Jak Gemini 1.5 Flash myśli jako agent AI

Zadanie 1: Generowanie treści

Polecenie:
Gdy użytkownik powie „Start”, powinieneś:

• Generowanie treści: Napisz wyczerpujący, informacyjny artykuł o podstawach zarządzania projektami, ze szczególnym naciskiem na definiowanie celów, zakresu oraz delegowanie.

Proces myślowy agenta

• (0:05): Otrzymuje polecenie dotyczące podstaw zarządzania projektami.
• (0:16): Pierwsza myśl:
  “Muszę zebrać informacje o definiowaniu celów, zakresu i delegowaniu w zarządzaniu projektami z wiarygodnych źródeł. Wikipedia i wyszukiwarka Google będą pomocne do ogólnych informacji i najlepszych praktyk. Używam narzędzia: wikipedia”
• (0:28): Druga myśl:
  “Wikipedia daje dobre wprowadzenie do zarządzania projektami, ale brakuje mi szczegółów na temat definiowania celów, zakresu i delegowania. Muszę uzupełnić to wyszukiwaniem w Google. Używam narzędzia: google_serper”
• (0:33): Próba użycia url_crawl_tool:
  “Wyniki wyszukiwania Google zawierają linki do artykułów z bardziej szczegółowymi informacjami o najlepszych praktykach dotyczących definiowania celów, zakresu i delegowania. Muszę uzyskać dostęp do tych artykułów, aby zebrać potrzebne dane. Używam narzędzia: url_crawl_tool”
• (0:43): Napotyka błąd w url_crawl_tool i próbuje ponownie:
  “Błąd przy pobieraniu adresów URL wskazuje na nieprawidłowy format wejściowy. Muszę upewnić się, że adresy URL są przekazane jako tablica JSON typu string. Spróbujmy ponownie z poprawnym formatem. Używam narzędzia: url_crawl_tool”

Analiza procesu myślowego

• Zrozumienie polecenia: Prawidłowo interpretuje potrzebę uzyskania szczegółowych informacji o podstawach zarządzania projektami.
• Strategia pozyskiwania informacji: Zaczyna od Wikipedii, następnie korzysta z wyszukiwarki Google w poszukiwaniu szczegółów.
• Wykorzystanie narzędzi: Używa wikipedia i google_serper oraz próbuje url_crawl_tool.
• Obsługa błędów: Rozpoznaje błąd narzędzia, próbuje go naprawić, lecz powtarza błąd.

Analiza wyników

• Dobrze zorganizowany: Jasne nagłówki dotyczące definiowania celów, zakresu i delegowania.
• Wyczerpujący: Obejmuje wymagane tematy z dokładnymi wyjaśnieniami i praktycznymi wskazówkami.
• Jasny i zwięzły: Przystępny styl pisania.
• Informacyjny: Wartościowe spostrzeżenia i najlepsze praktyki.

Fragment wyników

Podstawy zarządzania projektami: definiowanie celów, zakresu i delegowania

Zarządzanie projektami to kluczowa dziedzina obejmująca planowanie, realizację i nadzór nad projektami w celu osiągnięcia określonych celów w wyznaczonym czasie i budżecie. Podstawowym celem zarządzania projektami jest zapewnienie, że projekty są zakończone na czas, w ramach budżetu i zgodnie z oczekiwaniami interesariuszy. Trzy fundamentalne elementy to definiowanie celów, ustalanie zakresu projektu i skuteczne delegowanie.

Definiowanie celów

Definiowanie celów to pierwszy i najważniejszy krok w zarządzaniu projektami. Cele to jasne, zwięzłe stwierdzenia opisujące, co projekt ma osiągnąć. Wyznaczają kierunek i stanowią punkt odniesienia do mierzenia sukcesu. Skuteczne cele powinny być SMART: Specyficzne, Mierzalne, Osiągalne, Istotne i Określone w czasie. Takie podejście zapewnia, że cele są jasne i możliwe do realizacji w określonym terminie.

