Agenci AI: Zrozumienie sposobu myślenia Llama 3.2 3B

Wprowadzenie

Agenci AI stają się nieodzownymi narzędziami w rozwiązywaniu złożonych problemów i usprawnianiu pracy, a każda kolejna wersja cechuje się większą mocą i wyrafinowaniem. Wśród tych postępów Llama 3.2 3B wysuwa się na pierwszy plan jako większy i bardziej zaawansowany model, stworzony do głębszego rozumowania i bardziej zniuansowanych odpowiedzi. Ale jak „myśli” ten agent i czym się wyróżnia?

W tym wpisie przyjrzymy się procesowi rozumowania Llama 3.2 3B, testując ją w rzeczywistych scenariuszach. Od przetwarzania dużych zbiorów danych po generowanie trafnych rozwiązań — ocenimy, jak agent AI radzi sobie z wyzwaniami i podejmuje decyzje. Analizując jego działanie, postaramy się zrozumieć mechanizmy leżące u podstaw jego sposobu myślenia oraz porównać go z innymi modelami. Jeśli interesują Cię agenci AI i nauka o ich rozumowaniu, dołącz do nas i zobacz z bliska, jak myśli Llama 3.2 3B.

Zadanie 1: Generowanie treści

Polecenie:
Gdy użytkownik powie „Start”, powinieneś:

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

Wstępne zrozumienie zadania i zbieranie informacji

• (0:05) Myśl: Czy możesz podać szczegóły dotyczące obecnego zadania lub projektu, nad którym pracujemy, w tym cele, terminy i konkretne wymagania?
• (0:08) Myśl: Zbierz informacje na temat podstaw zarządzania projektami, ze szczególnym naciskiem na definiowanie celów, zakresu i delegowania.
• (0:16) Myśl: Aby napisać wyczerpujący artykuł o podstawach zarządzania projektami, potrzebuję szczegółowych informacji o definiowaniu celów projektowych, zakresu i delegowania. Zacznę od użycia narzędzia Wikipedia, by uzyskać ogólny przegląd zarządzania projektami, który może zawierać te elementy.
  Użycie narzędzia: wikipedia
• (0:18) Myśl: Wpis w Wikipedii daje dobry przegląd zarządzania projektami, ale brakuje mu szczegółów dotyczących definiowania celów, zakresu i delegowania. Użyję google_serper, by znaleźć bardziej ukierunkowane informacje na te tematy.
  Użycie narzędzia: google_serper
• (0:22) Myśl: Zebrałem kilka spostrzeżeń dotyczących definiowania celów projektowych. Teraz muszę zgłębić szczegóły zakresu i delegowania. Ponownie użyję google_serper, by znaleźć szczegółowe informacje na ten temat.
  Użycie narzędzia: google_serper
• (0:25) Myśl: Zebrałem kilka spostrzeżeń dotyczących definiowania celów i zakresu projektu. Teraz muszę zagłębić się w kwestie delegowania w zarządzaniu projektami. Ponownie użyję google_serper, by znaleźć szczegółowe informacje na ten temat.
  Użycie narzędzia: google_serper

Analiza procesu myślowego agenta

• Zrozumienie zadania: Agent poprawnie interpretuje polecenie i identyfikuje potrzebę podania informacji na temat podstaw zarządzania projektami, skupiając się na definiowaniu celów, zakresu i delegowaniu.
• Zbieranie informacji: Agent decyduje się rozpocząć od Wikipedii dla ogólnego przeglądu, a następnie korzysta z Google Search (google_serper), by znaleźć bardziej szczegółowe informacje. Wyraźnie zaznacza skupienie się na każdym z trzech kluczowych aspektów osobno, co świadczy o uporządkowanym podejściu do zbierania informacji.
• Podejście iteracyjne: Agent wykazuje iteracyjne podejście do zbierania informacji. Zaczyna od szerokiego wyszukiwania w Wikipedii, a następnie doprecyzowuje wyszukiwanie za pomocą Google Search, skupiając się na każdym kluczowym obszarze.
• Elastyczność: Gdy początkowe wyszukiwanie w Wikipedii nie dostarcza wystarczających szczegółów, agent dostosowuje się, przechodząc do Google Search, wykazując elastyczność w strategii badawczej.
• Powtarzalność: Choć myśli agenta wskazują na uporządkowane podejście do zbierania informacji o każdym zagadnieniu, widoczna jest pewna powtarzalność, sugerująca potencjalną pętlę lub nieefektywność w procesie.

