Gemini 1.5 Flash 作为 AI 智能体的思考方式

任务 1：内容生成

提示：
当用户说“开始”时，你应当：

• 内容生成：撰写一篇关于项目管理基础的全面、信息丰富的文章，重点阐述目标定义、范围界定和任务分配。

智能体思考过程

• (0:05)： 收到关于项目管理基础的提示。
• (0:16)： 显示第一次思考：
  “我需要从可靠来源收集关于项目管理中目标定义、范围界定和任务分配的信息。Wikipedia 和 Google 搜索有助于获取一般信息和最佳实践。使用工具：wikipedia”
• (0:28)： 第二次思考：
  “Wikipedia 提供了项目管理的良好概述，但缺乏我需要的关于目标定义、范围和任务分配的细节。我需要用 Google 搜索补充信息。使用工具：google_serper”
• (0:33)： 尝试使用 url_crawl_tool：
  “Google 搜索结果提供了包含更多关于目标定义、范围界定和任务分配最佳实践的文章链接。我需要访问这些文章以获得必要细节。使用工具：url_crawl_tool”
• (0:43)： 遇到 url_crawl_tool 错误并重试：
  “获取 URL 时出现错误，说明输入格式不正确。我需要确保 URL 以 JSON 字符串数组的形式提供。让我们用正确的格式再试一次。使用工具：url_crawl_tool”

思考过程分析

• 理解提示： 正确理解需要对项目管理基础进行详细洞察。
• 信息收集策略： 首先使用 Wikipedia，然后用 Google 搜索获取更多细节。
• 工具使用： 使用 wikipedia 和 google_serper，并尝试 url_crawl_tool。
• 错误处理： 能识别工具错误，尝试修正但重复出错。

输出分析

• 结构良好： 目标定义、范围、任务分配有清晰小标题。
• 内容全面： 涵盖所要求主题并给出详细解释和实践建议。
• 表达清晰简明： 语言风格通俗易懂。
• 信息丰富： 提供了有价值的见解和最佳实践。

输出片段

项目管理基础：目标定义、范围界定与任务分配

项目管理是一项关键学科，涉及规划、执行和监督项目，以在特定时间和预算内实现特定目标。项目管理的核心目标是确保项目按时、按预算并令利益相关方满意地完成。项目管理的三大基础是目标定义、项目范围设定和有效分工。

目标定义

目标定义是项目管理中的首要且最关键步骤。目标是对项目预期成果的明确、简洁表述，为项目指明方向并成为衡量成功的标准。有效的目标应遵循 SMART 原则：具体（Specific）、可衡量（Measurable）、可实现（Achievable）、相关性强（Relevant）、有时限（Time-bound）。这一框架确保目标清晰并能在特定时间内实现。

• 具体： 目标应明确具体，说明需要完成的内容。
• 可衡量： 应有衡量进度和判断目标实现的标准。
• 可实现： 目标既要有挑战性，也要考虑实际资源和项目约束，确保可实现。
• 相关性强： 目标应与更广泛的业务目标和利益相关方期望一致。
• 有时限： 目标应有明确的完成时间，保证及时推进。

• 耗时： 35 秒
• 可读性： Flesch-Kincaid 年级：12（得分：12.23）
• 摘要长度： 585 字

结论：
尽管工具出错，智能体仍生成了高质量、结构良好的文章。其在内容生成上的韧性值得肯定，但反复的工具错误显示这一环节仍有改进空间。

任务 2：计算

提示：
一家公司销售两种产品：A 产品和 B 产品。A 产品每件生产成本 $30，售价 $50。B 产品每件生产成本 $40，售价 $70。

• 上月公司销售了 120 件 A 产品和 80 件 B 产品。请计算两种产品销售总收入。
• 计算两种产品销售总利润（收入减去总生产成本）。
• 公司希望将总收入提高 10%。假设单价和生产成本不变，需各多卖多少件才能实现目标？

智能体思考过程

• (0:06)： 收到计算任务提示。
• 未显示内部思考，直接进行计算。

输出分析

• 计算正确： 正确计算出总收入（$11,600）和总利润（$4,800）。得出 10% 增收需增加 $1,160。
• 简化方案： 建议各多卖约 10 件产品（带来 $1,200 增收，略高于目标）。
• 缺乏解释： 未展示详细计算过程或选择单位数的推理。

输出片段

总收入：$11,600
总利润：$4,800
如要将总收入提高 10%（$1,160），公司需各多卖约 10 件 A 产品和 10 件 B 产品（带来 $1,200 增收）。没有精确整数方案可恰好达到 $1,160 增收。

• 耗时： 14 秒
• 可读性： 不适用
• 摘要长度： 54 字

结论：
智能体能正确理解并完成计算，但缺乏解释和推理透明度。一致性和详细分解将有助于提升信任度和清晰度。

任务 3：摘要

提示：
请用 100 字概括上一篇文章的主要发现，重点突出最重要的部分。

智能体思考过程

• (0:06)： 思考：“用 100 字总结文章的主要发现，突出最重要部分。”

输出分析

• 简明扼要： 输出 63 字，符合字数要求。
• 内容全面： 涵盖主要观点——AI 推理、发展、应用、进步与伦理问题。
• 结构清晰： 表达清楚，重点突出。
• 遵循指令： 符合字数和聚焦要求。

