Hva driver AI-agenter som Grok Beta?

Hva driver AI-agenter som Grok Beta?

En praktisk utforskning av Grok Beta, med fokus på dens evne til å resonnere, problemløsning og kreative resultater på tvers av ulike reelle oppgaver.

Oppgave 1: Innholdsproduksjon

Prompt:
Når brukeren sier “Start” skal du:

  • Skriv en omfattende, informativ artikkel om prosjektledelsens grunnprinsipper, med spesielt fokus på å definere mål, omfang og delegering.
Task 1: Content Generation

Innledende oppgaveforståelse og informasjonsinnhenting

  • (0:06 – 0:17) Agenten mottar prompten og begynner umiddelbart å behandle oppgaven.
    Tankegang: For å skrive en omfattende artikkel om prosjektledelsens grunnprinsipper må jeg samle detaljert informasjon om å definere prosjektmål, omfang og delegering. Jeg starter med å bruke wikipedia-verktøyet for å få en bred oversikt over prosjektledelse, som kan inkludere disse komponentene. Bruker verktøy: wikipedia

  • (0:17 – 0:20) Agenten bestemmer seg for å bytte verktøy etter det innledende Wikipedia-søket.
    Tankegang: Wikipedia-oppføringen gir en god oversikt over prosjektledelse, men mangler spesifikke detaljer om å definere mål, omfang og delegering. Jeg bruker google_serper for å finne mer målrettet informasjon om disse aspektene. Bruker verktøy: google_serper

  • (0:20 – 0:24) Agenten fortsetter å bruke google_serper
    Tankegang: Jeg har samlet noen innsikter om å definere prosjektmål. Nå må jeg fordype meg i detaljene rundt omfang og delegering. Jeg bruker google_serper igjen for å finne detaljert informasjon om dette emnet. Bruker verktøy: google_serper

  • (0:24 – 0:38) Agenten gjentar samme tankegang, noe som indikerer en sløyfe eller kontinuerlig bruk av google_serper uten nye innsikter.
    Tankegang: Jeg har samlet noen innsikter om å definere prosjektmål og omfang. Nå må jeg fordype meg i detaljene rundt delegering i prosjektledelse. Jeg bruker google_serper igjen for å finne detaljert informasjon om dette emnet. Bruker verktøy: google_serper

Analyse av agentens tankeprosess:

  • Innledende forståelse: Korrekt identifisering av behovet for å samle informasjon om mål, omfang og delegering.
  • Verktøybruk: Starter med Wikipedia, bytter til Google Search (google_serper).
  • Repeterende tanker: Prosessen blir repeterende, noe som indikerer en sløyfe eller ineffektivitet.

Bot-utdrag:

Prosjektledelsens grunnprinsipper: Definering av mål, omfang og delegering

Definering av prosjektmål:

  • Spesifikke, målbare og tidsbundne mål som definerer hva et prosjekt skal oppnå.
    • Veiledning for prosjektet: Gir retning for teamet.
    • Målbarhet: Inkluderer KPI-er for å vurdere fremdrift og suksess.
      • Leveranser: Konkrete resultater
      • Eiendeler: Ressurser eller verktøy som er laget
      • Intangible mål: Forbedring av teamferdigheter eller kundetilfredshet

Definering av prosjektomfang:

  • Skisserer den totale mengden arbeid som kreves.
    • Setter grenser: Definerer hva som er inkludert/ekskludert.
    • Bryter ned prosjektet: Deler opp i håndterbare oppgaver.
      • Omfangsbeskrivelse: Skisserer mål, leveranser og nødvendig arbeid.
      • WBS (Work Breakdown Structure): Hierarkisk oppdeling av arbeidet.

Delegering i prosjektledelse:

  • Overføring av ansvar for oppgaver.
    • Effektivitet: Muliggjør fokus på overordnede oppgaver.
    • Riktig bruk av ferdigheter: Matcher oppgaver med teammedlemmers ferdigheter.
      • Klar kommunikasjon: Sikrer forståelse for oppgaver.
      • Myndighetsdeling: Gir teammedlemmer ansvar.
      • Støtte og oppfølging: Gir ressurser, fjerner hindringer, overvåker fremdrift.

Tid brukt: 38 sekunder
Lesbarhet: Flesch-Kincaid klassetrinn: 14, Flesch-Kincaid poeng: 14.38
Sammendragets lengde: 346 ord

Totalvurdering:
Høykvalitets, godt strukturert resultat. Prosessen er repeterende og mangler dyp innsikt, men resultatet er informativt og tydelig.