• Specyficzne: Cele powinny być jasne i konkretne, określające dokładnie, co należy osiągnąć.
• Mierzalne: Powinny istnieć kryteria pozwalające mierzyć postęp i określić, kiedy cel został osiągnięty.
• Osiągalne: Cele powinny być ambitne, ale realistyczne, biorąc pod uwagę zasoby i ograniczenia projektu.
• Istotne: Powinny być zgodne z szerszymi celami biznesowymi i oczekiwaniami interesariuszy.
• Określone w czasie: Cele powinny mieć wyznaczony termin realizacji, aby zapewnić postęp.

• Czas wykonania: 35 sekund
• Czytelność: Poziom Flescha-Kincaida: 12 (Wynik: 12,23)
• Długość podsumowania: 585 słów

Wniosek:
Pomimo błędów narzędziowych agent generuje wysokiej jakości, dobrze zorganizowany artykuł. Jego odporność w generowaniu treści jest widoczna, choć powtarzające się błędy wskazują na pole do poprawy.

Zadanie 2: Obliczenia

Polecenie:
Firma sprzedaje dwa produkty: Produkt A i Produkt B. Produkt A kosztuje 30 USD za sztukę produkcji i sprzedaje się za 50 USD za sztukę. Produkt B kosztuje 40 USD za sztukę produkcji i sprzedaje się za 70 USD za sztukę.

• Firma sprzedała 120 sztuk Produktu A i 80 sztuk Produktu B w zeszłym miesiącu. Oblicz całkowite przychody ze sprzedaży obu produktów.
• Oblicz całkowity zysk ze sprzedaży obu produktów (Przychód – Całkowity koszt produkcji).
• Firma chce zwiększyć całkowite przychody o 10%. Ile dodatkowych sztuk każdego produktu musi sprzedać, aby osiągnąć ten cel, zakładając, że koszt produkcji i cena sprzedaży za sztukę pozostaną bez zmian?

Proces myślowy agenta

• (0:06): Otrzymuje polecenie dotyczące obliczeń.
• Nie ujawnia żadnych wewnętrznych myśli; przechodzi bezpośrednio do obliczeń.

Analiza wyników

• Poprawne obliczenia: Prawidłowo wyznacza całkowite przychody (11 600 USD) i zysk (4 800 USD). Wylicza, że 10% wzrost przychodów wymaga dodatkowych 1 160 USD.
• Uproszczone rozwiązanie: Proponuje sprzedaż około 10 dodatkowych sztuk każdego produktu (dając 1 200 USD, nieco powyżej celu).
• Brak wyjaśnienia: Nie pokazuje szczegółowych obliczeń ani uzasadnienia doboru liczby sztuk.

Fragment wyników

Całkowite przychody: 11 600 USD
Całkowity zysk: 4 800 USD
Aby zwiększyć przychody o 10% (1 160 USD), firma musi sprzedać około 10 dodatkowych sztuk Produktu A i 10 dodatkowych sztuk Produktu B (co daje wzrost o 1 200 USD). Nie ma dokładnego rozwiązania na uzyskanie dokładnie 1 160 USD.

• Czas wykonania: 14 sekund
• Czytelność: Nie dotyczy
• Długość podsumowania: 54 słowa

Wniosek:
Agent rozumie i wykonuje obliczenia poprawnie, ale brakuje mu wyjaśnień i przejrzystości rozumowania. Spójność i szczegółowe rozbicie poprawiłyby zaufanie i jasność.

Zadanie 3: Podsumowanie

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

Proces myślowy agenta

• (0:06): Myśl: “Streszcz najważniejsze wnioski z artykułu w 100 słowach, koncentrując się na kluczowych sekcjach.”

Analiza wyników

• Zwięzłość: Wynik to 63 słowa, w limicie.
• Treść: Obejmuje główne punkty — rozumowanie AI, jego ewolucję, zastosowania, postępy i kwestie etyczne.
• Struktura i jasność: Przejrzyste, zwięzłe i skupione.
• Zgodność z instrukcją: Przestrzega limitu słów i tematu.

Fragment wyników

Artykuł omawia rozumowanie AI, obejmujące formalne i naturalne rozumowanie językowe, oraz jego kluczową rolę w podejmowaniu decyzji i rozwiązywaniu problemów. Przedstawia ewolucję rozumowania AI od wczesnych systemów po nowoczesne modele, takie jak OpenAI o1, podkreślając zastosowania w opiece zdrowotnej i różnych branżach. Zwraca uwagę na postępy w precyzji i wydajności, a także na kwestie etyczne, problem nadmiernej specjalizacji i znaczenie interakcji człowiek–AI.

