AI 에이전트의 사고방식: Gemini 2.0 Flash Experimental

Task 1: Content Generation

프롬프트:
사용자가 “Start”라고 말하면, 다음을 수행합니다:

• 콘텐츠 생성: 프로젝트 관리의 기본 원칙에 대해, 특히 목표 정의, 범위 설정, 위임에 초점을 맞춘 포괄적이고 정보성 있는 글을 작성합니다.

초기 과제 이해 및 정보 수집

• (0:04) 에이전트가 프롬프트를 받음:
  프로젝트 관리의 기본 원칙, 특히 목표 정의, 범위, 위임에 대한 상세 정보를 수집하라는 요구.

• (0:06) 에이전트가 처리 시작 및 첫 번째 사고 표시:
  사고: 프로젝트 관리의 기본 원칙, 특히 목표 정의, 범위, 위임에 대한 상세 정보를 수집하기 위해 google search를 사용해야 함. 사용 도구: google_serper

• (1:04) 에이전트가 두 번째 사고 표시:
  사고: 프로젝트 관리의 기본 원칙, 특히 목표 정의, 범위, 위임에 대한 상세 정보를 수집하기 위해 이 URL들을 확인해야 함. 사용 도구: url_crawl_tool

• (1:30) 에이전트가 세 번째 사고 표시:
  사고: ‘프로젝트 관리에서의 목표 정의’에 대해 검색하여 목표에 대한 더 정확한 이해를 얻어야 함. 사용 도구: google_serper

• (1:34) 에이전트가 네 번째 사고 표시:
  사고: 크롤링된 웹사이트의 정보를 활용해 프로젝트 관리의 기본 원칙, 즉 목표 정의, 범위, 위임에 대한 상세 개요를 제공해야 함. 또한 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 명확하게 콘텐츠를 구성해야 함. 사용 도구: google_serper

• (1:42) 에이전트가 다섯 번째 사고 표시:
  사고: ‘프로젝트 관리에서의 범위 정의’에 대해서도 검색하여 범위에 대한 명확한 정의를 제공해야 함. 사용 도구: google_serper

에이전트 사고 과정 분석

• 프롬프트 이해: 에이전트는 프롬프트를 정확히 해석하여 프로젝트 관리의 기본 원칙(목표, 범위, 위임)에 집중함.
• 정보 수집 전략: google_serper와 url_crawl_tool을 혼합 사용, 처음에는 포괄적으로 시작하여 이후에는 명확한 정의를 찾음.
• 도구 사용: 검색과 직접 크롤링을 시도하나, url_crawl_tool의 반복 사용은 정보 검색상의 문제를 시사.
• 목표 검색: “프로젝트 목표 정의”와 “프로젝트 범위 정의”에 대해 검색.
• 콘텐츠 포맷팅: 명확한 포맷팅의 중요성을 인식.

결과 분석

• 구조 및 구성: 명확성을 위해 제목과 부제목 사용(목표 정의, 범위 관리, 효과적 위임 등).
• 콘텐츠 품질: SMART 프레임워크를 활용한 목표 설정 등, 정보성이 뛰어나고 정확함.
• 명확성 및 가독성: 간결하고, 일반 독자에게도 쉽게 이해될 수 있도록 작성됨(Flesch-Kincaid Grade Level 12).
• 완결성: 프롬프트의 핵심 부분을 모두 다룸.
• 분량 및 세부성: 충분히 상세함(709단어).

Bot 출력 예시

프로젝트 관리 기본: 목표 정의, 범위, 위임

프로젝트 관리는 소규모 팀 프로젝트에서 대규모 조직 이니셔티브까지 모든 과업의 성공적인 완수를 보장하는 핵심 학문입니다. 프로젝트 관리의 핵심은 명확한 목표 설정, 잘 관리된 범위, 효과적인 위임이라는 세 가지 기본 축에 의존합니다. 이 요소들을 이해하고 숙달하는 것은 모든 프로젝트 관리자에게 필수적입니다.

