Gemini 1.5 Flash가 AI 에이전트로서 사고하는 방식

Task 1: Content Generation

프롬프트:
사용자가 “Start”라고 입력하면 다음을 수행해야 합니다:

• 콘텐츠 생성: 프로젝트 관리의 기본에 대한 포괄적이고 정보성 있는 글을 작성하되, 목표 설정, 범위 정의, 위임에 중점을 두세요.

에이전트 사고 과정

• (0:05): 프로젝트 관리 기본에 관한 프롬프트를 수신함.
• (0:16): 첫 번째 생각 표시:
  “프로젝트 관리에서 목표 설정, 범위, 위임에 대한 정보를 신뢰할 수 있는 소스에서 수집해야 합니다. 일반 정보와 모범 사례를 위해 Wikipedia와 Google 검색이 도움이 될 것입니다. 도구 사용: wikipedia”
• (0:28): 두 번째 생각:
  “Wikipedia는 프로젝트 관리에 대한 개요를 제공하지만, 목표 설정, 범위, 위임에 대한 자세한 내용이 부족합니다. Google 검색으로 보완이 필요합니다. 도구 사용: google_serper”
• (0:33): url_crawl_tool 사용 시도:
  “Google 검색 결과에는 목표 설정, 범위, 위임에 관한 더 구체적인 정보를 담은 기사 링크가 있습니다. 필요한 세부 정보를 수집하려면 이러한 기사에 접근해야 합니다. 도구 사용: url_crawl_tool”
• (0:43): url_crawl_tool에서 오류 발생 후 재시도:
  “URL을 가져오는 중 형식 오류가 발생했습니다. URL이 문자열의 JSON 배열로 제공되는지 확인해야 합니다. 올바른 형식으로 다시 시도합니다. 도구 사용: url_crawl_tool”

사고 과정 분석

• 프롬프트 이해: 프로젝트 관리 기본에 대한 구체적인 인사이트 요구를 정확히 해석함.
• 정보 수집 전략: Wikipedia로 시작 후, 더 자세한 정보를 위해 Google 검색 시도.
• 도구 활용: wikipedia와 google_serper를 사용하고, url_crawl_tool도 시도함.
• 오류 처리: 도구 오류를 인지하고 수정 시도하지만 반복적으로 오류 발생.

출력 분석

• 구조적: 목표 설정, 범위, 위임에 대한 명확한 제목 사용.
• 포괄적: 요청된 주제를 자세히 설명하고 실용적 조언 제공.
• 명확하고 간결함: 이해하기 쉬운 문체.
• 정보성: 가치 있는 인사이트와 모범 사례 제시.

출력 예시

프로젝트 관리 기본: 목표 설정, 범위, 위임

프로젝트 관리는 특정 목표를 정해진 시간과 예산 내에 달성하기 위해 프로젝트를 계획, 실행, 감독하는 중요한 분야입니다. 프로젝트 관리의 핵심은 프로젝트가 기한 내, 예산 내, 이해관계자가 만족할 수 있도록 완료되는 것입니다. 프로젝트 관리의 세 가지 기본 요소는 목표 설정, 프로젝트 범위 정의, 효과적인 위임입니다.

목표 설정

목표 설정은 프로젝트 관리의 첫 번째이자 가장 중요한 단계입니다. 목표는 프로젝트가 달성하고자 하는 바를 명확하고 간결하게 설명하는 진술입니다. 목표는 방향성을 제공하고 성공 측정의 기준이 됩니다. 효과적인 목표는 SMART해야 합니다: 구체적(Specific), 측정 가능(Measurable), 달성 가능(Achievable), 관련성 있는(Relevant), 기한 있는(Time-bound)이어야 합니다. 이 프레임워크는 목표가 명확하고, 특정 기간 내에 달성 가능하도록 보장합니다.

• 구체적: 목표는 정확히 무엇을 달성해야 하는지 명확하고 구체적으로 제시해야 합니다.
• 측정 가능: 진행 상황을 측정하고 목표 달성 시점을 판단할 수 있는 기준이 있어야 합니다.
• 달성 가능: 목표는 팀에 도전이 될 수 있지만, 프로젝트의 자원과 제약을 고려해 현실적이고 달성 가능해야 합니다.
• 관련성 있는: 목표는 더 넓은 비즈니스 목표와 이해관계자의 기대에 부합해야 합니다.
• 기한 있는: 목표는 명확한 완료 기한이 있어야 적시에 진행 상황을 확인할 수 있습니다.

• 소요 시간: 35초
• 가독성: Flesch-Kincaid 학년: 12 (점수: 12.23)
• 요약 길이: 585단어

결론:
도구 오류에도 불구하고, 에이전트는 고품질의 구조적인 글을 생성했습니다. 콘텐츠 생성의 탄력성이 돋보이지만, 반복적인 도구 사용 오류는 개선이 필요한 부분입니다.

Task 2: Calculation

프롬프트:
한 회사가 두 가지 제품을 판매합니다: 제품 A와 제품 B. 제품 A는 단위당 생산비용이 $30, 판매가는 $50입니다. 제품 B는 단위당 생산비용이 $40, 판매가는 $70입니다.