Oppgave 2: Beregning

Prompt:
Et selskap selger to produkter: Produkt A og Produkt B. Produkt A koster 30 dollar per enhet å produsere og selges for 50 dollar per enhet. Produkt B koster 40 dollar per enhet å produsere og selges for 70 dollar per enhet.

Selskapet solgte 120 enheter av Produkt A og 80 enheter av Produkt B forrige måned. Beregn den totale inntekten generert fra salget av begge produkter.

Beregn den totale fortjenesten generert fra salget av begge produktene (Inntekt – Totale produksjonskostnader).

Selskapet ønsker å øke den totale inntekten med 10 %. Hvor mange ekstra enheter av hvert produkt må de selge for å nå dette målet, gitt at produksjonskostnaden per enhet og salgsprisen per enhet forblir konstant?

Task 2: Calculation

Innledende oppgaveforståelse

  • (0:06)
    Tankegang: Beregn den totale inntekten og totale fortjenesten fra salget av Produkt A og Produkt B, og avgjør hvor mange ekstra enheter av hvert produkt som må selges for å øke totalinntekten med 10 %.

Analyse av agentens tankeprosess:

  • Begrenset innsikt—erkjenner bare oppgaven, viser ikke beregningsstrategi eller steg.

Bot-utdrag:

Agentens endelige svar:

  • Total inntektsberegning:
    • Produkt A: 120 enheter × $50 = $6 000
    • Produkt B: 80 enheter × $70 = $5 600
    • Total inntekt = $6 000 + $5 600 = $11 600
  • Total fortjenesteberegning:
    • Produkt A: 120 enheter × $30 = $3 600
      Fortjeneste = $6 000 – $3 600 = $2 400
    • Produkt B: 80 enheter × $40 = $3 200
      Fortjeneste = $5 600 – $3 200 = $2 400
    • Total fortjeneste = $2 400 + $2 400 = $4 800
  • Så, den totale inntekten fra salget av begge produktene forrige måned var $11 600, og total fortjeneste var $4 800.

Tid brukt: ~29 sekunder
Lesbarhet: Ingen poeng (utdrag ufullstendig)
Sammendragets lengde: Ikke relevant

Analyse av resultatet:
Ufullstendig resultat, men beregningene er nøyaktige og logisk strukturert for de oppgitte dataene.

Konklusjon:
Innledende forståelse er korrekt, men resultatet er ufullstendig og resonnementet er ikke synlig. Agenten kan utføre slike beregninger, men dette tilfellet ble avbrutt.

Oppgave 3: Oppsummering

Prompt:
Oppsummer hovedfunnene fra forrige artikkel på 100 ord, med fokus på de mest betydningsfulle delene.

Task 3: Summarization

Innledende oppgavevurdering og strategi

  • (0:05)
    Tankegang: Oppsummer hovedfunnene fra forrige artikkel på 100 ord, med fokus på de viktigste delene.

Analyse av agentens tankeprosess:
Agenten gjentar oppgaven; ingen detaljer om informasjonssortering eller strukturering.

Bot-utdrag:

Artikkelen utforsker AI-resonnering og understreker dens betydning for å etterligne menneskelig tankegang, forbedre beslutningstaking og problemløsning på tvers av ulike domener. Hovedpunktene inkluderer:

  • Historisk utvikling: Fra tidlige ekspertsystemer til moderne nevrale nettverk og symbolsk AI.
  • Helseapplikasjoner: AI sin rolle i diagnostikk, beslutningstaking, administrativ effektivitet og persontilpasset medisin.
  • Nylige fremskritt: OpenAI sitt o1-modell introduserer tankerekke-resonnering, sikkerhetsforbedringer og bemerkelsesverdig ytelse i STEM-benchmarks.

Artikkelen tar også for seg etiske hensyn, utfordringer som personvern, og implikasjonene av AI innen andre områder enn helse, og fremhever det transformative potensialet til AI-resonnering samtidig som den anerkjenner behovet for forsiktig håndtering av dens etiske og praktiske utfordringer.

Tid brukt: 11 sekunder
Lesbarhet: Flesch-Kincaid klassetrinn: 19, Poeng: 19.09
Sammendragets lengde: 104 ord

Analyse:
Presis, konsis oppsummering med punktlister. Overskrider ordgrensen noe. Lesbarheten er høy grunnet kompleksitet.

Konklusjon:
Effektiv oppsummering, men ingen innsikt i intern prosess eller strategi.

Oppgave 4: Sammenligningsoppgave

Prompt:
Når brukeren sier “Start” skal du: Sammenligne miljøpåvirkningen av elektriske kjøretøy med hydrogenbiler. Inkluder faktorer som energiproduksjon, kjøretøyets livsløp og utslipp.

