Agenti AI: Come Pensa GPT 4o

Una Valutazione dei Modelli LLM

Introduzione

Gli Agenti AI rappresentano l’avanguardia dell’intelligenza artificiale, funzionando come sistemi autonomi in grado di ragionare, apprendere e agire sulla base degli input dell’utente e dei dati contestuali. Simulando processi decisionali simili a quelli umani, apportano efficienza e adattabilità senza precedenti a una varietà di compiti.

Questo blog si concentra sulla valutazione delle prestazioni di GPT-4o su una varietà di compiti utilizzando prompt dettagliati e metriche mirate. Il nostro obiettivo è comprendere come questo Agente AI “pensa” e valutare le sue prestazioni sia con misure quantitative che qualitative.

Criteri di Valutazione

Il confronto è strutturato intorno alle seguenti dimensioni:

1. Gestione degli input: Quanto bene il modello interpreta e si adatta a prompt diversi.
2. Generazione di contenuti: La chiarezza, la pertinenza e la creatività degli output generati.
3. Ragionamento e Problem-Solving: La capacità del modello di effettuare deduzioni logiche e risolvere problemi a più fasi.
4. Metriche Quantitative: Indici di leggibilità come ARI e Flesch-Kincaid, insieme ai tempi di risposta.
5. Efficienza: Tempo di risposta e utilizzo complessivo delle risorse computazionali.

Ogni criterio riflette un aspetto essenziale di come funziona questo modello, permettendoci di ottenere intuizioni sui suoi “processi di pensiero”.

Analisi e Confronto

Compito 1: Generazione di Contenuti sugli Impatti Ambientali dei Veicoli Elettrici

Prompt

“-Generazione di contenuti: Scrivi un articolo completo e informativo sui fondamenti del project management, con particolare attenzione alla definizione degli obiettivi, dell’ambito e della delega.”

Output (Estratto)

Per gestire e delegare efficacemente i compiti per il nostro nuovo progetto, è fondamentale comprendere i seguenti aspetti chiave:

Ambito del progetto

Obiettivi: L’obiettivo del project management è consegnare un progetto completo che soddisfi gli obiettivi del cliente. Questi obiettivi dovrebbero essere specifici, misurabili, raggiungibili, rilevanti e temporalmente definiti (SMART). Obiettivi chiaramente definiti guideranno tutte le decisioni prese durante il progetto e aiuteranno a garantire che il progetto sia in linea con la missione generale dell’organizzazione….

Metriche

• Tempo impiegato: 53 secondi
• Leggibilità:
  • Livello Flesch Kincaid: 12
  • Punteggio Flesch Kincaid: 12.08

Processo di Pensiero dell’Agente AI

• (0:09) Ricerca Google: “Ricerca delle linee guida per il project management obiettivi ambito delega su Google…”

  • Pensiero: Raccogliere informazioni sul compito specifico per fornire una risposta completa su obiettivi, ambito e dettagli pertinenti. Inizio con la ricerca di linee guida generali sul project management.
  • Strumento: google_serper

• (0:17) Sistema: “Visione di 1 url… Visione URL”

• (0:25) Agente:

  • Pensiero: Raccolti link utili su project management, delega e obiettivi. Analizzerò l’articolo più rilevante per i dettagli.
  • Strumento: url_crawl_tool

• (0:27) Ricerca Google: “Ricerca su come definire obiettivi e ambito nel project management su Google…”

• (0:29) Agente:

  • Pensiero: Errore riscontrato con lo strumento di crawling URL; proverò un’altra ricerca Google focalizzata sulla definizione di obiettivi e delega dei compiti.
  • Strumento: google_serper

• (0:31) Sistema: “Visione di 1 url… Visione URL”

• (0:38) Agente:

  • Pensiero: Trovati articoli pertinenti; procederò a esaminare il link più rilevante.
  • Strumento: url_crawl_tool

• (0:44) Agente:

  • Pensiero: Impossibile recuperare contenuto dai link precedenti a causa di errori. Raccoglierò informazioni direttamente da Wikipedia sul project management.
  • Strumento: wikipedia

• (0:53) Agente:

  • Pensiero: Poiché il recupero dei contenuti non è riuscito, proverò Wikipedia per informazioni sul project management.
  • Strumento: wikipedia

Analisi

• Comportamento orientato agli obiettivi: Ha mantenuto l’obiettivo di spiegare i principi del project management nonostante gli errori, suggerendo una rappresentazione interna del compito.
• Problem-Solving adattivo: Ha cambiato strategia (verso Wikipedia) quando i tentativi iniziali sono falliti.
• Integrazione di strumenti: Ha utilizzato Google Search, crawling URL e Wikipedia come strumenti.
• Metacognizione: Ha fornito dichiarazioni di “pensiero”, offrendo introspezione e riconoscimento degli errori.