• 지난달 제품 A는 120개, 제품 B는 80개를 판매했습니다. 두 제품 판매로 발생한 총 매출액을 계산하세요.
• 두 제품 판매로 발생한 총 이익(매출 – 총 생산비용)을 계산하세요.
• 회사는 총 매출을 10% 증가시키고자 합니다. 단위당 생산비와 판매가는 변하지 않는다고 할 때, 이 목표를 달성하려면 각 제품을 몇 개 더 판매해야 하는지 계산하세요.

에이전트 사고 과정

• (0:06): 계산 프롬프트 수신.
• 내부 사고 과정은 표시되지 않고, 바로 계산에 돌입함.

출력 분석

• 정확한 계산: 총 매출($11,600)과 총 이익($4,800)을 정확히 계산. 매출 10% 증가는 $1,160이 필요함을 계산함.
• 간단한 해결책: 각 제품을 추가 10개씩 판매(총 $1,200 증가, 목표치보다 약간 초과) 제안.
• 설명 부족: 세부 계산 과정이나 단위 선택 근거 설명이 없음.

출력 예시

총 매출: $11,600
총 이익: $4,800
총 매출을 10%($1,160) 증가시키기 위해 회사는 제품 A와 B를 각각 약 10개씩 추가로 판매해야 합니다(총 $1,200 증가). 정확히 $1,160을 달성하는 정수 해는 없습니다.

• 소요 시간: 14초
• 가독성: 해당 없음
• 요약 길이: 54단어

결론:
에이전트는 계산을 정확히 이해하고 수행했으나, 설명과 사고 과정의 투명성이 부족했습니다. 일관성과 세부적인 설명이 신뢰성 향상에 도움이 될 것입니다.

Task 3: Summarization

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

에이전트 사고 과정

• (0:06): 생각: “글의 주요 내용을 100단어로 요약하되, 가장 중요한 부분에 집중합니다.”

출력 분석

• 간결함: 출력은 63단어로, 제한 내에 있음.
• 내용: AI 추론, 진화, 응용 사례, 발전, 윤리적 문제 등 주요 포인트 포착.
• 구조 및 명확성: 명확하고 간결하며 집중도가 높음.
• 지침 준수: 단어 수 및 초점 준수.

출력 예시

이 글은 AI 추론, 형식적·자연어 추론을 포괄하여, 의사결정 및 문제 해결에서의 핵심적 역할을 탐구합니다. 초기 시스템에서 OpenAI의 o1과 같은 최신 모델로의 진화, 의료 및 다양한 산업에서의 적용을 조명합니다. 정밀도와 효율성의 발전을 강조하며, 윤리적 문제, 과도한 전문화의 한계, 인간-AI 상호작용의 중요성도 다룹니다.

• 소요 시간: 9초
• 가독성: Flesch-Kincaid 학년: 18 (점수: 17.97)
• 요약 길이: 63단어

결론:
에이전트는 복잡한 정보를 간결하게 요약하는 데 뛰어난 능력을 보이며, 사고 과정이 부분적으로만 드러나도 요약에 강점을 보입니다.

Task 4: Comparison Task

프롬프트:
사용자가 “Start”라고 입력하면 다음을 수행해야 합니다:

전기차와 수소차의 환경 영향을 비교하세요. 에너지 생산, 차량 수명주기, 배출가스 등 다양한 요소를 포함하세요.

에이전트 사고 과정

• (0:06): 프롬프트 수신.
• (0:11): 상세 비교에 대한 명확화 프롬프트 제공됨.
• (0:15): 질문: “전기차와 수소차의 환경 영향에서, 에너지 생산, 차량 수명주기, 배출가스 측면의 주요 차이는 무엇인가?”

출력 분석

• 구조적: 에너지 생산, 차량 수명주기, 배출가스로 구분해 비교함.
• 포괄적: 전기 공급원, 수소 생산, 제조 영향, 배출 등의 측면을 다룸.
• 정확함: 현재 지식과 부합하는 정보 제공.
• 명확하고 간결함: 복잡한 개념을 이해하기 쉽게 설명.

출력 예시

전기차(EV)와 수소차의 환경영향은 에너지 생산, 차량 수명주기, 배출가스의 세 가지 주요 요소로 비교할 수 있습니다.

1. 에너지 생산
   • 전기차: 환경 영향은 전기 공급원에 따라 다릅니다. 재생에너지 사용 시 영향이 적고, 화석연료 사용 시 영향이 큽니다. 친환경 전력망일수록 지속 가능성이 높아집니다.
   • 수소차: 수소는 전기분해(재생에너지 사용 시 지속 가능) 또는 스팀 메탄 개질(일반적, 탄소포집 없으면 배출량 높음)로 생산됩니다. 생산 및 운송에 많은 에너지가 필요해 전체적 영향이 커집니다.

• 소요 시간: 9초
• 가독성: Flesch-Kincaid 학년: 16 (점수: 16.48)
• 요약 길이: 385단어

결론:
에이전트는 명확하고 잘 구성된 비교를 제시하며, 능동적 명확화 및 뛰어난 내용 구조화 능력을 보여줍니다.

