La mente degli agenti AI: Gemini 2.0 Flash Experimental

Task 1: Content Generation

Prompt:
Quando l’utente dice “Start” dovresti:

• Generazione di contenuti: scrivere un articolo completo e informativo sui fondamenti del project management, con particolare attenzione alla definizione degli obiettivi, dello scope e della delega.

Comprensione iniziale del compito e raccolta delle informazioni

• (0:04) L’agente riceve il prompt:
  Raccogli informazioni dettagliate sui fondamenti del project management, in particolare su definizione degli obiettivi, scope e delega.

• (0:06) L’agente inizia l’elaborazione e mostra il suo primo pensiero:
  Pensiero: devo usare google search per raccogliere informazioni dettagliate sui fondamenti del project management, in particolare su definizione degli obiettivi, scope e delega. Uso lo strumento: google_serper

• (1:04) L’agente inizia l’elaborazione e mostra il suo secondo pensiero:
  Pensiero: devo guardare questi url per raccogliere informazioni dettagliate sui fondamenti del project management, in particolare su definizione degli obiettivi, scope e delega. Uso lo strumento: url_crawl_tool

• (1:30) L’agente inizia l’elaborazione e mostra il suo terzo pensiero:
  Pensiero: dovrei cercare ‘definizione degli obiettivi di progetto nel project management’ per capire meglio cosa sono gli obiettivi di progetto. Uso lo strumento: google_serper

• (1:34) L’agente inizia l’elaborazione e mostra il suo quarto pensiero:
  Pensiero: userò le informazioni dai siti web scansionati per fornire una panoramica dettagliata dei fondamenti del project management, in particolare su definizione degli obiettivi, scope e delega. Dovrei anche assicurarmi che il contenuto sia formattato chiaramente per una facile comprensione. Uso lo strumento: google_serper

• (1:42) L’agente inizia l’elaborazione e mostra il suo quinto pensiero:
  Pensiero: dovrei anche cercare la ‘definizione di scope di progetto nel project management’ per fornire una definizione chiara dello scope di progetto. Uso lo strumento: google_serper

Analisi del processo di pensiero dell’agente

• Comprensione del prompt: L’agente interpreta correttamente il prompt, concentrandosi sui fondamenti del project management: obiettivi, scope e delega.
• Strategia di raccolta informazioni: Usa una combinazione di google_serper e url_crawl_tool, iniziando in modo ampio e poi cercando definizioni precise.
• Uso degli strumenti: Tenta sia la ricerca sia la scansione diretta, ma l’uso ripetuto di url_crawl_tool suggerisce possibili problemi di recupero dati.
• Ricerche mirate: Cerca le definizioni di “obiettivi di progetto” e “scope di progetto”.
• Formattazione dei contenuti: Nota l’importanza di una formattazione chiara per la comprensione dell’utente.

Analisi dell’output

• Struttura e organizzazione: Utilizza titoli e sottotitoli per la chiarezza (Definizione degli obiettivi, Gestione dello scope di progetto, Delega efficace).
• Qualità dei contenuti: Informativo e accurato, utilizza il framework SMART per gli obiettivi e fornisce spiegazioni chiare.
• Chiarezza e leggibilità: Chiaro, conciso e accessibile a un pubblico generale (Flesch-Kincaid livello 12).
• Completezza: Copre tutti gli aspetti chiave del prompt.
• Lunghezza e dettaglio: Adeguatamente dettagliato (709 parole).

Estratto dell’output del bot

Fondamenti di Project Management: Definizione di Obiettivi, Scope e Delega

Il project management è una disciplina fondamentale per garantire il successo di qualsiasi impresa, sia essa un piccolo progetto di team o una grande iniziativa organizzativa. Alla base, un project management efficace si basa su tre pilastri fondamentali: obiettivi chiaramente definiti, uno scope ben gestito ed una delega efficace. Comprendere e padroneggiare questi elementi è essenziale per ogni project manager.

1. Definizione degli obiettivi

Gli obiettivi di progetto sono obiettivi specifici e misurabili che un progetto si prefigge di raggiungere. Agiscono come bussola per il team di progetto e definiscono cosa significa successo. Gli obiettivi ben definiti sono:

• Specifici: Chiari e non ambigui (es. “aumentare il punteggio di soddisfazione del cliente del 15% entro la fine del Q4”).
• Misurabili: Quantificabili con metriche e target definiti.
• Raggiungibili: Realistici rispetto alle risorse e alle capacità disponibili.
• Rilevanti: Allineati agli obiettivi strategici e alla missione organizzativa.
• Temporizzati: Associati a una scadenza o a un arco temporale preciso.