1. 목표 정의

프로젝트 목표란 프로젝트가 달성하고자 하는 구체적이고 측정 가능한 목표를 뜻합니다. 목표는 프로젝트 팀의 나침반 역할을 하며, 성공의 기준을 정의합니다. 잘 정의된 목표는 다음과 같습니다:

• 구체적: 명확하고 모호함이 없음(예: “고객 만족도 점수를 Q4 말까지 15% 증가”).
• 측정 가능: 정해진 지표와 목표치로 수치화 가능.
• 달성 가능: 자원과 능력을 고려해 현실적.
• 관련성: 전략적 목표 및 조직 미션과 연계.
• 기한 설정: 명확한 마감일 또는 기간 명시.

예시:

• [날짜]까지 [기능 수]를 갖춘 신제품 출시.
• [기간] 내 프로젝트 비용 [퍼센트] 절감.
• [기간] 동안 웹사이트 트래픽 [퍼센트] 증가.
• [날짜]까지 [도구/프로세스] 도입을 통한 팀 협업 향상.

소요 시간:
에이전트가 0:04에 프롬프트를 받고 2:07에 완료(약 2분 3초 소요).

결론:
에이전트는 고품질의 글을 생성하고, 프롬프트를 잘 이해하며, 정보를 효과적으로 수집하고, 콘텐츠를 명확하게 구조화함. url_crawl_tool의 반복 사용은 에러 처리 혹은 대체 접근법의 개선 필요성을 시사.

Task 2: Calculation

프롬프트:
한 회사가 두 제품을 판매합니다: 제품 A와 제품 B. 제품 A의 생산 단가는 개당 30달러, 판매가는 개당 50달러입니다. 제품 B의 생산 단가는 개당 40달러, 판매가는 개당 70달러입니다.

지난달, 제품 A는 120개, 제품 B는 80개를 판매했습니다. 두 제품의 총 매출을 계산하세요.

두 제품의 총 이익(매출 – 전체 생산 비용)을 계산하세요.

회사는 총 매출을 10% 증가시키고자 합니다. 단위당 생산 비용과 판매가는 동일하다고 가정할 때, 각 제품을 몇 개 더 팔아야 이 목표를 달성할 수 있나요?

초기 과제 이해 및 정보 수집

• (0:05) 에이전트가 프롬프트 수신: 두 제품의 총 매출 계산.
• (0:07) 에이전트 사고: Google 검색 사용(google_serper).
• (0:10) 에이전트 출력: 총 매출 = $11,600.
• (0:13) 프롬프트 수신: 총 이익 계산.
• (0:17) 사고: Google 검색 사용.
• (0:22) 출력: 총 이익 = $4,800.
• (0:24) 프롬프트 수신: 매출 10% 증가를 위한 추가 판매 수량.
• (0:32-1:02) 반복 사고: Google 검색 사용, 반복 루프에 갇힘.

사고 과정 분석

• 프롬프트 이해: 매출, 이익, 매출 증가 목표에 대한 요구를 정확히 해석함.
• 정보 수집: Google 검색(google_serper)에만 의존함.
• 도구 사용: 전문 계산 도구 미사용, 복잡한 문의에서 검색 루프에 갇힘.

결과 분석

• 정확성: 매출과 이익 답변은 정확함. 매출 증가에 필요한 추가 판매량 답변은 부정확(정답은 제품 A 12개, 제품 B 8개 추가).
• 명확성: 최종 출력은 명확하고 정돈됨.
• 구조: 각 프롬프트를 개별적으로 처리.

Bot 출력 예시

1. 총 매출: $11,600
2. 총 이익: $4,800
3. 총 매출을 10% 증가시키려면, 제품 A 10개 및 제품 B 10개 추가 필요(실제는 12개와 8개).

소요 시간:
0:05에 프롬프트 수신, 1:06에 출력(약 1분 1초).

결론:
에이전트는 프롬프트를 이해하고 단순 계산은 잘 수행하지만, 다단계 계산에는 약점이 있으며 반복 루프에 빠질 수 있음. 전문 계산 도구와 문제 해결 전략 개선이 필요함.

Task 3: Summarization

프롬프트:
이전 글의 주요 발견을 100단어로 요약하되, 가장 중요한 부분에 집중하세요.

초기 과제 이해 및 정보 수집

• (0:01) 에이전트가 프롬프트와 텍스트를 수신.
• (0:37) 에이전트 사고: 텍스트 읽고, AI 추론, 응용, OpenAI의 o1 모델에 대한 핵심 요점 요약, text_summarize_tool 사용.