Punti di forza:

• Struttura chiara, informazioni pertinenti, equilibrio tra pro e contro, accuratezza dei fatti.

Punti di debolezza:

• Alcune ripetizioni che riducono la sintesi.

Punteggio: 9/10

Compito 2: Problem-Solving su Calcoli di Ricavi

Prompt

“Un’azienda vende il Prodotto A a $50 (costo $30) e il Prodotto B a $70 (costo $40). Sono stati venduti 120 unità di A e 80 unità di B. Calcola ricavi, profitto e vendite necessarie per una crescita del 10% dei ricavi.”

Output (Estratto)

“Per risolvere il problema: Il ricavo totale dalle vendite di entrambi i prodotti lo scorso mese è stato di $11.600…”

Metriche

• Tempo impiegato: 31 secondi
• Leggibilità: Livello Flesch-Kincaid: 16 (Postgraduate)
• Scomposizione della risposta:
  • Ricavo Prodotto A: 120 * $50 = $6.000
  • Ricavo Prodotto B: 80 * $70 = $5.600
  • Profitto totale: $4.800 (dopo costi di $6.800)
  • Strategie per la crescita dei ricavi: Aumentare vendendo 18 unità di A e 4 di B, oppure 9 unità di A e 10 di B.

Processo di Pensiero dell’Agente AI

• (0:01) Agente:
  • Pensiero: Estrarre i dati numerici rilevanti dal prompt e dai dati per i calcoli.
• (0:03) Estrazione dati:
  • Pensiero: Estratti quantità e prezzi per entrambi i prodotti.
• (0:05 - 0:19) Calcoli:
  • Calcolo graduale di ricavi e profitti per ogni prodotto e in totale.
• (0:20 - 0:24) Calcolo crescita:
  • Calcolato aumento del 10% dei ricavi, determinato il numero di unità aggiuntive necessarie.
• (0:26) Formulazione della risposta:
  • Presentata una risposta finale chiara e sintetica.

Analisi

• Dimostra la suddivisione dei problemi in passaggi gestibili.
• Estrae ed elabora i dati, applica regole adeguate e formula le risposte.
• Va oltre il semplice Q&A per il problem-solving multi-step.

Compito 3: Sintesi dei Risultati Chiave

Prompt

“Riepiloga i risultati chiave dell’articolo precedente in 100 parole, concentrandoti sulle sezioni più significative.”

Output (Estratto)

“L’articolo approfondisce il ragionamento dell’AI, evidenziando il suo ruolo nell’abilitare le macchine a prendere decisioni e risolvere problemi. Copre vari tipi, enfatizzando il ragionamento formale e in linguaggio naturale…”

Scomposizione del Processo di Pensiero dell’Agente AI

• Lettura e comprensione: Identifica l’argomento principale e i temi chiave dell’articolo (tipi di ragionamento AI, evoluzione storica, applicazioni).
• Focalizzazione: Evidenzia il modello o1 di OpenAI e le sue caratteristiche principali.
• Strategia di sintesi: Pianifica un riassunto conciso di 100 parole.
• Stesura: Struttura il riassunto con introduzione, tipi, traguardi, caratteristiche del modello, applicazioni.
• Finalizzazione: Revisiona per conteggio parole e leggibilità.

Analisi

• Comprensione: Comprende testi e argomentazioni complesse.
• Informazioni chiave: Individua aspetti critici (tipi di ragionamento, modelli, applicazioni).
• Struttura logica: Ordina le informazioni in modo coerente.
• Priorità: Evidenzia i risultati significativi.
• Vincoli: Rispetta il limite di parole e controlla la leggibilità.

Metriche

• Tempo impiegato: 12 secondi
• Leggibilità: Livello Flesch-Kincaid: 16, Punteggio: 16.39
• Lunghezza sintesi: 100 parole
• Punteggio: 8/10

Compito 4: Scrittura Creativa – Racconto Futuristico

Prompt

“Scrivi un racconto futuristico (500 parole) ambientato in un mondo in cui i veicoli elettrici hanno completamente sostituito quelli a combustione tradizionale. Descrivi i cambiamenti ambientali e l’impatto sulla società.”

Processo di Pensiero dell’Agente AI

• Brainstorming: Impatto ambientale (aria più pulita, biodiversità), infrastrutture (stazioni di ricarica, rinnovabili), economia (nuove industrie, ridotta dipendenza dal petrolio), società (proprietà orientata ai servizi, trasporto pubblico), narrativa (città tranquille, armonia tra tecnologia e natura).
• Strutturazione: Ordina il racconto per cambiamenti ambientali, infrastrutturali, economici, sociali; conclude con la trasformazione.
• Stesura: Inizia con una scena del 2050, dettaglia benefici e cambiamenti, termina con speranza.
• Revisione: Controlla scorrevolezza, coinvolgimento, grammatica e leggibilità.