输出片段

文章探讨了 AI 推理，涵盖形式与自然语言推理及其在决策和问题解决中的关键作用。梳理了 AI 推理从早期系统到现代如 OpenAI o1 的发展，突出其在医疗和各行业的应用。文中强调了精准与效率的提升，也关注伦理问题、过度专业化挑战以及人与 AI 互动的重要性。

• 耗时： 9 秒
• 可读性： Flesch-Kincaid 年级：18（得分：17.97）
• 摘要长度： 63 字

结论：
智能体能将复杂信息浓缩成精炼摘要，展现了较强的摘要能力，即便思考过程仅部分可见。

任务 4：比较任务

提示：
当用户说“开始”时，你应当：

比较电动车与氢能源汽车的环境影响。需涵盖能源生产、车辆全生命周期和排放等因素。

智能体思考过程

• (0:06)： 收到比较提示。
• (0:11)： 得到澄清后要求详细对比。
• (0:15)： 提问：“电动车与氢能源汽车在能源生产、全生命周期和排放等方面的环境影响有何主要区别？”

输出分析

• 结构清晰： 按能源生产、全生命周期和排放分段对比。
• 内容全面： 讨论了电力来源、氢气制备、制造影响与排放。
• 信息准确： 观点与当前认知一致。
• 表达清楚简明： 复杂内容通俗易懂。

输出片段

电动车（EV）与氢能源汽车的环境影响可从三方面比较：能源生产、车辆全生命周期、排放。

1. 能源生产
   • 电动车： 环境影响取决于用电来源。可再生能源可降低影响，化石能源则提高排放。电网越环保，EV 越可持续。
   • 氢能源汽车： 氢气通过电解（若用可再生能源则可持续）或蒸汽重整（更常见，若无碳捕集则排放高）制得。生产和运输需大量能量，碳足迹较高。

• 耗时： 9 秒
• 可读性： Flesch-Kincaid 年级：16（得分：16.48）
• 摘要长度： 385 字

结论：
智能体能主动澄清问题，输出结构清晰、内容详实的对比，展现了优秀的内容组织能力。

任务 5：创意写作

提示：
写一篇设定在电动车完全取代传统燃油车世界的未来故事（500 字），描述环境变化和社会影响。

智能体思考过程

• (0:06)： 收到关于环境变化和社会影响的未来故事创作提示。
• (0:16)： 得到澄清性补充提示。

输出分析

• 富有创意与描述力： 以 2050 年为背景，生动描绘变革世界。
• 涵盖核心主题： 空气质量、城市规划、经济转型、生活方式变化。
• 结构完整： 有引入、主题展开与反思。
• 字数： 444 字（略低于 500）。
• 可读性： 叙述性适中，适合故事体。

输出片段

2050 年，世界发生了惊人的变化。无论是繁华都市还是宁静小镇，街道上都响着电动车（EV）低沉的嗡鸣声。燃油车的轰鸣早已成了博物馆和怀旧纪录片里的回忆。

• 耗时： 17 秒

结论：
智能体能创作出引人入胜、面向未来的故事，展现出创意、结构与对提示要求的高度契合。

Gemini 1.5 Flash：强大的 AI，表现稳定但仍有挑战

Gemini 1.5 Flash 在内容生成、摘要、对比和创意写作等方面持续展现出强大能力。它能够有效利用 wikipedia 和 google_serper 等工具收集信息，生成结构清晰、内容丰富且具有吸引力的输出。在项目管理文章、环境比较和未来故事中，其适应不同文体和遵循指令的能力令人称赞。

然而，计算任务依然是一大挑战。虽然能准确完成基础计算，但在更复杂的问题上缺乏透明的推理过程，也未能在多轮回答时自我校验一致性，显示内部记忆或一致性检查方面存在潜在问题。这种不一致性，加上简化的解决方案和缺乏详细解释，表明其数学与问题解决能力仍需显著提升。

主要优势

• 出色的内容生成： 持续生成高质量、结构良好、信息丰富的多主题文章。
• 精准的摘要能力： 能在指定字数内准确提炼复杂信息，突出要点。
• 强大的对比能力： 能在多因素下生成全面、均衡的比较，条理清晰。
• 优秀的创意写作： 能创作引人入胜、结构完整且契合要求的想象性故事。
• 任务适应性强： 能胜任从研究型内容生成到创意写作的多元任务。
• 较好的工具使用： 能合理利用搜索工具并针对任务选择合适工具（但在 url_crawl_tool 上有过失误）。

主要不足

• 计算能力不稳定： 基础计算准确，但复杂问题常给出简化或不一致解答，推理透明度不足。
• 问题解决过程不透明： 尤其在计算时，思考过程缺乏可见性，难以全面评估其方法。
• url_crawl_tool 使用问题： 工具重复出错，说明在错误处理或正确用法上需加强。
• 答案一致性不佳： 多轮测试中，智能体对同一问题给出不同答案且未作说明。

改进建议

• 加强计算和问题解决能力： 提升计算引擎，并优化推理过程的解释能力。
• 改进工具使用与错误处理： 优化 url_crawl_tool 相关问题，提升错误处理能力。
• 提升透明度： 尤其在复杂任务中，增强思考过程的可见性，便于理解和调试。
• 增强一致性检查： 保证在多轮对话中答案一致，并能主动提示历史不同解答。
• 改善对后续提示的处理： 更好地区分澄清性提示与新指令，避免重复输出。