Esempi:

• Lanciare un nuovo prodotto entro [data] con [numero] di funzionalità.
• Ridurre i costi di progetto del [percentuale] entro [periodo].
• Aumentare il traffico web del [percentuale] in [periodo].
• Migliorare la collaborazione del team implementando [strumento/procedura] entro [data].

Tempo impiegato:
L’agente riceve il prompt alle 0:04 e termina alle 2:07 (circa 2 minuti e 3 secondi).

Conclusione:
L’agente genera un articolo di alta qualità, dimostra buona comprensione, raccoglie informazioni in modo efficace e formatta i contenuti chiaramente. I tentativi ripetuti con url_crawl_tool suggeriscono la necessità di migliorare la gestione degli errori o adottare approcci alternativi.

Task 2: Calculation

Prompt:
Un’azienda vende due prodotti: Prodotto A e Prodotto B. Il Prodotto A costa 30$ a unità per essere prodotto e viene venduto a 50$ a unità. Il Prodotto B costa 40$ a unità per essere prodotto e viene venduto a 70$ a unità.

L’azienda ha venduto 120 unità del Prodotto A e 80 unità del Prodotto B lo scorso mese. Calcola il ricavo totale generato dalla vendita di entrambi i prodotti.

Calcola il profitto totale generato dalla vendita di entrambi i prodotti (Ricavo – Costo totale di produzione).

L’azienda vuole aumentare il ricavo totale del 10%. Quante unità aggiuntive di ciascun prodotto deve vendere per raggiungere questo obiettivo, assumendo che il costo di produzione per unità e il prezzo di vendita per unità rimangano costanti?

Comprensione iniziale del compito e raccolta delle informazioni

• (0:05) L’agente riceve il prompt: calcolare il ricavo totale di entrambi i prodotti.
• (0:07) Pensiero dell’agente: usa Google search (google_serper).
• (0:10) Output dell’agente: Ricavo totale = $11,600.
• (0:13) Riceve il prompt: calcolare il profitto totale di entrambi i prodotti.
• (0:17) Pensiero: usa Google search.
• (0:22) Output: Profitto totale = $4,800.
• (0:24) Riceve il prompt: Quante unità aggiuntive per aumentare il ricavo del 10%?
• (0:32-1:02) Pensieri ripetuti: usa Google search, sembra bloccato in un loop.

Analisi del processo di pensiero dell’agente

• Comprensione del prompt: Interpreta correttamente i prompt: ricavo, profitto, aumento delle vendite richiesto.
• Raccolta informazioni: Si affida solo a Google search (google_serper).
• Uso degli strumenti: Nessun utilizzo di strumenti di calcolo specializzati; rimane bloccato in un loop di ricerca per la query complessa.

Analisi dell’output

• Accuratezza: Le risposte su ricavo e profitto sono corrette. La risposta sull’aumento del ricavo è errata; quella corretta sarebbe “12 unità del Prodotto A e 8 unità del Prodotto B.”
• Chiarezza: Output finale chiaro e organizzato.
• Struttura: Risponde separatamente a ogni prompt.

Estratto dell’output del bot

1. Ricavo totale: $11,600
2. Profitto totale: $4,800
3. Per aumentare il ricavo totale del 10%, servono circa 10 unità aggiuntive del Prodotto A e 10 del Prodotto B (dovrebbero essere 12 e 8).

Tempo impiegato:
Prompt alle 0:05, output alle 1:06 (circa 1 minuto e 1 secondo).

Conclusione:
L’agente comprende i prompt e gestisce i calcoli semplici, ma ha difficoltà con i calcoli a più passaggi e rimane bloccato in loop ripetitivi. Sono necessari strumenti specializzati e strategie di problem-solving migliorate.

Task 3: Summarization

Prompt:
Riepiloga i risultati chiave dell’articolo precedente in 100 parole, concentrandoti sulle sezioni più significative.

Comprensione iniziale del compito e raccolta delle informazioni

• (0:01) L’agente riceve il prompt e il testo fornito.
• (0:37) Pensiero dell’agente: leggere il testo e riepilogare i punti chiave su ragionamento AI, applicazioni e modelli o1 di OpenAI, utilizzando text_summarize_tool.

Analisi del processo di pensiero dell’agente

• Comprensione del prompt: Interpreta correttamente il compito di sintesi.
• Raccolta informazioni: Nessuna ricerca esterna necessaria; tutte le informazioni sono nel testo.
• Uso degli strumenti: Usa text_summarize_tool, ma riassume solo una parte del testo.

