Umysł agentów AI: Gemini 2.0 Flash Experimental

Zadanie 1: Generowanie treści

Polecenie:
Gdy użytkownik powie „Start”, powinieneś:

• Generowanie treści: Napisz kompleksowy, informacyjny artykuł o podstawach zarządzania projektami, ze szczególnym uwzględnieniem definiowania celów, zakresu oraz delegowania zadań.

Wstępne zrozumienie zadania i gromadzenie informacji

• (0:04) Agent otrzymuje polecenie:
  Zbierz szczegółowe informacje o podstawach zarządzania projektami, zwłaszcza o definiowaniu celów, zakresu i delegowaniu zadań.

• (0:06) Agent rozpoczyna przetwarzanie i wyświetla pierwszą myśl:
  Myśl: Muszę użyć wyszukiwarki google, aby zebrać szczegółowe informacje o podstawach zarządzania projektami, ze szczególnym uwzględnieniem definiowania celów, zakresu i delegowania. Używam narzędzia: google_serper

• (1:04) Agent rozpoczyna przetwarzanie i wyświetla drugą myśl:
  Myśl: Muszę przejrzeć te adresy URL, aby zebrać szczegółowe informacje o podstawach zarządzania projektami, ze szczególnym uwzględnieniem definiowania celów, zakresu i delegowania. Używam narzędzia: url_crawl_tool

• (1:30) Agent rozpoczyna przetwarzanie i wyświetla trzecią myśl:
  Myśl: Powinienem wyszukać „definicja celów projektu w zarządzaniu projektami”, aby uzyskać precyzyjniejsze zrozumienie, czym są cele projektu. Używam narzędzia: google_serper

• (1:34) Agent rozpoczyna przetwarzanie i wyświetla czwartą myśl:
  Myśl: Wykorzystam informacje ze zindeksowanych stron internetowych, aby dostarczyć szczegółowy przegląd podstaw zarządzania projektami, ze szczególnym uwzględnieniem definiowania celów, zakresu i delegowania. Powinienem też zadbać o czytelny format treści. Używam narzędzia: google_serper

• (1:42) Agent rozpoczyna przetwarzanie i wyświetla piątą myśl:
  Myśl: Powinienem także wyszukać „definicja zakresu projektu w zarządzaniu projektami”, aby przedstawić jasną definicję zakresu projektu. Używam narzędzia: google_serper

Analiza procesu myślowego agenta

• Zrozumienie polecenia: Agent prawidłowo interpretuje polecenie, koncentrując się na podstawach zarządzania projektami: cele, zakres i delegowanie.
• Strategia gromadzenia informacji: Wykorzystuje mieszankę google_serper i url_crawl_tool, zaczynając szeroko, a następnie szukając precyzyjnych definicji.
• Użycie narzędzi: Próbuje zarówno wyszukiwania, jak i bezpośredniego indeksowania, ale powtórzenia url_crawl_tool sugerują możliwe problemy z pobieraniem.
• Ukierunkowane wyszukiwania: Szuka definicji „celów projektu” i „zakresu projektu”.
• Formatowanie treści: Zwraca uwagę na przejrzysty format dla łatwiejszego zrozumienia przez użytkownika.

Analiza wyniku

• Struktura i organizacja: Używa nagłówków i podtytułów dla przejrzystości (Definiowanie celów, Zarządzanie zakresem, Skuteczne delegowanie).
• Jakość treści: Informacyjna i poprawna, wykorzystuje metodę SMART do celów i podaje jasne wyjaśnienia.
• Przejrzystość i czytelność: Jasne, zwięzłe, dostępne dla szerokiego odbiorcy (poziom Flesch-Kincaid 12).
• Kompletność: Obejmuje wszystkie kluczowe aspekty polecenia.
• Długość i szczegółowość: Wystarczająco szczegółowy (709 słów).