Fragment odpowiedzi bota

Podstawy zarządzania projektami: Definiowanie celów, zakresu i delegowania

Zarządzanie projektami to kluczowa dziedzina obejmująca planowanie, realizację i nadzorowanie projektów w celu osiągnięcia określonych celów w wyznaczonym czasie i budżecie. U podstaw zarządzania projektami leży efektywne wykorzystanie zasobów i prowadzenie projektu od początku do końca. Trzy fundamentalne aspekty zarządzania projektami to definiowanie celów, określanie zakresu oraz delegowanie zadań. Opanowanie tych elementów jest niezbędne do skutecznej realizacji projektu.

Definiowanie celów

Jasno określone i osiągalne cele są fundamentem każdego udanego projektu. Cele stanowią mapę drogową dla zespołu, prowadząc go do pożądanych rezultatów. Powinny być SMART: Szczegółowe, Mierzalne, Osiągalne, Istotne i Określone w czasie. Dobrze zdefiniowany cel pomaga skupić działania i zasoby zespołu, minimalizując nieporozumienia i wyznaczając jasne oczekiwania dla wszystkich interesariuszy.

• Czas realizacji: 18 sekund (od otrzymania polecenia o 0:05 do pojawienia się odpowiedzi o 0:23)
• Czytelność: Poziom Flesch-Kincaid: 17, Wynik Flesch-Kincaid: 16,61
• Długość podsumowania: 464 słowa

Analiza odpowiedzi

• Dobra struktura: Agent tworzy dobrze zorganizowany artykuł z wyraźnymi nagłówkami dla każdej sekcji (Definiowanie celów, Określenie zakresu, Delegowanie).
• Kompleksowość: Artykuł obejmuje kluczowe aspekty podstaw zarządzania projektami, zgodnie z poleceniem.
• Szczegółowe wyjaśnienia: Każda sekcja zawiera szczegółowe wyjaśnienia i praktyczne porady, czyniąc treść wartościową.
• Jasność i zwięzłość: Język jest jasny i zwięzły, dzięki czemu złożony temat zarządzania projektami staje się bardziej przystępny.
• Zgodność z instrukcją: Agent podąża za instrukcjami, skupiając się na wskazanych tematach i przedstawiając kompleksowy przegląd.

Wnioski

Agent wykazuje wysoką umiejętność generowania wysokiej jakości treści dotyczących podstaw zarządzania projektami. Proces myślowy, choć ograniczony w materiale wideo, sugeruje systematyczne podejście do researchu i tworzenia treści. Agent skutecznie korzysta z dostępnych narzędzi i dostosowuje strategię, by zebrać potrzebne informacje. Ostateczny efekt jest dobrze ustrukturyzowany, wartościowy i zgodny z wymaganiami polecenia. Agent nadal prezentuje się znakomicie, demonstrując biegłość w generowaniu treści i radzeniu sobie ze złożonymi tematami.

Zadanie 2: Obliczenia

Polecenie:
Odpowiedz na problem:
Firma sprzedaje dwa produkty: Produkt A i Produkt B. Wyprodukowanie Produktu A kosztuje 30 USD za sztukę, a sprzedaje się on po 50 USD za sztukę. Wyprodukowanie Produktu B kosztuje 40 USD za sztukę, a sprzedaje się go po 70 USD za sztukę.
Firma sprzedała w zeszłym miesiącu 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 koszt produkcji i cena sprzedaży za sztukę pozostają bez zmian?

Wstępne zrozumienie zadania

• (0:06) Myśl: Oblicz całkowity przychód i całkowity zysk ze sprzedaży Produktu A i Produktu B oraz ustal, ile dodatkowych sztuk każdego produktu należy sprzedać, by zwiększyć przychód o 10%.
• Pytania pomocnicze rozbijające zadanie na części
• (0:18) Myśl: Jaki jest całkowity przychód ze sprzedaży Produktu A i Produktu B?