Analisi dell’output

• Struttura: Paragrafo unico; potrebbe essere migliorato con elenchi puntati/sezioni.
• Qualità dei contenuti: Coglie i punti principali (ragionamento AI, applicazioni, modelli o1 di OpenAI), ma omette dettagli come funzioni di sicurezza, prestazioni STEM, mitigazione delle allucinazioni, diversità dei dati, rapporto costo-efficacia.
• Chiarezza: Chiaro, conciso, scrittura di livello superiore.
• Completezza: Non completamente esaustivo; mancano dettagli importanti.
• Lunghezza: 115 parole (testo sorgente 514 parole).

Estratto dell’output del bot

Il ragionamento AI, che imita i processi di pensiero umani, è cruciale per i sistemi AI avanzati. Comprende il ragionamento formale (basato su regole) e quello in linguaggio naturale (gestione dell’ambiguità). Il ragionamento AI migliora la presa di decisioni, il problem-solving e l’interazione uomo-AI in vari settori. Storicamente, il ragionamento AI si è evoluto da semplici sistemi basati su regole a sistemi esperti, reti neurali e modelli moderni come GPT e AI neuro-simboliche. Le applicazioni spaziano dalla sanità (diagnostica, decisioni cliniche, medicina personalizzata) alla finanza (ottimizzazione processi, rilevamento frodi) e altri settori. Sebbene offra efficienza e accuratezza, le sfide includono specializzazione e questioni etiche. I modelli o1 di OpenAI rappresentano un importante passo avanti, utilizzando ragionamento chain-of-thought, funzioni di sicurezza avanzate e ottenendo classifiche di primo livello nelle metriche STEM. Questi modelli affrontano problemi come le allucinazioni e offrono opzioni economiche.

Tempo impiegato:
Prompt alle 0:01, output alle 0:40 (39 secondi).

Conclusione:
L’agente dimostra comprensione del compito di sintesi, ma l’output manca di completezza. Sono necessari tecniche di sintesi e strutturazione migliorate.

Task 4: Comparison Task

Prompt:
Quando l’utente dice “Start” dovresti:

Confronta l’impatto ambientale dei veicoli elettrici con quello delle auto a idrogeno. Includi fattori come produzione di energia, ciclo di vita del veicolo ed emissioni.

Comprensione iniziale del compito e raccolta delle informazioni

• (0:05) Riceve il prompt: confronta l’impatto ambientale di EV e auto a idrogeno.
• (0:08) Pensiero: usa Google search.
• (0:24-0:35) Continua la ricerca su Google, poi usa le informazioni trovate per il confronto.

Analisi del processo di pensiero dell’agente

• Comprensione del prompt: Riconosce la necessità di un’analisi comparativa.
• Raccolta informazioni: Usa Google search.
• Uso degli strumenti: Usa correttamente lo strumento di ricerca per questo tipo di analisi.
• Focus: Copre produzione di energia, ciclo di vita e emissioni.

Analisi dell’output

• Struttura: Organizzato per Produzione di energia, Ciclo di vita del veicolo, Emissioni e Riepilogo.
• Completezza: Copre i principali fattori ambientali, incluse le fonti energetiche, la produzione dell’idrogeno, la produzione, la fine vita.
• Chiarezza: Chiaro, anche se alcune frasi sono complesse.
• Equilibrio: Presenta pro e contro di ciascuna tecnologia.

Estratto dell’output del bot

Produzione di energia:

• EV: L’impatto ambientale dipende dalla fonte di elettricità; le rinnovabili portano a un’impronta di carbonio minima, i combustibili fossili la aumentano.
• Auto a idrogeno: L’impatto dipende dalla produzione di idrogeno; la maggior parte dell’idrogeno attualmente deriva dal gas naturale (alta CO₂). L’elettrolisi con elettricità rinnovabile è più pulita.

Tempo impiegato:
Prompt alle 0:05, output alle 0:35 (30 secondi).

Leggibilità:

• Flesch-Kincaid livello: 14
• Punteggio Flesch-Kincaid: 14.44
• Lunghezza sintesi: 613 parole

Conclusione:
L’agente fornisce un confronto ben strutturato, equilibrato e completo. La leggibilità potrebbe migliorare con frasi più semplici.