Task 5: Creative Writing

프롬프트:
전기차가 내연기관 차량을 완전히 대체한 미래 세계를 배경으로 한 500단어 분량의 미래 지향적 이야기를 작성하세요. 환경 변화와 사회적 영향도 묘사하세요.

에이전트 사고 과정

• (0:06): 전기차만 존재하는 미래 세계의 환경 변화와 사회적 영향에 관한 프롬프트 수신.
• (0:16): 명확화 프롬프트 추가 수신.

출력 분석

• 창의적이고 묘사력 있음: 2050년을 배경으로 한 상상력 넘치는 이야기, 변화된 세계를 생생하게 묘사.
• 주제 적중: 대기질, 도시계획, 경제 변화, 라이프스타일 변화를 다룸.
• 구조적: 도입, 주제 전개, 성찰로 구성.
• 단어 수: 444단어(500단어보다 약간 모자람).
• 가독성: 서사에 적합한 중간 난이도.

출력 예시

2050년, 세계는 눈부신 변화를 경험했다. 대도시부터 작은 마을까지 모든 거리에서는 전기차(EV)의 부드러운 소리만이 흐르고, 내연기관 엔진의 굉음은 이제 박물관이나 향수를 자극하는 다큐멘터리에서만 들을 수 있었다.

• 소요 시간: 17초

결론:
에이전트는 몰입감 있고 미래지향적인 내러티브를 제시하며, 창의성, 구조, 프롬프트 요구사항의 충실한 반영 능력을 보여줍니다.

Gemini 1.5 Flash: 꾸준한 성능과 과제가 공존하는 강력한 AI

Gemini 1.5 Flash는 콘텐츠 생성, 요약, 비교, 창의적 글쓰기에서 꾸준히 강점을 보이며, wikipedia, google_serper 등 다양한 도구를 활용해 정보를 수집하고, 구조적이고 정보성 있는 결과물을 생산합니다. 프로젝트 관리, 환경 비교, 미래 소설 등 다양한 글쓰기 스타일과 지침에 유연하게 적응하는 능력도 뛰어납니다.

하지만 계산 작업은 여전히 과제로 남아 있습니다. 기본적인 계산은 정확하지만, 더 복잡한 문제에서는 설명이 부족하고, 사고 과정의 투명성이 떨어집니다. 동일한 질문에 서로 다른 답을 내놓고 이를 인정하지 않는 등 내부 메모리 혹은 일관성 관리에 문제가 있음을 시사합니다. 이러한 일관성 부족, 단순화된 해법, 세부 설명 미흡 등은 수학적·문제 해결 능력의 개선 필요성을 보여줍니다.

주요 강점

• 우수한 콘텐츠 생성: 다양한 주제에서 높은 품질의 구조적이고 정보성 있는 글을 일관되게 생성.
• 정확한 요약: 복잡한 정보를 지정된 단어 수 내에서 효과적으로 요약, 핵심 포인트 파악에 강함.
• 뛰어난 비교 능력: 여러 요소를 고려한 균형 잡힌 비교, 명확한 정보 전달.
• 창의적 글쓰기: 복잡한 시나리오를 창의적으로 탐구하고, 요구에 맞는 서사를 구조적으로 구성.
• 다양한 작업에 대한 적응력: 조사 기반 콘텐츠부터 창의적 스토리텔링까지 다양한 작업을 자연스럽게 수행.
• 전반적으로 우수한 도구 사용: 검색 도구를 효과적으로 활용하고, 과제에 맞는 적절한 도구를 선택(첫 번째 작업의 url_crawl_tool 사용에는 어려움이 있었음).

주요 약점

• 일관성 없는 계산 능력: 기본 계산은 정확하나, 복잡한 문제에서는 단순화하거나 일관성 없는 해답을 제시하고, 사고 과정 설명이 부족함.
• 문제 해결 과정의 투명성 부족: 특히 계산 시 사고 과정의 가시성이 떨어져 문제 해결 접근 방식을 완전히 파악하기 어려움.
• url_crawl_tool 관련 문제: 반복적으로 발생한 도구 오류는 도구 사용법 또는 오류 처리 개선이 필요함을 시사.
• 일관성 없는 답변: 여러 차례 동일 프롬프트에 서로 다른 답변을 하면서도 이를 인정하지 않음.

개선이 필요한 부분

• 계산 엔진 및 문제 해결력 강화: 더 견고한 계산 엔진 도입 및 사고 과정 설명력 향상 필요.
• 도구 사용 및 오류 처리 개선: url_crawl_tool 관련 문제 해결 및 도구 오류를 더 우아하게 처리하도록 개선.
• 투명성 증가: 특히 복잡한 작업에서 사고 과정을 더 명확히 제시해 이해도와 디버깅 용이성 향상.
• 일관성 체크: 동일 질문에 일관된 답변 제공 및 이전 답변이 달랐던 점을 인지하도록 개선.
• 후속 프롬프트 처리 개선: 명확화 프롬프트와 새로운 지침을 구분해 반복을 방지.