Task 4: Comparison Task

Innledende oppgavevurdering og planlegging

  • (0:06)
    Tankegang: Sammenligne miljøpåvirkningen av elektriske kjøretøy med hydrogenbiler, med fokus på energiproduksjon, livsløp og utslipp.
  • (0:08)
    Mottar: “Kan du gi en detaljert sammenligning av miljøpåvirkningen til elektriske kjøretøy versus hydrogenbiler, med fokus på energiproduksjon, livsløp og utslipp?”
  • (0:11)
    Tankegang: Må samle informasjon om:
    • Energiproduksjon: Kilder til elektrisitet vs. hydrogen (grønn, blå, grå)
    • Kjøretøyets livsløp: Produksjon, bruk, vedlikehold, gjenvinning/avhending
    • Utslipp: Direkte og indirekte utslipp Bruker verktøy: google_serper
  • (0:14 – 0:23)
    Agenten gjennomgår søkeresultatene.
  • (0:23)
    Tankegang: Søkeresultatene gir et utgangspunkt for energiproduksjon. Trenger dypere analyse av livsløp og utslipp. Bruker verktøy: url_crawl_tool
  • (0:26)
    Tankegang: Feil ved henting av innhold; vurderer søkeresultatene manuelt i stedet. Bruker verktøy: google_serper
  • (0:29 – 0:53)
    Agenten genererer sammenligningsinnhold.

Analyse av agentens tankeprosess:

  • Identifiserer krav korrekt
  • Bruker hensiktsmessige verktøy
  • Tilpasser seg feil i forskningsverktøy
  • Går videre til å generere en godt strukturert sammenligning

Utdrag av bot-resultat:

Sammenligning av miljøpåvirkningen til elektriske kjøretøy (EV) og hydrogenbiler

For å forstå miljøpåvirkningen til EV og hydrogenbiler kreves en omfattende analyse av energiproduksjon, kjøretøyets livsløp og utslipp. Nedenfor følger en detaljert sammenligning av disse faktorene for begge kjøretøytypene.

1) Energiproduksjon

  • Elektriske kjøretøy (EV):

    • Drives av elektrisitet, produsert fra kull, naturgass, kjernekraft og fornybar energi (vind, sol, vannkraft).
    • Miljøpåvirkningen avhenger av energimiksen i strømnettet. Mer fornybar energi = renere EV.
  • Hydrogenbiler:

    • Hydrogen produseres via dampreformering av metan (grått hydrogen, høyt CO2) eller elektrolyse med fornybar energi (grønt hydrogen, lave utslipp).
    • Flertallet produseres via SMR, som har stort karbonavtrykk. Grønt hydrogen krever betydelig fornybar energi.

(Ytterligere seksjoner i det opprinnelige resultatet sammenligner livsløp og utslipp.)

Tid brukt: 54 sekunder
Lesbarhet: Flesch-Kincaid klassetrinn: 17, Poeng: 17.08
Sammendragets lengde: 855 ord

Analyse av resultatet:
Omfattende, nøyaktig og godt organisert med klare overskrifter. Agenten tilpasser seg feil og dekker alle nødvendige aspekter.

Konklusjon:
Sterk evne til å syntetisere og presentere kompleks informasjon, selv når verktøyfeil oppstår.

Oppgave 5: Kreativ skriving

Prompt:
Skriv en futuristisk fortelling (500 ord) satt i en verden hvor elektriske kjøretøy har erstattet tradisjonelle forbrenningsmotorer fullstendig. Beskriv miljøendringer og samfunnspåvirkning.

Task 5: Creative Writing

Innledende oppgaveforståelse

  • (0:06)
    Tankegang: Skriv en futuristisk fortelling (500 ord) satt i en verden der elektriske kjøretøy har erstattet tradisjonelle forbrenningsmotorer fullstendig. Beskriv miljøendringer og samfunnspåvirkning.

Analyse av agentens tankeprosess:
Agenten identifiserer alle krav korrekt.

Analyse av resultatet:

  • Kreativ og beskrivende: Engasjerende historie som skildrer en fremtid formet av elektriske kjøretøy.
  • Tar opp sentrale temaer: Miljøfordeler, samfunnsendringer, økonomiske skifter.
  • Godt strukturert: Logisk narrativ progresjon.
  • Antall ord: 587 ord (overskrider målet noe).
  • Lesbarhet: Moderat kompleksitet.