Task 5: Creative Writing

Prompt:
Scrivi un racconto futuristico (500 parole) ambientato in un mondo in cui i veicoli elettrici hanno completamente sostituito quelli tradizionali a combustione. Descrivi i cambiamenti ambientali e l’impatto sulla società.

Comprensione iniziale del compito e raccolta delle informazioni

• (0:05) Riceve il prompt per la scrittura creativa su un futuro con soli veicoli elettrici.
• (0:16) Output finale mostrato.

Analisi del processo di pensiero dell’agente

• Comprensione del prompt: Interpreta correttamente la richiesta narrativa e creativa orientata al futuro.
• Raccolta informazioni: Si affida a conoscenza interna e creatività.
• Focus: Sviluppa una narrazione che esplora sia i cambiamenti ambientali sia quelli sociali.

Analisi dell’output

• Creatività: Narrazione coinvolgente, visione futura vivida.
• Struttura: Progressione logica dagli impatti ambientali a quelli sociali.
• Completezza: Copre qualità dell’aria, scenario urbano, energia, infrastrutture, occupazione, accessibilità, geopolitica.
• Equilibrio: Affronta sia i lati positivi sia le sfide (es. domanda di elettricità, sostenibilità delle batterie).
• Voce narrativa: Coerente, descrittiva e positiva.

Estratto dell’output del bot

Nell’anno 2045, il mondo aveva subito una profonda trasformazione. Il ronzio persistente dei motori a combustione era scomparso, sostituito dal quasi silenzio dei veicoli elettrici (EV) che ora dominavano le strade. Questo cambiamento non rappresentava solo una rivoluzione tecnologica, ma una metamorfosi sociale, in cui ambiente e vita umana si intrecciavano in una nuova armonia senza precedenti.

I cieli sopra le aree metropolitane, un tempo soffocati da smog e fumi di scarico, si erano schiariti rivelando una vibrante volta azzurra. L’aria era frizzante, portando il profumo del verde invece dell’acre odore dell’inquinamento. Le malattie respiratorie, un tempo diffuse, erano diminuite significativamente, alleggerendo il carico sui sistemi sanitari e migliorando la qualità della vita. Le persone inspiravano profondamente l’aria pulita, un piacere semplice divenuto simbolo del cambiamento.

Tempo impiegato:
Prompt alle 0:05, output alle 0:16 (11 secondi).

Leggibilità:

• Flesch-Kincaid livello: 14
• Punteggio Flesch-Kincaid: 13.58
• Lunghezza sintesi: 623 parole

Conclusione:
L’agente eccelle nella scrittura creativa, generando una narrazione immaginativa e ben strutturata che affronta sia gli impatti ambientali che quelli sociali.

Gemini 2.0 Flash Experimental: Uno sguardo al futuro dell’AI, con margini di crescita

Gemini 2.0 Flash Experimental dimostra un grande potenziale come agente AI avanzato. Si distingue costantemente in:

• Recupero delle informazioni
• Generazione di contenuti
• Compiti di confronto
• Scrittura creativa

Utilizza efficacemente strumenti come google_serper e dimostra comprensione di argomenti complessi. Le sue capacità narrative evidenziano un salto nella creatività dell’AI.

Tuttavia, rimangono alcune carenze chiave:

• Calcolo: Ha difficoltà con la matematica a più passaggi, metodi di ricerca inefficienti e risposte errate.
• Sintesi: Identifica lo strumento corretto ma omette informazioni chiave.
• Processi di pensiero ripetitivi: Può rimanere bloccato in loop.
• Selezione limitata degli strumenti: Dipendenza eccessiva dalla ricerca per compiti che richiedono strumenti specializzati.

Punti di forza principali

• Generazione di contenuti solida
• Recupero informazioni efficace
• Ottimi confronti
• Straordinarie capacità di scrittura creativa

Punti di debolezza principali

• Scarse capacità di calcolo
• Sintesi incomplete
• Loop di ragionamento ripetitivi
• Set limitato di strumenti e selezione

Aree di miglioramento

• Motore di calcolo potenziato: Integrare una calcolatrice dedicata o migliorare la selezione degli strumenti.
• Sintesi migliorata: Utilizzare algoritmi robusti e strutturare i riassunti con elenchi puntati o titoli.
• Ragionamento dinamico: Interrompere i loop ripetitivi, esplorare alternative.
• Set di strumenti ampliato: Più strumenti e logiche di selezione più intelligenti.
• Aderenza alle istruzioni: Mantenere i limiti di parole specificati.
• Migliore organizzazione dell’output: Soprattutto per problemi con molti calcoli.