사고 과정 분석

• 프롬프트 이해: 요약 과제를 정확히 해석.
• 정보 수집: 외부 검색 불필요, 텍스트 내 정보 활용.
• 도구 사용: text_summarize_tool 사용, 그러나 텍스트 일부만 요약.

결과 분석

• 구조: 단일 문단; 불릿/섹션 활용 시 개선 가능.
• 콘텐츠 품질: 주요 요점(AI 추론, 응용, OpenAI o1 모델) 포착, 그러나 안전성, STEM 성능, 환각 저감, 데이터 다양성, 비용 효율성 등은 누락.
• 명확성: 명확하고 간결함, 고수준 글쓰기.
• 완결성: 충분히 포괄적이지 않음; 주요 세부사항 누락.
• 분량: 115단어(원문 514단어).

Bot 출력 예시

AI 추론은 인간 사고 과정을 모방하며, 고급 AI 시스템에서 핵심적인 역할을 합니다. 이는 형식적 추론(규칙 기반)과 자연어 추론(모호성 처리)을 포함합니다. AI 추론은 다양한 분야에서 의사결정, 문제 해결, 인간-AI 상호작용을 향상시킵니다. 과거에는 단순 규칙 기반 시스템에서 전문가 시스템, 신경망, GPT 및 뉴로-심볼릭 AI로 발전해왔습니다. 응용 분야는 의료(진단, 임상 결정, 맞춤 의료), 금융(프로세스 최적화, 사기 탐지) 등 다양합니다. 효율성과 정확성을 제공하지만, 과도한 특수화와 윤리적 문제 등 도전 과제도 존재합니다. OpenAI의 o1 모델은 chain-of-thought 추론, 강화된 안전성, STEM 벤치마크 최고 성과를 통해 진보를 보여줍니다. 이 모델들은 환각 현상을 줄이고 비용 효율성도 제공합니다.

소요 시간:
0:01에 프롬프트 수신, 0:40에 출력(39초).

결론:
에이전트는 요약 과제를 이해하지만, 출력의 완결성이 부족함. 요약 및 구조화 기법의 개선이 필요함.

Task 4: Comparison Task

프롬프트:
사용자가 “Start”라고 말하면, 다음을 수행합니다:

전기차와 수소차의 환경 영향을 비교하세요. 에너지 생산, 차량 수명 주기, 배출량 등의 요소를 포함하세요.

초기 과제 이해 및 정보 수집

• (0:05) 프롬프트 수신: 전기차와 수소차의 환경 영향 비교.
• (0:08) 사고: Google 검색 사용.
• (0:24-0:35) Google 검색 지속, 이후 검색 결과를 활용해 비교 수행.

사고 과정 분석

• 프롬프트 이해: 비교 분석 과제임을 인식.
• 정보 수집: Google 검색 활용.
• 도구 사용: 해당 분석에 적합한 검색 도구 사용.
• 집중 포인트: 에너지 생산, 수명 주기, 배출량 포함.

결과 분석

• 구조: 에너지 생산, 차량 수명 주기, 배출량, 요약으로 구분.
• 포괄성: 주요 환경 요소(에너지원, 수소 생산, 제조, 폐기 등) 모두 다룸.
• 명확성: 명확하나 일부 문장은 복잡함.
• 균형성: 각 기술의 장단점 모두 제시.

Bot 출력 예시

에너지 생산:

• 전기차: 환경 영향은 전기 생산원에 따라 다름; 재생에너지는 탄소 발자국이 최소, 화석연료는 증가.
• 수소차: 수소 생산 방식에 따라 다름; 현재 대부분 천연가스에서 생산(이산화탄소 다량 배출). 재생에너지 기반 전기분해 시 친환경적.

소요 시간:
0:05에 프롬프트 수신, 0:35에 출력(30초).

가독성:

• Flesch-Kincaid Grade Level: 14
• Flesch-Kincaid Score: 14.44
• 요약 길이: 613단어

결론:
에이전트는 구조적이고 균형 잡힌, 포괄적인 비교를 제공함. 문장 구조가 더 단순해지면 가독성이 향상될 수 있음.