• Czas wykonania: 9 sekund
• Czytelność: Poziom Flescha-Kincaida: 18 (Wynik: 17,97)
• Długość podsumowania: 63 słowa

Wniosek:
Agent świetnie radzi sobie z kondensacją złożonych informacji w zwięzłe podsumowanie, wykazując wysoką umiejętność streszczania nawet przy częściowo widocznym procesie myślowym.

Zadanie 4: Zadanie porównawcze

Polecenie:
Gdy użytkownik powie „Start”, powinieneś:

Porównaj wpływ na środowisko pojazdów elektrycznych z samochodami napędzanymi wodorem. Uwzględnij takie czynniki jak produkcja energii, cykl życia pojazdu i emisje.

Proces myślowy agenta

• (0:06): Otrzymuje polecenie.
• (0:11): Dostaje doprecyzowanie o szczegółowe porównanie.
• (0:15): Pyta: “Jakie są kluczowe różnice w wpływie na środowisko między pojazdami elektrycznymi a samochodami napędzanymi wodorem, szczególnie w zakresie produkcji energii, cyklu życia pojazdu i emisji?”

Analiza wyników

• Dobrze zorganizowany: Dzieli porównanie na produkcję energii, cykl życia i emisje.
• Kompleksowy: Omawia źródła energii elektrycznej, produkcję wodoru, wpływ produkcji i emisje.
• Precyzyjny: Informacje zgodne z aktualnym stanem wiedzy.
• Jasny i zwięzły: Złożone kwestie przedstawione przystępnie.

Fragment wyników

Wpływ na środowisko pojazdów elektrycznych (EV) i samochodów napędzanych wodorem można porównać, analizując trzy główne czynniki: produkcję energii, cykl życia pojazdu i emisje.

1. Produkcja energii
   • Pojazdy elektryczne: Wpływ środowiskowy zależy od źródła prądu. Energia odnawialna zmniejsza wpływ; paliwa kopalne go zwiększają. Zielone sieci poprawiają zrównoważenie.
   • Samochody napędzane wodorem: Wodór powstaje przez elektrolizę (zrównoważoną, jeśli z OZE) lub reforming parowy metanu (częstszy, wysokie emisje o ile nie stosuje się wychwytywania CO2). Produkcja i transport wymagają dużo energii, zwiększając ślad węglowy.

• Czas wykonania: 9 sekund
• Czytelność: Poziom Flescha-Kincaida: 16 (Wynik: 16,48)
• Długość podsumowania: 385 słów

Wniosek:
Agent dostarcza jasne, dobrze zorganizowane porównanie, wykazując inicjatywę w doprecyzowaniu i silne zdolności strukturalne.

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.

Proces myślowy agenta

• (0:06): Otrzymuje polecenie dotyczące zmian środowiskowych i społecznych w świecie z wyłącznie pojazdami elektrycznymi.
• (0:16): Otrzymuje doprecyzowanie polecenia.

Analiza wyników

• Kreatywne i opisowe: Pomysłowa opowieść osadzona w 2050 roku, barwnie opisująca odmieniony świat.
• Porusza kluczowe zagadnienia: Jakość powietrza, planowanie miast, zmiany gospodarcze, zmiany stylu życia.
• Dobrze zorganizowana: Wstęp, rozwinięcie tematu, refleksja.
• Liczba słów: 444 (nieco poniżej 500).
• Czytelność: Średnia złożoność, odpowiednia dla narracji.

Fragment wyników

W roku 2050 świat przeszedł niezwykłą transformację. Ulice każdego miasta – od tętniących życiem metropolii po urokliwe miasteczka – wypełniał cichy szum pojazdów elektrycznych (EV). Dawny ryk silników spalinowych był już odległym wspomnieniem, obecnym tylko w muzeach i okazjonalnych nostalgicznych filmach dokumentalnych.

• Czas wykonania: 17 sekund

Wniosek:
Agent tworzy wciągającą, futurystyczną narrację, wykazując kreatywność, strukturę i zgodność z wymaganiami polecenia.