Fragment odpowiedzi bota

Podstawy zarządzania projektami: Definiowanie celów, zakresu i delegowania

Zarządzanie projektami to kluczowa dyscyplina zapewniająca pomyślne zakończenie każdego przedsięwzięcia, niezależnie czy to mały projekt zespołowy, czy duża inicjatywa organizacyjna. U podstaw skutecznego zarządzania projektami leżą trzy filary: jasno określone cele, dobrze zarządzany zakres oraz efektywne delegowanie. Zrozumienie i opanowanie tych elementów jest niezbędne dla każdego kierownika projektu.

1. Definiowanie celów

Cele projektu to konkretne, mierzalne rezultaty, które projekt ma osiągnąć. Stanowią one kompas dla zespołu projektowego i wyznaczają, czym jest sukces. Dobrze określone cele są:

• Konkretne: Jasne i jednoznaczne (np. „zwiększyć satysfakcję klientów o 15% do końca IV kwartału”).
• Mierzalne: Możliwe do zmierzenia dzięki wskaźnikom i celom liczbowym.
• Osiągalne: Realistyczne, biorąc pod uwagę zasoby i możliwości.
• Istotne: Zgodne z celami strategicznymi i misją organizacji.
• Określone w czasie: Powiązane z konkretnym terminem lub ramą czasową.

Przykłady:

• Wprowadzenie nowego produktu do [data] z [liczbą] funkcji.
• Redukcja kosztów projektu o [procent] w ciągu [okresu].
• Zwiększenie ruchu na stronie o [procent] w [okresie].
• Usprawnienie współpracy zespołu poprzez wdrożenie [narzędzia/procesu] do [data].

Czas realizacji:
Agent otrzymuje polecenie o 0:04, kończy o 2:07 (około 2 minuty i 3 sekundy).

Wnioski:
Agent generuje wysokiej jakości artykuł, wykazuje dobre zrozumienie, efektywnie gromadzi informacje i czytelnie formatuje treść. Powtarzające się próby url_crawl_tool wskazują na potrzebę poprawy obsługi błędów lub alternatywnych metod.

Zadanie 2: Obliczenia

Polecenie:
Firma sprzedaje dwa produkty: Produkt A i Produkt B. Koszt wyprodukowania Produktu A to 30$ za sztukę, a cena sprzedaży to 50$ za sztukę. Koszt wyprodukowania Produktu B to 40$ za sztukę, a cena sprzedaży to 70$ za sztukę.

W zeszłym miesiącu firma sprzedała 120 sztuk Produktu A i 80 sztuk Produktu B. Oblicz całkowity przychód ze sprzedaży obu produktów.

Oblicz całkowity zysk ze sprzedaży obu produktów (przychód – całkowity koszt produkcji).

Firma chce zwiększyć całkowity przychód o 10%. Ile dodatkowych sztuk każdego produktu musi sprzedać, aby osiągnąć ten cel, zakładając, że koszty produkcji i ceny sprzedaży za sztukę pozostają takie same?

Wstępne zrozumienie zadania i gromadzenie informacji

• (0:05) Agent otrzymuje polecenie: oblicz całkowity przychód z obu produktów.
• (0:07) Myśl agenta: użyj wyszukiwarki Google (google_serper).
• (0:10) Agent odpowiada: Całkowity przychód = 11 600$.
• (0:13) Otrzymuje polecenie: oblicz całkowity zysk z obu produktów.
• (0:17) Myśl: użyj wyszukiwarki Google.
• (0:22) Odpowiedź: Całkowity zysk = 4 800$.
• (0:24) Otrzymuje polecenie: Ile dodatkowych sztuk, by zwiększyć przychód o 10%?
• (0:32-1:02) Powtarzające się myśli: użyj wyszukiwarki Google, wydaje się utknąć w pętli.

Analiza procesu myślowego agenta

• Zrozumienie polecenia: Poprawnie interpretuje polecenia: przychód, zysk, konieczny wzrost sprzedaży.
• Gromadzenie informacji: Ogranicza się do wyszukiwarki Google (google_serper).
• Użycie narzędzi: Brak użycia specjalistycznych narzędzi do obliczeń; utknięcie w pętli przy złożonym zapytaniu.