Analiza procesu myślowego agenta

• Zrozumienie polecenia: Agent prawidłowo rozumie zadanie, wskazując potrzebę obliczenia całkowitego przychodu, zysku i dodatkowych sztuk potrzebnych do osiągnięcia 10% wzrostu przychodu.
• Rozbicie na podzadania: Agent następnie pyta sam siebie, co należy policzyć najpierw, rozbijając główne polecenie na mniejsze pytania, aby uporządkować kolejne kroki.

Fragment odpowiedzi bota

• Całkowity przychód to 11 600 USD.

• Całkowity zysk to 4 800 USD.

• Aby zwiększyć przychód o 10%, firma musi sprzedać dodatkowe 29 sztuk Produktu A i 12 sztuk Produktu B.

• Czas realizacji: 24 sekundy (od otrzymania polecenia o 0:06 do pojawienia się odpowiedzi o 0:30)

• Czytelność: Nie dotyczy, ponieważ odpowiedź ma charakter głównie obliczeniowy.

• Długość podsumowania: 45 słów

Analiza odpowiedzi

• Poprawne obliczenia: Agent poprawnie oblicza całkowity przychód i zysk, zgodnie z wcześniejszymi obliczeniami.
• Nieprawidłowe obliczenie: Agent błędnie podaje, że aby osiągnąć 10% wzrost przychodu, firma musi sprzedać dodatkowo 29 sztuk Produktu A i 12 sztuk Produktu B.

Poprawne obliczenie powinno wyglądać następująco:

• 10% wzrost przychodu z 11 600 USD to 1 160 USD

• Gdybyśmy chcieli osiągnąć ten cel, sprzedając tylko jeden produkt:

  • Produkt A: 50 USD/szt., 1 160 / 50 = 23,2, zaokrąglając w górę do 24 sztuk.
  • Produkt B: 70 USD/szt., 1 160 / 70 = 16,57, zaokrąglając w górę do 17 sztuk.

• Agent mógłby też np. podzielić wzrost równo między produkty, czyli po 580 USD na każdy, co oznacza:

  • Produkt A: 580 / 50 = 11,6, zaokrąglając do 12 sztuk.
  • Produkt B: 580 / 70 = 8,29, zaokrąglając do 9 sztuk.

• Każda kombinacja zwiększenia sprzedaży Produktu A i B jest dopuszczalna, o ile łączny przychód wzrośnie o 1 160 USD.

• Zwięzłość prezentacji: Agent zwięźle przedstawia ostateczną odpowiedź, podsumowując kluczowe wyniki.

Wnioski

Agent poprawnie oblicza całkowity przychód i zysk, ale popełnia błąd przy wyliczeniu liczby dodatkowych sztuk potrzebnych do osiągnięcia 10% wzrostu przychodu. Podana przez niego kombinacja 29 sztuk Produktu A i 12 sztuk Produktu B nie zgadza się z wcześniej ustalonymi wynikami. Wskazuje to na możliwy błąd w rozumowaniu lub procesie obliczeń agenta. Pomimo tego błędu agent wykazuje zrozumienie zadania i prezentuje informacje w sposób klarowny i uporządkowany. Jednak dokładność ostatecznej odpowiedzi jest zaburzona przez błędne wyliczenie dodatkowych sztuk.

Zadanie 3: Podsumowanie

Polecenie:
Podsumuj najważniejsze wnioski z poprzedniego artykułu w 100 słowach, koncentrując się na najbardziej znaczących sekcjach.

Wstępne zrozumienie zadania

• (0:06) Myśl: Podsumuj najważniejsze wnioski z poprzedniego artykułu w 100 słowach, koncentrując się na najistotniejszych sekcjach.

Analiza procesu myślowego agenta

• Zrozumienie polecenia: Agent prawidłowo interpretuje zadanie, rozumiejąc, że należy podsumować kluczowe wnioski z poprzedniego artykułu w limicie 100 słów i skupić się na najważniejszych fragmentach.

