusammen, wobei Sie sich auf die bedeutendsten Abschnitte konzentrieren.

Erste Aufgabendurchsicht und Informationssammlung

• (0:01) Agent erhält Prompt und bereitgestellten Text.
• (0:37) Gedanke des Agenten: Text lesen und Schlüsselpunkte zu KI-Logik, Anwendungen und OpenAIs o1-Modelle zusammenfassen, unter Verwendung von text_summarize_tool.

Analyse des Denkprozesses des Agenten

• Verständnis des Prompts: Interpretiert die Zusammenfassungsaufgabe korrekt.
• Informationsbeschaffung: Keine externe Suche nötig; alle Informationen sind im Text enthalten.
• Werkzeugeinsatz: Nutzt text_summarize_tool, fasst aber nur einen Teil des Textes zusammen.

Analyse des Outputs

• Struktur: Ein Absatz; könnte mit Stichpunkten oder Abschnitten verbessert werden.
• Inhaltsqualität: Greift Hauptpunkte auf (KI-Logik, Anwendungen, OpenAI o1-Modelle), lässt jedoch Details wie Sicherheitsfunktionen, Leistungen im MINT-Bereich, Halluzinationsminderung, Datendiversität und Kosteneffizienz aus.
• Klarheit: Klar, prägnant, gehobener Schreibstil.
• Vollständigkeit: Nicht vollständig umfassend; wichtige Details fehlen.
• Länge: 115 Wörter (Quelltext 514 Wörter).

Ausschnitt aus dem Bot-Output

KI-Logik, das Nachahmen menschlicher Denkprozesse, ist entscheidend für fortschrittliche KI-Systeme. Sie umfasst formale Logik (regelbasiert) und natürliche Sprachlogik (Umgang mit Mehrdeutigkeit). KI-Logik verbessert Entscheidungsfindung, Problemlösung und Mensch-KI-Interaktion in verschiedenen Bereichen. Historisch entwickelte sich die KI-Logik von einfachen regelbasierten Systemen über Expertensysteme, neuronale Netze bis hin zu modernen Modellen wie GPT und neuro-symbolischer KI. Anwendungen reichen von Gesundheitswesen (verbesserte Diagnostik, klinische Entscheidungen, personalisierte Medizin) über Finanzen (Effizienzsteigerung, Betrugserkennung) bis zu vielen weiteren Sektoren. Neben Effizienz und Genauigkeit gibt es Herausforderungen wie Über-Spezialisierung und ethische Fragen. OpenAIs o1-Modelle stellen einen bedeutenden Fortschritt dar, nutzen Chain-of-Thought-Logik, erweiterte Sicherheitsfunktionen und erreichen Spitzenwerte in MINT-Benchmarks. Diese Modelle adressieren Halluzinationsprobleme und bieten kostengünstige Optionen.

Benötigte Zeit:
Prompt um 0:01, Ausgabe um 0:40 (39 Sekunden).

Fazit:
Der Agent zeigt Verständnis für Zusammenfassungen, aber der Output ist nicht vollständig. Verbesserte Zusammenfassungstechniken und Strukturierung sind erforderlich.

Aufgabe 4: Vergleichsaufgabe

Prompt:
Wenn der Nutzer “Start” sagt, solltest du:

Vergleiche die Umweltauswirkungen von Elektrofahrzeugen mit denen von wasserstoffbetriebenen Autos. Berücksichtige Faktoren wie Energieerzeugung, Fahrzeuglebenszyklus und Emissionen.

Erste Aufgabendurchsicht und Informationssammlung

• (0:05) Prompt empfangen: Vergleiche Umweltauswirkungen von E-Fahrzeugen und Wasserstoffautos.
• (0:08) Gedanke: Google-Suche verwenden.
• (0:24-0:35) Fortsetzung der Google-Suche, dann Nutzung gefundener Infos für den Vergleich.

Analyse des Denkprozesses des Agenten

• Verständnis des Prompts: Erkennt den Bedarf an vergleichender Analyse.
• Informationsbeschaffung: Nutzt Google-Suche.
• Werkzeugeinsatz: Setzt Suchwerkzeug korrekt für diese Analyse ein.
• Fokus: Behandelt Energieerzeugung, Lebenszyklus und Emissionen.

Analyse des Outputs

• Struktur: Organisiert nach Energieerzeugung, Fahrzeuglebenszyklus, Emissionen und Zusammenfassung.
• Umfang: Deckt wesentliche Umweltfaktoren ab, inklusive Energiequellen, Wasserstoffherstellung, Produktion und Lebensende.
• Klarheit: Klar, allerdings sind manche Sätze komplex.
• Ausgewogenheit: Stellt Vor- und Nachteile beider Technologien dar.

Ausschnitt aus dem Bot-Output

Energieerzeugung:

• E-Fahrzeuge: Die Umweltauswirkungen hängen von der Stromquelle ab; erneuerbare Energien verursachen minimale CO₂-Emissionen, fossile Brennstoffe erhöhen sie.
• Wasserstoffbetriebene Autos: Die Auswirkungen hängen von der Wasserstoffproduktion ab; der meiste Wasserstoff stammt derzeit aus Erdgas (hoher CO₂-Ausstoß). Elektrolyse mit Ökostrom ist sauberer.

Benötigte Zeit:
Prompt um 0:05, Ausgabe um 0:35 (30 Sekunden).