Analiza wyniku

• Poprawność: Odpowiedzi dotyczące przychodu i zysku są prawidłowe. Odpowiedź na temat wzrostu przychodu jest błędna; poprawnie powinno być „12 sztuk Produktu A i 8 sztuk Produktu B”.
• Przejrzystość: Ostateczna odpowiedź jest jasna i uporządkowana.
• Struktura: Odpowiada na każde polecenie osobno.

Fragment odpowiedzi bota

1. Całkowity przychód: 11 600$
2. Całkowity zysk: 4 800$
3. Aby zwiększyć przychód o 10%, potrzeba około 10 dodatkowych sztuk Produktu A i 10 dodatkowych sztuk Produktu B (powinno być 12 i 8).

Czas realizacji:
Polecenie o 0:05, odpowiedź o 1:06 (około 1 minuta i 1 sekunda).

Wnioski:
Agent rozumie polecenia i radzi sobie z prostymi obliczeniami, ale ma trudności z wieloetapowymi obliczeniami i wpada w powtarzające się pętle. Potrzebuje specjalistycznych narzędzi i lepszych strategii rozwiązywania problemów.

Zadanie 3: Podsumowanie

Polecenie:
Podsumuj najważniejsze wnioski z poprzedniego artykułu w 100 słowach, skupiając się na najistotniejszych sekcjach.

Wstępne zrozumienie zadania i gromadzenie informacji

• (0:01) Agent otrzymuje polecenie i tekst do analizy.
• (0:37) Myśl agenta: przeczytać tekst i streścić kluczowe punkty dotyczące rozumowania AI, zastosowań i modeli o1 OpenAI, korzystając z text_summarize_tool.

Analiza procesu myślowego agenta

• Zrozumienie polecenia: Poprawnie interpretuje zadanie podsumowania.
• Gromadzenie informacji: Nie wymaga zewnętrznego wyszukiwania; całość w tekście.
• Użycie narzędzi: Używa text_summarize_tool, ale podsumowuje tylko część tekstu.

Analiza wyniku

• Struktura: Jeden akapit; można by ulepszyć, stosując wypunktowania/sekcje.
• Jakość treści: Uchwycone główne punkty (rozumowanie AI, zastosowania, modele o1 OpenAI), ale pomija szczegóły jak funkcje bezpieczeństwa, wydajność w STEM, ograniczanie halucynacji, różnorodność danych, opłacalność.
• Przejrzystość: Jasne, zwięzłe, na wyższym poziomie.
• Kompletność: Nie w pełni wyczerpujące; pominięto ważne szczegóły.
• Długość: 115 słów (tekst źródłowy 514 słów).

Fragment odpowiedzi bota

Rozumowanie AI, naśladujące ludzkie procesy myślowe, jest kluczowe dla zaawansowanych systemów AI. Obejmuje rozumowanie formalne (regułowe) i rozumowanie języka naturalnego (radzenie sobie z niejednoznacznością). Rozumowanie AI usprawnia podejmowanie decyzji, rozwiązywanie problemów i interakcje człowiek-maszyna w różnych dziedzinach. Historycznie rozumowanie AI ewoluowało od prostych systemów regułowych przez systemy ekspertowe, sieci neuronowe aż po nowoczesne modele jak GPT i AI neuro-symboliczne. Zastosowania obejmują m.in. ochronę zdrowia (diagnostyka, decyzje kliniczne, medycyna spersonalizowana), finanse (optymalizacja procesów, wykrywanie nadużyć) i wiele innych sektorów. Mimo korzyści w wydajności i precyzji, wyzwaniem są nadmierna specjalizacja i kwestie etyczne. Modele o1 OpenAI to ważny postęp – wykorzystują chain-of-thought, funkcje bezpieczeństwa i osiągają czołowe wyniki w testach STEM. Modele te ograniczają halucynacje i są opłacalne.

