AI-agenters sinne: Gemini 2.0 Flash Experimental

Uppgift 1: Innehållsgenerering

Prompt:
När användaren säger “Start” ska du:

• Innehållsgenerering: Skriv en omfattande, informativ artikel om grunderna i projektledning, med särskilt fokus på att definiera mål, omfattning och delegering.

Initial förståelse och informationsinsamling

• (0:04) Agenten tar emot prompten:
  Samla detaljerad information om grunderna i projektledning, specifikt om att definiera mål, omfattning och delegering.

• (0:06) Agenten börjar bearbeta och visar sin första tanke:
  Tanke: Jag behöver använda google-sökning för att samla detaljerad information om grunderna i projektledning, specifikt om att definiera mål, omfattning och delegering. Använder verktyg: google_serper

• (1:04) Agenten börjar bearbeta och visar sin andra tanke:
  Tanke: Jag behöver titta på dessa url:er för att samla detaljerad information om grunderna i projektledning, specifikt om att definiera mål, omfattning och delegering. Använder verktyg: url_crawl_tool

• (1:30) Agenten börjar bearbeta och visar sin tredje tanke:
  Tanke: Jag bör söka efter “definition av projektmål inom projektledning” för att få en mer exakt förståelse av vad projektmål är. Använder verktyg: google_serper

• (1:34) Agenten börjar bearbeta och visar sin fjärde tanke:
  Tanke: Jag kommer att använda informationen från de genomsökta webbplatserna för att ge en detaljerad översikt av grunderna i projektledning, specifikt om att definiera mål, omfattning och delegering. Jag bör också säkerställa att innehållet är tydligt formaterat för enkel förståelse. Använder verktyg: google_serper

• (1:42) Agenten börjar bearbeta och visar sin femte tanke:
  Tanke: Jag bör också söka efter “definition av projektomfattning inom projektledning” för att ge en tydlig definition av projektomfattning. Använder verktyg: google_serper

Analys av agentens tankeprocess

• Förståelse av prompten: Agenten tolkar prompten korrekt, med fokus på projektledningens grunder: mål, omfattning och delegering.
• Informationsinsamlingsstrategi: Använder en blandning av google_serper och url_crawl_tool, börjar brett och söker sedan mer exakta definitioner.
• Verktygsanvändning: Försöker både sökning och direkt genomsökning, men upprepad användning av url_crawl_tool tyder på eventuella hämtproblem.
• Riktade sökningar: Letar efter definitioner av “projektmål” och “projektomfattning.”
• Innehållsformatering: Noterar vikten av tydlig formatering för användarens förståelse.

Analys av output

• Struktur och organisation: Använder rubriker och underrubriker för tydlighet (Definiera mål, Hantera projektomfattning, Effektiv delegering).
• Innehållskvalitet: Informativt och korrekt, använder SMART-ramverket för mål och ger tydliga förklaringar.
• Tydlighet och läsbarhet: Tydligt, koncist och tillgängligt för en bred publik (Flesch-Kincaid årskurs 12).
• Fullständighet: Täcker alla viktiga aspekter av prompten.
• Längd och detaljrikedom: Tillräckligt detaljerat (709 ord).

Utdrag ur botens output

Grunderna i projektledning: Att definiera mål, omfattning och delegering

Projektledning är en avgörande disciplin för att säkerställa framgångsrikt slutförande av alla slags projekt, oavsett om det gäller ett litet teamprojekt eller en stor organisatorisk satsning. I grunden bygger effektiv projektledning på tre fundamentala pelare: tydligt definierade mål, en välhanterad omfattning och effektiv delegering. Att förstå och bemästra dessa element är avgörande för varje projektledare.

1. Definiera mål

Projektmål är specifika, mätbara mål som ett projekt syftar till att uppnå. De fungerar som en kompass för projektteamet och definierar vad som är framgång. Väl definierade mål är:

• Specifika: Klara och entydiga (t.ex. “öka kundnöjdhetsbetygen med 15 % till slutet av Q4”).
• Mätbara: Kvantifierbara med uppsatta mått och mål.
• Uppnåeliga: Realistiska utifrån resurser och kapacitet.
• Relevanta: I linje med strategiska mål och organisationens mission.
• Tidsbundna: Kopplade till en tydlig deadline eller tidsram.