Analiza odpowiedzi

• Zwięzłość: Agent skutecznie zawiera podsumowanie w limicie 100 słów, uzyskując 89 słów.
• Treść: Podsumowanie trafnie oddaje główne punkty artykułu, w tym wagę rozumowania AI, jego rodzaje, rozwój historyczny, zastosowania w opiece zdrowotnej, ostatnie postępy związane z modelem o1 OpenAI oraz kwestie etyczne.
• Jasność: Podsumowanie jest jasne, zwięzłe i dobrze uporządkowane, co ułatwia zrozumienie głównego przesłania artykułu.
• Trafność: Podsumowanie skupia się na najważniejszych aspektach artykułu, zgodnie z poleceniem.

Fragment odpowiedzi bota

Artykuł omawia znaczenie rozumowania AI w różnych dziedzinach, szczególnie w opiece zdrowotnej, gdzie poprawiło ono wydajność i dokładność. Rozumowanie AI obejmuje różne typy, w tym AI symboliczne i koneksjonistyczne, oraz ma bogaty rozwój historyczny. Jego zastosowania w medycynie są znaczące, ponieważ AI poprawia diagnostykę, leczenie i opiekę nad pacjentem. Ostatnie osiągnięcia, takie jak model o1 OpenAI, dodatkowo poprawiły wydajność i bezpieczeństwo. Artykuł porusza także kwestie etyczne, wyzwania, takie jak prywatność danych, oraz wpływ AI poza medycyną, podkreślając transformacyjny potencjał rozumowania AI przy jednoczesnym wskazaniu konieczności ostrożnego zarządzania wyzwaniami etycznymi i praktycznymi.

• Czas realizacji: 8 sekund (od otrzymania polecenia o 0:06 do pojawienia się odpowiedzi o 0:14)
• Czytelność: Poziom Flesch-Kincaid: 19, Wynik Flesch-Kincaid: 19,09
• Długość podsumowania: 89 słów

Wnioski

Agent wykazuje wysoką zdolność podsumowywania złożonych informacji w sposób trafny i zwięzły. Pomimo ograniczonego wglądu w wewnętrzny tok myśli agenta, jakość wyniku jest wysoka i spełnia wymagania dotyczące długości oraz skupienia na kluczowych aspektach. Wydajność agenta w tym zadaniu po raz kolejny potwierdza jego biegłość w generowaniu treści i podsumowań. Konsekwentnie przestrzega ustalonych zasad analizy i dostarcza wysokiej jakości rezultaty.

Zadanie 4: Zadanie porównawcze

Polecenie:
Gdy użytkownik powie „Start”, powinieneś:
Porównaj wpływ samochodów elektrycznych i wodorowych na środowisko. Uwzględnij takie czynniki jak produkcja energii, cykl życia pojazdu i emisje.

Wstępne zrozumienie zadania i zbieranie informacji

• (0:06) Myśl: Aby porównać wpływ samochodów elektrycznych (EV) i wodorowych na środowisko, muszę zebrać szczegółowe informacje na temat produkcji energii, cyklu życia pojazdu i emisji dla obu typów pojazdów. Zacznę od wyszukania kompleksowych badań lub raportów analizujących te aspekty.
  Użycie narzędzia: google_serper
• (0:15) Myśl: Wyniki wyszukiwania zawierają kilka linków do artykułów porównujących samochody elektryczne i wodorowe. Teraz pobiorę treści z tych URL, by zebrać szczegółowe dane dotyczące produkcji energii, cyklu życia pojazdu i emisji.
  Użycie narzędzia: url_crawl_tool
• Obsługa błędów narzędzia
  (0:25) Myśl: Błąd przy pobieraniu URL wskazuje na nieprawidłowy format wejściowy. Muszę upewnić się, że URL są podane jako tablica JSON ze stringami. Spróbujmy jeszcze raz z poprawnym formatem.
  Użycie narzędzia: url_crawl_tool