Czas realizacji:
Polecenie o 0:01, odpowiedź o 0:40 (39 sekund).

Wnioski:
Agent wykazuje zrozumienie zadania podsumowania, ale wynik nie jest kompletny. Potrzebne są lepsze techniki i struktura podsumowań.

Zadanie 4: Porównanie

Polecenie:
Gdy użytkownik powie „Start”, powinieneś:

Porównaj wpływ na środowisko pojazdów elektrycznych i samochodów wodorowych. Uwzględnij takie czynniki jak produkcja energii, cykl życia pojazdu i emisje.

Wstępne zrozumienie zadania i gromadzenie informacji

• (0:05) Otrzymuje polecenie: porównaj wpływ na środowisko pojazdów elektrycznych i wodorowych.
• (0:08) Myśl: użyj wyszukiwarki Google.
• (0:24-0:35) Kontynuuje wyszukiwanie, następnie wykorzystuje znalezione informacje do porównania.

Analiza procesu myślowego agenta

• Zrozumienie polecenia: Rozpoznaje potrzebę analizy porównawczej.
• Gromadzenie informacji: Używa wyszukiwarki Google.
• Użycie narzędzi: Poprawnie wykorzystuje narzędzie wyszukiwania do tego typu analizy.
• Zakres: Uwzględnia produkcję energii, cykl życia i emisje.

Analiza wyniku

• Struktura: Zorganizowane według produkcji energii, cyklu życia pojazdu, emisji i podsumowania.
• Kompleksowość: Obejmuje główne czynniki środowiskowe, w tym źródła energii, produkcję wodoru, produkcję i utylizację pojazdów.
• Przejrzystość: Przejrzyste, choć niektóre zdania są złożone.
• Równowaga: Przedstawia zarówno zalety, jak i wady obu technologii.

Fragment odpowiedzi bota

Produkcja energii:

• Pojazdy elektryczne: Wpływ środowiskowy zależy od źródła energii elektrycznej; odnawialne źródła dają minimalny ślad węglowy, paliwa kopalne go zwiększają.
• Samochody wodorowe: Wpływ zależy od sposobu produkcji wodoru; większość obecnie pochodzi z gazu ziemnego (wysokie emisje CO₂). Elektroliza z użyciem energii odnawialnej jest bardziej ekologiczna.

Czas realizacji:
Polecenie o 0:05, odpowiedź o 0:35 (30 sekund).

Czytelność:

• Poziom Flesch-Kincaid: 14
• Wynik Flesch-Kincaid: 14,44
• Długość podsumowania: 613 słów

Wnioski:
Agent przedstawia dobrze zorganizowane, wyważone i kompleksowe porównanie. Czytelność mogłaby się poprawić poprzez uproszczenie zdań.

Zadanie 5: Pisanie kreatywne

Polecenie:
Napisz futurystyczną opowieść (500 słów) osadzoną w świecie, w którym pojazdy elektryczne całkowicie zastąpiły tradycyjne pojazdy spalinowe. Opisz zmiany środowiskowe i wpływ społeczny.

Wstępne zrozumienie zadania i gromadzenie informacji

• (0:05) Otrzymuje polecenie napisania opowiadania o przyszłości z wyłącznie pojazdami elektrycznymi.
• (0:16) Wyświetlony wynik końcowy.

Analiza procesu myślowego agenta

• Zrozumienie polecenia: Poprawnie interpretuje kreatywne, futurystyczne polecenie.
• Gromadzenie informacji: Opiera się na własnej wiedzy i kreatywności.
• Zakres: Rozwija narrację uwzględniającą zmiany środowiskowe i społeczne.