Exempel:

• Lansera en ny produkt senast [datum] med [antal] funktioner.
• Minska projektkostnaderna med [procent] inom [tidsram].
• Öka webbtrafiken med [procent] inom [tidsram].
• Förbättra teamets samarbete genom att införa [verktyg/process] senast [datum].

Tidsåtgång:
Agenten tar emot prompten 0:04 och blir klar 2:07 (cirka 2 minuter och 3 sekunder).

Slutsats:
Agenten genererar en högkvalitativ artikel, visar god förståelse, samlar information effektivt och formaterar innehållet tydligt. Upprepade försök med url_crawl_tool tyder på behov av förbättrad felhantering eller alternativa metoder.

Uppgift 2: Beräkning

Prompt:
Ett företag säljer två produkter: Produkt A och Produkt B. Produkt A kostar 30 dollar per enhet att tillverka och säljs för 50 dollar per enhet. Produkt B kostar 40 dollar per enhet att tillverka och säljs för 70 dollar per enhet.

Företaget sålde 120 enheter av Produkt A och 80 enheter av Produkt B förra månaden. Beräkna den totala intäkten från försäljningen av båda produkterna.

Beräkna den totala vinsten från försäljningen av båda produkterna (Intäkt – total tillverkningskostnad).

Företaget vill öka den totala intäkten med 10 %. Hur många ytterligare enheter av varje produkt måste de sälja för att uppnå detta mål, förutsatt att tillverkningskostnad per enhet och försäljningspris per enhet förblir konstant?

Initial förståelse och informationsinsamling

• (0:05) Agenten tar emot prompt: beräkna total intäkt från båda produkterna.
• (0:07) Agentens tanke: använd Google-sökning (google_serper).
• (0:10) Agenten ger output: Total intäkt = $11,600.
• (0:13) Tar emot prompt: beräkna total vinst från båda produkterna.
• (0:17) Tanke: använd Google-sökning.
• (0:22) Output: Total vinst = $4,800.
• (0:24) Tar emot prompt: Hur många ytterligare enheter för att öka intäkten med 10 %?
• (0:32-1:02) Upprepade tankar: använd Google-sökning, verkar fastna i en loop.

Analys av agentens tankeprocess

• Förståelse av prompten: Tolkar prompten korrekt: intäkt, vinst, nödvändig försäljningsökning.
• Informationsinsamling: Förlitar sig enbart på Google-sökning (google_serper).
• Verktygsanvändning: Ingen användning av specialiserade beräkningsverktyg; fastnar i sökloop för komplex fråga.

Analys av output

• Korrekthet: Svaren för intäkt och vinst är korrekta. Svaret för intäktsökning är felaktigt; korrekt skulle vara “12 enheter av Produkt A och 8 enheter av Produkt B.”
• Tydlighet: Slutoutput är tydlig och organiserad.
• Struktur: Behandlar varje prompt separat.

Utdrag ur botens output

1. Total intäkt: $11,600
2. Total vinst: $4,800
3. För att öka total intäkt med 10 % behövs cirka 10 ytterligare enheter av Produkt A och 10 ytterligare enheter av Produkt B (borde vara 12 och 8).

Tidsåtgång:
Prompt vid 0:05, output vid 1:06 (cirka 1 minut och 1 sekund).

Slutsats:
Agenten förstår prompten och hanterar enkla beräkningar, men har svårt med flerstegskalkyleringar och fastnar i upprepade loopar. Behöver specialiserade verktyg och förbättrad problemlösningsförmåga.

Uppgift 3: Sammanfattning

Prompt:
Sammanfatta de viktigaste resultaten från föregående artikel på 100 ord, med fokus på de mest betydelsefulla avsnitten.

Initial förståelse och informationsinsamling

• (0:01) Agenten tar emot prompten och tillhandahållet text.
• (0:37) Agentens tanke: läs texten och sammanfatta nyckelpunkterna om AI-resonemang, tillämpningar och OpenAI:s o1-modeller, använder text_summarize_tool.

Analys av agentens tankeprocess

• Förståelse av prompten: Tolkar sammanfattningsuppgiften korrekt.
• Informationsinsamling: Ingen extern sökning behövs; all information finns i texten.
• Verktygsanvändning: Använder text_summarize_tool, men sammanfattar endast delar av texten.