Estratto Output Bot:

“Nel 2050 il mondo si trovava sull’orlo di una nuova era, avendo abbracciato completamente i veicoli elettrici (EV) come unico mezzo di trasporto. Questo cambiamento monumentale non solo aveva trasformato il modo in cui le persone si muovevano, ma aveva anche rimodellato il tessuto stesso della società e dell’ambiente.

I cieli erano più limpidi di quanto non fossero stati da oltre un secolo. Con l’eliminazione dei veicoli a combustione, la smog onnipresente che soffocava le grandi città era scomparsa. La qualità dell’aria era migliorata così tanto che le malattie respiratorie legate all’inquinamento erano notevolmente diminuite. Le persone respiravano profondamente l’aria pulita, un semplice piacere diventato la nuova normalità. L’impatto ambientale era profondo; gli ecosistemi avevano iniziato a riprendersi e le aree urbane avevano assistito a una rinascita della biodiversità. I parchi erano pieni di vita e i cittadini riscoprivano il contatto con la natura.”

Tempo impiegato: 39 secondi
Leggibilità: Livello Flesch-Kincaid: 13, Punteggio: 13.2
Lunghezza sintesi: 493 parole

Analisi

• Punti di forza: Immagini vivide, narrazione coinvolgente, equilibrio tra impatto ambientale e sociale.
• Punti di debolezza: Potrebbe includere più dettagli tecnici.
• Punteggio: 9.5/10

Compito 5: Obiettivi di Confronto

Prompt

Confronta l’impatto ambientale dei veicoli elettrici con quello delle auto a idrogeno. Includi fattori come produzione di energia, ciclo di vita del veicolo ed emissioni.

Processo di Pensiero dell’Agente AI

• (0:01) Comprensione del prompt: Focalizzazione sul confronto della produzione di energia.
• (0:03) Avvio ricerca: Raccolta dati su produzione di elettricità e idrogeno.
• (0:06) Creazione schema: Confronto basato su fonte energetica, metodo di produzione.
• (0:08-0:14) Analisi: Emissioni di carbonio, efficienza, rinnovabili vs. combustibili fossili, idrogeno da steam methane reforming vs. elettrolisi.
• (0:18) Analisi ciclo di vita: Produzione, manutenzione, smaltimento per entrambi i tipi.
• (0:44-0:54) Emissioni: Distinzione tra emissioni dirette (scarico) e indirette (produzione) per EV e auto a idrogeno.

Analisi

• Orientamento alla ricerca: Ricerca informazioni esterne.
• Approccio strutturato: Scompone per componente (energia, ciclo di vita, emissioni).
• Adattivo: Si adatta sulla base delle scoperte e dei prompt dell’utente.
• Sintesi: Combina fonti in risposte complete.
• Reattivo: Affina l’analisi su richiesta.

Confronto con i LLM Tradizionali

L’Agente AI GPT-4o mostra una capacità unica di “pensare” oltre i LLM tradizionali grazie a:

1. Ragionamento adattivo: Integra il contesto da prompt e dati, generando strategie multiple invece di risposte fisse.
2. Uso multimodale delle risorse: Utilizza strumenti come motori di ricerca per conoscenze in tempo reale, migliorando l’output.
3. Versatilità di stile: Passa da toni formali a creativi mantenendo coerenza.
4. Processo decisionale: Dimostra ragionamento a catena di pensiero simile a quello umano, incluse considerazioni etiche e alternative.

Osservazioni Chiave

• L’Agente AI GPT-4o è versatile, accurato e gestisce compiti diversi.
• Le metriche di leggibilità sono adatte a utenti avanzati su compiti tecnici.
• Aree di miglioramento:
  • Ridurre la ridondanza negli output lunghi.
  • Rendere i contenuti tecnici più accessibili a un pubblico ampio.

Conclusione

La nostra analisi dell’Agente AI GPT-4o rivela solide capacità nella generazione di contenuti, nel problem-solving e nella sintesi. Il ragionamento adattivo e le integrazioni multimodali di GPT-4o rappresentano un significativo passo avanti rispetto ai LLM tradizionali. Comprendere le sue metriche prestazionali permette agli utenti di ottimizzare i prompt e sfruttare i suoi punti di forza nei flussi di lavoro. L’integrazione di GPT-4o nella ricerca, nell’istruzione e nell’industria continua a spingere i limiti di ciò che gli Agenti AI possono ottenere.

Per ulteriori approfondimenti sugli Agenti AI e sulle loro applicazioni, continua a seguire il nostro blog.