Analiza wyniku

• Kreatywność: Wciągająca narracja, barwna wizja przyszłości.
• Struktura: Logiczny podział od zmian środowiskowych do społecznych.
• Kompleksowość: Obejmuje jakość powietrza, krajobraz miejski, energię, infrastrukturę, zatrudnienie, dostępność, geopolitykę.
• Równowaga: Uwzględnia zarówno pozytywy, jak i wyzwania (np. rosnące zapotrzebowanie na energię, zrównoważony rozwój baterii).
• Styl narracyjny: Spójny, opisowy, pełen nadziei.

Fragment odpowiedzi bota

W roku 2045 świat przeszedł głęboką przemianę. Dawny, wszechobecny warkot silników spalinowych zniknął, zastąpiony niemal bezgłośnym szumem pojazdów elektrycznych, które zdominowały drogi. Ta zmiana była nie tylko rewolucją technologiczną, ale także społeczną metamorfozą, w której środowisko i życie ludzi splotły się w niespotykanej dotąd harmonii.

Nad metropoliami, które dawniej dusiły się w smogu i spalinach, rozciągnęło się intensywnie niebieskie niebo. Powietrze było rześkie, niosło zapach zieleni zamiast ostrego aromatu zanieczyszczeń. Choroby układu oddechowego, dawniej powszechne, znacząco się zmniejszyły, odciążając systemy opieki zdrowotnej i poprawiając jakość życia. Ludzie brali głębokie oddechy czystego powietrza — prosta przyjemność, która stała się głębokim symbolem zmiany.

Czas realizacji:
Polecenie o 0:05, odpowiedź o 0:16 (11 sekund).

Czytelność:

• Poziom Flesch-Kincaid: 14
• Wynik Flesch-Kincaid: 13,58
• Długość podsumowania: 623 słowa

Wnioski:
Agent doskonale radzi sobie z pisaniem kreatywnym, tworząc wyobrażoną, dobrze skonstruowaną narrację obejmującą zarówno skutki środowiskowe, jak i społeczne.

Gemini 2.0 Flash Experimental: Spojrzenie w przyszłość AI z przestrzenią na rozwój

Gemini 2.0 Flash Experimental wykazuje duży potencjał jako zaawansowany agent AI. Stale dobrze sprawdza się w:

• Wyszukiwaniu informacji
• Generowaniu treści
• Zadaniach porównawczych
• Pisaniu kreatywnym

Skutecznie wykorzystuje narzędzia takie jak google_serper i wykazuje zrozumienie złożonych tematów. Jego zdolności narracyjne wskazują na przełom w kreatywności AI.

Jednak pozostają istotne braki:

• Obliczenia: Ma trudności z wieloetapową matematyką, nieefektywne metody oparte na wyszukiwaniu i błędne odpowiedzi.
• Podsumowania: Rozpoznaje odpowiednie narzędzie, ale pomija kluczowe informacje.
• Powtarzalne procesy myślowe: Może utkwić w pętlach.
• Ograniczony wybór narzędzi: Zbyt duża zależność od wyszukiwania przy zadaniach wymagających specjalistycznych narzędzi.

Kluczowe zalety

• Mocne generowanie treści
• Skuteczne wyszukiwanie informacji
• Doskonałe porównania
• Wyjątkowe pisanie kreatywne

Kluczowe słabości

• Słabe zdolności obliczeniowe
• Niepełne podsumowania
• Powtarzalne pętle rozumowania
• Ograniczona liczba i wybór narzędzi

Obszary do poprawy

• Ulepszony silnik obliczeń: Integracja dedykowanego kalkulatora lub lepszy wybór narzędzi.
• Lepsze podsumowania: Wykorzystanie solidnych algorytmów, struktura podsumowań z wypunktowaniami lub nagłówkami.
• Dynamiczne rozumowanie: Przerywanie powtarzających się pętli, poszukiwanie alternatyw.
• Rozszerzony zestaw narzędzi: Więcej narzędzi i inteligentniejszy wybór.
• Lepsze trzymanie się instrukcji: Dotyczy zwłaszcza limitów słów.
• Lepsza organizacja wyników: Szczególnie w przypadku zadań wymagających obliczeń.