Analys av output

• Struktur: En paragraf; skulle kunna förbättras med punktlista/avsnitt.
• Innehållskvalitet: Fångar huvudpunkterna (AI-resonemang, tillämpningar, OpenAI o1-modeller), men utelämnar detaljer som säkerhetsfunktioner, STEM-prestanda, hallucinationshantering, datamångfald, kostnadseffektivitet.
• Tydlighet: Tydlig, koncis, hög nivå.
• Fullständighet: Inte heltäckande; viktiga detaljer saknas.
• Längd: 115 ord (källtext 514 ord).

Utdrag ur botens output

AI-resonemang, som efterliknar mänskliga tankegångar, är avgörande för avancerade AI-system. Det omfattar formellt resonemang (regelbaserat) och naturligt språkresonemang (hantera tvetydighet). AI-resonemang förbättrar beslutsfattande, problemlösning och människa-AI-interaktion över olika områden. Historiskt har AI-resonemang utvecklats från enkla regelbaserade system till expertsystem, neurala nätverk och moderna modeller som GPT och neuro-symbolisk AI. Tillämpningar omfattar sjukvård (förbättrad diagnostik, kliniska beslut och personlig medicin), finans (effektivisering, bedrägeribekämpning) och många andra sektorer. Trots effektivitetsvinster finns utmaningar som över-specialisering och etiska frågor. OpenAI:s o1-modeller representerar ett stort framsteg, med chain-of-thought-resonemang, förbättrade säkerhetsfunktioner och topplaceringar i STEM-benchmarks. Dessa modeller hanterar hallucinationer och erbjuder kostnadseffektiva alternativ.

Tidsåtgång:
Prompt vid 0:01, output vid 0:40 (39 sekunder).

Slutsats:
Agenten visar förståelse för sammanfattning, men output saknar fullständighet. Behöver förbättrade sammanfattningstekniker och struktur.

Uppgift 4: Jämförelseuppgift

Prompt:
När användaren säger “Start” ska du:

Jämför miljöpåverkan från elbilar med vätgasbilar. Inkludera faktorer som energiproduktion, fordonslivscykel och utsläpp.

Initial förståelse och informationsinsamling

• (0:05) Tar emot prompt: jämför miljöpåverkan från elbilar och vätgasbilar.
• (0:08) Tanke: använd Google-sökning.
• (0:24-0:35) Fortsätter Google-sökning, använder sedan hittad information för jämförelse.

Analys av agentens tankeprocess

• Förståelse av prompten: Känner igen behovet av jämförande analys.
• Informationsinsamling: Använder Google-sökning.
• Verktygsanvändning: Använder sökverktyg korrekt för denna typ av analys.
• Fokus: Täckning av energiproduktion, livscykel och utsläpp.

Analys av output

• Struktur: Organiserad efter Energiproduktion, Fordonslivscykel, Utsläpp och Sammanfattning.
• Omfattning: Täcker stora miljöfaktorer, inklusive energikällor, vätgasproduktion, tillverkning och livscykel.
• Tydlighet: Tydlig, även om vissa meningar är komplexa.
• Balans: Presenterar både för- och nackdelar med båda teknologierna.

Utdrag ur botens output

Energiproduktion:

• Elbilar: Miljöpåverkan beror på elens ursprung; förnybar energi ger minimalt koldioxidavtryck, fossila bränslen ökar det.
• Vätgasbilar: Påverkan beror på hur vätgasen produceras; mestadels tillverkas idag från naturgas (höga CO₂-utsläpp). Elektrolys med förnybar el är renare.

Tidsåtgång:
Prompt vid 0:05, output vid 0:35 (30 sekunder).

Läsbarhet:

• Flesch-Kincaid årskurs: 14
• Flesch-Kincaid-poäng: 14,44
• Sammanfattningslängd: 613 ord

Slutsats:
Agenten ger en välstrukturerad, balanserad och omfattande jämförelse. Läsbarheten kan förbättras med enklare meningar.

Uppgift 5: Kreativt skrivande

Prompt:
Skriv en futuristisk berättelse (500 ord) i en värld där elbilar helt har ersatt traditionella förbränningsmotorfordon. Beskriv miljöförändringar och samhällspåverkan.