Lesbarkeit:

• Flesch-Kincaid Lesbarkeitsindex: 14
• Flesch-Kincaid Wert: 14,44
• Zusammenfassungslänge: 613 Wörter

Fazit:
Der Agent liefert einen gut strukturierten, ausgewogenen und umfassenden Vergleich. Die Lesbarkeit könnte durch einfachere Sätze verbessert werden.

Aufgabe 5: Kreatives Schreiben

Prompt:
Schreibe eine futuristische Geschichte (500 Wörter), die in einer Welt spielt, in der Elektrofahrzeuge herkömmliche Verbrennungsmotoren vollständig ersetzt haben. Beschreibe die Umweltveränderungen und gesellschaftlichen Auswirkungen.

Erste Aufgabendurchsicht und Informationssammlung

• (0:05) Prompt zum kreativen Schreiben über eine Zukunft mit ausschließlich Elektrofahrzeugen erhalten.
• (0:16) Endausgabe angezeigt.

Analyse des Denkprozesses des Agenten

• Verständnis des Prompts: Interpretiert die kreative, zukunftsorientierte Erzählaufforderung korrekt.
• Informationsbeschaffung: Stützt sich auf internes Wissen und Kreativität.
• Fokus: Entwickelt eine Erzählung, die sowohl Umwelt- als auch gesellschaftliche Veränderungen beleuchtet.

Analyse des Outputs

• Kreativität: Fesselnde Erzählung, anschauliche Zukunftsvision.
• Struktur: Logischer Übergang von Umwelt- zu Gesellschaftsauswirkungen.
• Umfang: Behandelt Luftqualität, Stadtlandschaft, Energie, Infrastruktur, Beschäftigung, Zugänglichkeit, Geopolitik.
• Ausgewogenheit: Geht auf Vorteile und Herausforderungen ein (z. B. Strombedarf, Nachhaltigkeit von Batterien).
• Erzählstil: Konsistent, beschreibend und hoffnungsvoll.

Ausschnitt aus dem Bot-Output

Im Jahr 2045 hatte sich die Welt grundlegend gewandelt. Das einst allgegenwärtige Brummen von Verbrennungsmotoren war in Vergessenheit geraten, ersetzt durch das nahezu lautlose Surren von Elektrofahrzeugen (EVs), die nun die Straßen beherrschten. Dieser Wandel bedeutete nicht nur eine technologische, sondern eine gesellschaftliche Metamorphose, in der Umwelt und menschliches Leben in nie dagewesener Harmonie miteinander verschmolzen.

Der Himmel über den Metropolen, einst von Smog und Abgasen verdunkelt, zeigte nun ein leuchtend blaues Dach. Die Luft war klar, trug den Duft von Grün statt den beißenden Geruch von Verschmutzung. Atemwegserkrankungen, einst weit verbreitet, waren deutlich zurückgegangen, was das Gesundheitssystem entlastete und das Leben verbesserte. Menschen atmeten die frische Luft tief ein – ein einfacher Genuss, der zum tiefgreifenden Symbol des Wandels geworden war.

Benötigte Zeit:
Prompt um 0:05, Ausgabe um 0:16 (11 Sekunden).

Lesbarkeit:

• Flesch-Kincaid Lesbarkeitsindex: 14
• Flesch-Kincaid Wert: 13,58
• Zusammenfassungslänge: 623 Wörter

Fazit:
Der Agent überzeugt beim kreativen Schreiben und liefert eine fantasievolle, gut strukturierte Erzählung, die sowohl Umwelt- als auch gesellschaftliche Veränderungen behandelt.

Gemini 2.0 Flash Experimental: Ein Blick in die KI-Zukunft mit Entwicklungspotenzial

Gemini 2.0 Flash Experimental zeigt als fortschrittlicher KI-Agent großes Potenzial. Er überzeugt regelmäßig bei:

• Informationsbeschaffung
• Content-Generierung
• Vergleichsaufgaben
• Kreativem Schreiben

Er nutzt Tools wie google_serper effektiv und zeigt Verständnis für komplexe Themen. Seine Erzählfähigkeiten verdeutlichen einen Sprung in der KI-Kreativität.

Dennoch bestehen wesentliche Schwächen:

• Berechnungen: Schwierigkeiten bei mehrstufigen Rechnungen, ineffiziente suchbasierte Methoden und falsche Antworten.
• Zusammenfassungen: Erkennt das richtige Tool, lässt aber wichtige Informationen aus.
• Wiederholte Denkprozesse: Kann in Schleifen stecken bleiben.
• Begrenzte Tool-Auswahl: Zu starke Abhängigkeit von Suche für Aufgaben, die spezialisierte Tools benötigen.

Zentrale Stärken

• Starke Content-Generierung
• Effektive Informationsbeschaffung
• Hervorragende Vergleiche
• Außergewöhnliches kreatives Schreiben

Zentrale Schwächen

• Schwache Berechnungsfähigkeiten
• Unvollständige Zusammenfassungen
• Wiederholende Denkweisen
• Begrenztes Toolset und Auswahl

Verbesserungspotenziale

• Verbesserte Rechen-Engine: Integration eines eigenen Rechners oder bessere Tool-Auswahl.
• Bessere Zusammenfassungen: Robuste Algorithmen, strukturierte Zusammenfassungen mit Aufzählungen oder Überschriften.
• Dynamischere Denkprozesse: Unterbrechung von Schleifen, alternative Ansätze verfolgen.
• Erweitertes Toolset: Mehr Tools und intelligentere Auswahlmechanismen.
• Bessere Befolgung von Anweisungen: Einhaltung vorgegebener Wortlimits.
• Optimierte Output-Struktur: Besonders bei berechnungsintensiven Aufgaben.