Analiza procesu myślowego agenta

• Zrozumienie zadania: Agent prawidłowo identyfikuje zadanie jako porównanie wpływu samochodów elektrycznych i wodorowych na środowisko, skupiając się na produkcji energii, cyklu życia i emisjach.
• Planowanie strategiczne: Agent decyduje się zebrać informacje poprzez wyszukiwanie kompleksowych badań lub raportów, co świadczy o strategicznym podejściu do researchu.
• Wybór narzędzi: Agent najpierw korzysta z google_serper do wyszukiwania, a następnie postanawia użyć url_crawl_tool do pobrania treści z odpowiednich URL.
• Obsługa błędów: Agent napotyka błąd przy korzystaniu z url_crawl_tool i prawidłowo identyfikuje potencjalny problem jako nieprawidłowy format wejściowy (brak tablicy JSON ze stringami).
• Elastyczność: Pomimo błędu agent zamierza ponowić próbę z poprawnym formatem, wykazując elastyczność.

Jednak na nagraniu nie widać dalszych kroków agenta po napotkaniu kilkukrotnie tego samego błędu.

Fragment odpowiedzi bota

Wpływ samochodów elektrycznych (EV) na środowisko w porównaniu do samochodów wodorowych można ocenić w kilku kluczowych aspektach: produkcja energii, cykl życia pojazdu i emisje.

Produkcja energii:

• Samochody elektryczne: Wpływ środowiskowy EV w dużej mierze zależy od źródła energii elektrycznej używanej do ładowania. Źródła odnawialne, takie jak wiatr, słońce i energia wodna, znacząco zmniejszają ślad węglowy EV. Jednak jeśli energia pochodzi z paliw kopalnych, emisje mogą być znaczne.
• Samochody wodorowe: Wodór można produkować na różne sposoby, w tym przez reforming gazu ziemnego i elektrolizę. Choć elektroliza z wykorzystaniem energii odnawialnej jest czystsza, dominującą metodą jest reforming gazu ziemnego, co prowadzi do emisji gazów cieplarnianych.

Cykl życia pojazdu:

• Samochody elektryczne: EV mają większy wpływ na środowisko w fazie produkcji, głównie ze względu na wydobycie i przetwarzanie litu, kobaltu i innych materiałów do akumulatorów. Jednak podczas eksploatacji generują niższe emisje, zwłaszcza jeśli są zasilane energią odnawialną.
• Samochody wodorowe: Produkcja ogniw paliwowych również wymaga energochłonnych procesów i użycia rzadkich materiałów, takich jak platyna. Emisje w cyklu życia mogą być wyższe lub niższe niż w przypadku EV, w zależności od metody produkcji wodoru.

Emisje:

• Samochody elektryczne: EV nie generują emisji na wydechu. Całkowite emisje zależą od źródła energii. Gdy są ładowane czystą energią, ich emisje są znacznie niższe w porównaniu do pojazdów spalinowych.
• Samochody wodorowe: Te pojazdy również nie generują emisji na wydechu – wydzielają tylko parę wodną. Jednak emisje powstające podczas produkcji wodoru mogą być znaczące, zwłaszcza jeśli wodór nie jest produkowany w sposób zrównoważony.

Ogólnie rzecz biorąc, zarówno samochody elektryczne, jak i wodorowe oferują szanse na redukcję emisji w transporcie, ale ich wpływ środowiskowy różni się w zależności od źródeł energii i technologii wykorzystywanych w całym cyklu życia. Przejście na czystszą produkcję energii jest kluczowe dla maksymalizacji korzyści środowiskowych obu technologii.

• Czas realizacji: Agent otrzymuje polecenie o 0:06, a odpowiedź zaczyna pojawiać się o 0:32. Jednakże proces myślowy agenta zostaje przerwany w trakcie, a agent kontynuuje próby użycia url_crawl_tool, przez co wygląda na to, że coś poszło nie tak i odpowiedź nie zostaje dokończona.
• Czytelność: Poziom Flesch-Kincaid: 16, Wynik Flesch-Kincaid: 16,01
• Długość podsumowania: 302 słowa

Analiza odpowiedzi

• Niepełna odpowiedź: Ostatnia myśl agenta o 0:25 wskazuje, że został on przerwany w trakcie procesu. Odpowiedź, choć zaczyna się poprawnie, jest niekompletna. Agent przestaje odpowiadać w połowie zdania w sekcji dotyczącej emisji z samochodów wodorowych, co sugeruje błąd lub przerwanie podczas generowania treści.