Initial förståelse och informationsinsamling

• (0:05) Tar emot prompt för kreativt skrivande om en framtid med endast elbilar.
• (0:16) Slutoutput visas.

Analys av agentens tankeprocess

• Förståelse av prompten: Tolkar den kreativa, framtidsinriktade berättelseuppgiften korrekt.
• Informationsinsamling: Förlitar sig på intern kunskap och kreativitet.
• Fokus: Utvecklar en berättelse som utforskar både miljömässiga och samhälleliga förändringar.

Analys av output

• Kreativitet: Fängslande berättelse, levande framtidsvision.
• Struktur: Logisk utveckling från miljö- till samhällspåverkan.
• Omfattning: Täcker luftkvalitet, stadsmiljö, energi, infrastruktur, sysselsättning, tillgänglighet, geopolitik.
• Balans: Tar upp både fördelar och utmaningar (t.ex. elbehov, batterihållbarhet).
• Berättarröst: Konsekvent, beskrivande och hoppfull.

Utdrag ur botens output

År 2045 hade världen genomgått en djupgående förändring. Det ständiga brummandet från förbränningsmotorer hade bleknat bort, ersatt av det nästan ljudlösa surrandet från elbilar som nu dominerade vägarna. Denna förändring markerade inte bara en teknologisk revolution utan ett samhälleligt paradigmskifte där miljö och mänskligt liv samspelade på ett aldrig tidigare skådat sätt.

Himlen över storstäderna, som tidigare varit insvept i smog och avgaser, hade klarnat till ett livfullt blått tak. Luften var frisk, doftade av grönska snarare än av föroreningar. Andningsbesvär, som tidigare var vanliga, hade minskat markant, vilket lättat bördan på sjukvårdssystemen och förbättrat livskvaliteten. Människor tog djupa andetag av den rena luften – en enkel njutning som blivit en djup symbol för förändring.

Tidsåtgång:
Prompt vid 0:05, output vid 0:16 (11 sekunder).

Läsbarhet:

• Flesch-Kincaid årskurs: 14
• Flesch-Kincaid-poäng: 13,58
• Sammanfattningslängd: 623 ord

Slutsats:
Agenten utmärker sig i kreativt skrivande och skapar en fantasifull, välstrukturerad berättelse som behandlar både miljö- och samhällspåverkan.

Gemini 2.0 Flash Experimental: En glimt av AI:s framtid, med utvecklingspotential

Gemini 2.0 Flash Experimental visar betydande potential som avancerad AI-agent. Den presterar konsekvent bra inom:

• Informationssökning
• Innehållsgenerering
• Jämförelseuppgifter
• Kreativt skrivande

Den använder verktyg som google_serper effektivt och visar förståelse för komplexa ämnen. Dess berättande förmåga markerar ett stort steg för AI-kreativitet.

Men det finns viktiga brister:

• Beräkningar: Har svårt med flerstegsmatematik, ineffektiv sökbaserad metod och felaktiga svar.
• Sammanfattning: Identifierar rätt verktyg men utelämnar viktiga delar.
• Upprepade tankeprocesser: Kan fastna i tankeloopar.
• Begränsat verktygsurval: Överanvänder sökning för uppgifter som kräver specialverktyg.

Styrkor

• Stark innehållsgenerering
• Effektiv informationssökning
• Utmärkta jämförelser
• Enastående kreativt skrivande

Svagheter

• Bristfälliga beräkningsförmågor
• Ofullständiga sammanfattningar
• Upprepade resonemangsloopar
• Begränsat och ensidigt verktygsurval

Förbättringsområden

• Förbättrad beräkningsmotor: Integrera en dedikerad kalkylator eller förbättra verktygsval.
• Bättre sammanfattningar: Använd robusta algoritmer, strukturera sammanfattningar med punkter eller rubriker.
• Dynamiskt resonemang: Bryt repetitiva loopar, utforska alternativ.
• Utökat verktygsurval: Fler verktyg och smartare val.
• Instruktionsföljsamhet: Håll dig inom angivna ordbegränsningar.
• Bättre outputstruktur: Särskilt vid beräkningsintensiva problem.