Gemini 1.5 Flash: Potężne AI o konsekwentnej wydajności i trwających wyzwaniach

Gemini 1.5 Flash konsekwentnie demonstruje swoje możliwości jako potężny agent AI, wyróżniając się w generowaniu treści, podsumowaniach, porównaniach i pisaniu kreatywnym. Skutecznie korzysta z takich narzędzi jak wikipedia i google_serper, by pozyskiwać informacje i tworzyć dobrze zorganizowane, informatywne oraz angażujące wyniki. Jego umiejętność dostosowywania stylu pisania i realizacji poleceń zasługuje na uznanie, co widać w artykule o zarządzaniu projektami, porównaniu środowiskowym i opowieści futurystycznej.

Jednak zadania obliczeniowe wciąż stanowią wyzwanie. Mimo, że radzi sobie z prostymi kalkulacjami, ma trudności z bardziej złożonymi problemami i brakuje mu przejrzystości rozumowania. Nie zauważa też, gdy w różnych turach podaje różne odpowiedzi na to samo pytanie, co wskazuje na potencjalny problem z wewnętrzną pamięcią lub sprawdzaniem spójności. Ta niespójność, wraz z uproszczonym rozwiązaniem i brakiem szczegółowego wyjaśnienia, wskazuje na konieczność istotnych ulepszeń w zakresie matematyki i rozwiązywania problemów.

Kluczowe mocne strony

• Doskonałe generowanie treści: Systematycznie tworzy wysokiej jakości, dobrze zorganizowane i informacyjne artykuły na różne tematy.
• Biegłość w podsumowaniach: Dokładnie streszcza złożone informacje w określonym limicie słów, skutecznie wyłapując kluczowe wnioski.
• Silne zdolności porównawcze: Tworzy kompleksowe, wyważone porównania, uwzględniając wiele czynników i jasno prezentując informacje.
• Imponujące pisanie kreatywne: Tworzy angażujące, pomysłowe i dobrze zorganizowane opowieści, eksplorując złożone scenariusze i wypełniając wymagania poleceń.
• Elastyczność w zadaniach: Wykazuje wszechstronność, realizując różnorodne zadania – od generowania treści badawczych po kreatywne historie.
• Generalnie dobre wykorzystanie narzędzi: Skutecznie korzysta z wyszukiwarek i dobiera odpowiednie narzędzia do konkretnych zadań (choć napotkał trudności z url_crawl_tool w pierwszym zadaniu).

Kluczowe słabości

• Niespójne zdolności obliczeniowe: Choć poprawny w prostych kalkulacjach, podaje uproszczone lub niespójne rozwiązania dla trudniejszych problemów i brakuje mu przejrzystości rozumowania.
• Ograniczona przejrzystość rozwiązywania problemów: Brak wglądu w proces myślowy, zwłaszcza podczas obliczeń, utrudnia ocenę podejścia do problemu.
• Problemy z url_crawl_tool: Powtarzające się błędy sugerują potrzebę poprawy obsługi błędów narzędzi lub ich prawidłowego użycia.
• Niespójne odpowiedzi: W różnych turach i testach bot podaje różne odpowiedzi na to samo polecenie bez odniesienia się do tego.

Obszary do poprawy

• Ulepszony silnik obliczeniowy i rozwiązywanie problemów: Wdrożenie bardziej zaawansowanego silnika obliczeniowego i poprawa zdolności agenta do wyjaśniania swojego rozumowania.
• Poprawione wykorzystanie narzędzi i obsługa błędów: Rozwiązanie problemów z url_crawl_tool oraz zwiększenie umiejętności radzenia sobie z błędami narzędzi.
• Większa przejrzystość: Więcej wglądu w proces myślowy agenta, zwłaszcza przy złożonych zadaniach, dla lepszego zrozumienia i łatwiejszego debugowania.
• Sprawdzanie spójności: Zapewnienie, że agent udziela spójnych odpowiedzi i odnosi się do poprzednich, odmiennych reakcji na to samo pytanie.
• Lepsze rozróżnianie poleceń uzupełniających: Udoskonalenie rozróżniania między doprecyzowaniami a nowymi instrukcjami, by unikać powtórzeń.