Task 5: Creative Writing

프롬프트:
전기차가 내연기관 차량을 완전히 대체한 미래 세계를 배경으로, 환경 변화와 사회적 영향을 묘사하는 500단어 분량의 미래 소설을 작성하세요.

초기 과제 이해 및 정보 수집

• (0:05) 전기차만 존재하는 미래에 대한 창의적 글쓰기 프롬프트 수신.
• (0:16) 최종 출력 표시.

사고 과정 분석

• 프롬프트 이해: 창의적, 미래 지향적 내러티브 요구를 정확히 해석.
• 정보 수집: 내부 지식과 창의성에 의존.
• 집중 포인트: 환경 및 사회 변화 모두를 다룸.

결과 분석

• 창의성: 몰입감 있는 내러티브, 생생한 미래상 제시.
• 구조: 환경 변화에서 사회 변화로 논리적으로 전개.
• 포괄성: 대기질, 도시 경관, 에너지, 인프라, 고용, 접근성, 지정학 등 다룸.
• 균형성: 긍정적 측면과 도전과제(전기 수요, 배터리 지속 가능성 등) 모두 언급.
• 내러티브 보이스: 일관되고 묘사적이며 희망적.

Bot 출력 예시

2045년, 세계는 극적인 변화를 겪었다. 한때 도로를 가득 메웠던 내연기관의 웅웅거림은 사라지고, 이제는 전기차(EV)의 거의 소리 없는 회전음만이 들렸다. 이 변화는 단순한 기술 혁명을 넘어, 환경과 인간 삶이 이전에 없던 방식으로 조화를 이루는 사회적 변혁이기도 했다.

대도시의 하늘은 매연과 배기 가스로 뒤덮였던 과거와 달리, 이제는 푸른 창공이 시야를 가득 채웠다. 공기는 맑고, 녹음의 향기가 감돌았으며, 오염의 쓴맛 대신 신선함이 가득했다. 호흡기 질환은 크게 줄어들어 의료 시스템의 부담이 완화되고, 삶의 질도 크게 향상되었다. 사람들은 맑은 공기를 깊이 들이마시며, 이 단순한 행위가 변화의 상징이 되었다.

소요 시간:
0:05에 프롬프트 수신, 0:16에 출력(11초).

가독성:

• Flesch-Kincaid Grade Level: 14
• Flesch-Kincaid Score: 13.58
• 요약 길이: 623단어

결론:
에이전트는 창의적 글쓰기에 탁월하며, 환경 및 사회 변화 모두를 다루는 상상력 넘치는 글을 체계적으로 생성함.

Gemini 2.0 Flash Experimental: 미래형 AI의 가능성과 성장 과제

Gemini 2.0 Flash Experimental은 고급 AI 에이전트로서 상당한 가능성을 보여줍니다. 특히 다음 영역에서 일관되게 좋은 성과를 보입니다:

• 정보 검색
• 콘텐츠 생성
• 비교 분석
• 창의적 글쓰기

google_serper 등 도구를 효과적으로 사용하며, 복잡한 주제에도 이해를 보입니다. 내러티브 능력은 AI 창의성의 새로운 도약을 시사합니다.

하지만, 주요 한계도 존재합니다:

• 계산: 다단계 수학 문제에서 약점, 비효율적 검색 기반 접근, 오답 발생.
• 요약: 올바른 도구는 선택하나, 핵심 정보 누락.
• 반복 사고 과정: 루프에 갇히는 현상.
• 제한된 도구 선택: 복잡한 작업에 검색 도구에만 의존.

주요 강점

• 강력한 콘텐츠 생성
• 효과적인 정보 검색
• 탁월한 비교 분석
• 뛰어난 창의 글쓰기

주요 약점

• 계산 능력 부족
• 불완전한 요약 결과
• 반복적 사고 루프
• 제한된 도구 및 선택

개선 필요 영역

• 고급 계산 엔진: 전용 계산기 통합 또는 도구 선택 개선.
• 향상된 요약: 강력한 알고리즘 활용, 불릿 또는 제목 구조화.
• 동적 추론: 반복 루프 탈출, 대안 모색.
• 도구 확장: 더 다양한 도구와 스마트한 선택 로직.
• 지침 준수: 단어 수 등 요구사항 철저 준수.
• 출력 구조 개선: 특히 계산 중심 문제에서 명확한 구성.