Utdrag av bot-resultat:

I år 2050 hadde verden gjennomgått en omveltning så dyp at det virket som en drøm fra fortiden. Den tidligere allestedsnærværende duren fra forbrenningsmotorer var erstattet av den rolige summingen fra elektriske kjøretøy, eller EV-er, som de ble kalt. Dette skiftet hadde ikke bare endret måten folk forflyttet seg på, men hadde formet selve samfunnsstrukturen og miljøet.

Fremtidens by

I hjertet av det som en gang var en smogfylt storby, lå nå New Eden, en by der luften var ren og himmelen var et lerret av blått. Gatene, som tidligere var fulle av bensinstasjoner, hadde nå solcelledrevne ladestasjoner, deres slanke design smeltet inn i bylandskapet. Infrastruktur hadde utviklet seg; veiene var smalere, med dedikerte filer for autonome elektriske kjøretøy, noe som reduserte trafikk og økte sikkerheten.

Tid brukt: 10 sekunder

Konklusjon:
Agenten leverer en kreativ, detaljert fortelling, og oppfyller alle kravene i prompten.

Avsluttende tanker

Vårt dypdykk i Grok Beta sine evner på tvers av ulike oppgaver har avdekket et fascinerende, om enn delvis skjult, bilde av denne avanserte AI-agenten. Selv om videoformatet ga begrenset innsyn i agentens interne tankeprosesser, sier kvaliteten på resultatene mye om potensialet. Fra å lage informativt innhold om prosjektledelse til å beregne komplekse inntektsscenarier og veve fantasifulle, futuristiske fortellinger, leverte Grok Beta imponerende resultater gjennomgående.

  • Innholdsproduksjon: Sterk research, syntese og strukturert skriving.
  • Oppsummering: Acc

Vanlige spørsmål

Hva er AI-agenter som Grok Beta?

AI-agenter som Grok Beta er avanserte autonome systemer designet for komplekse problemløsninger, resonnering og kreative oppgaver, ofte ved å bruke verktøykall og virkelige data for å levere handlingsrettede resultater.

Hvordan presterer Grok Beta innen resonnering og utførelse av oppgaver?

Grok Beta viser sterke evner innen resonnering og innholdsproduksjon på oppgaver som prosjektledelsesanalyse, beregninger, oppsummering, tekniske sammenligninger og kreativ skriving, selv om dens synlige tankegang kan være begrenset eller repeterende.

Hva er begrensningene som er observert hos Grok Beta?

Selv om Grok Beta konsekvent produserer innhold av høy kvalitet, er dens synlige resonneringssteg noen ganger repeterende eller sparsomme, og i enkelte tilfeller kan resultater være ufullstendige eller mangle detaljert innsikt i dens interne beslutningsprosess.

Kan jeg bruke FlowHunt til å bygge mine egne AI-agenter som Grok Beta?

Ja, FlowHunt lar deg bygge, tilpasse og sette ut dine egne AI-agenter og chatboter ved hjelp av intuitive verktøy og maler, med støtte for avanserte arbeidsflyter og sanntids kunnskapsintegrasjon.

Start med å bygge med FlowHunt AI-agenter

Klar for å lage dine egne AI-løsninger? Oppdag FlowHunt sin intuitive plattform for å bygge autonome AI-agenter og chatboter.

Lær mer

Logikken bak AI-agenter: Claude 3 Haiku
Logikken bak AI-agenter: Claude 3 Haiku

Logikken bak AI-agenter: Claude 3 Haiku

Utforsk de avanserte egenskapene til Claude 3 Haiku AI-agent. Dette dypdykket avslører hvordan den går utover tekstgenerering, og viser frem dens evner til reso...

7 min lesing
AI Agents Claude 3 +6
Forstå AI-agenter: Sinnet til GPT 4o Mini
Forstå AI-agenter: Sinnet til GPT 4o Mini

Forstå AI-agenter: Sinnet til GPT 4o Mini

Utforsk de avanserte egenskapene til AI-agenten GPT-4o Mini. Dette dypdykket viser hvordan den går utover tekstgenerering, og demonstrerer dens evne til resonne...

7 min lesing
AI AI Agents +4
Sinne til AI-agenter: Gemini 2.0 Flash Experimental
Sinne til AI-agenter: Gemini 2.0 Flash Experimental

Sinne til AI-agenter: Gemini 2.0 Flash Experimental

Utforsk de avanserte egenskapene til Gemini 2.0 Flash Experimental AI-agent. Dette dypdykket viser hvordan den går utover tekstgenerering, og demonstrerer dens ...

9 min lesing
AI Gemini 2.0 +5