Co napędza agentów AI takich jak Grok Beta?

Praktyczna eksploracja Grok Beta – analiza jego umiejętności rozumowania, rozwiązywania problemów i kreatywnych wyników w różnych rzeczywistych zadaniach.

Co napędza agentów AI takich jak Grok Beta?

Zadanie 1: Generowanie treści

Polecenie:
Gdy użytkownik powie „Start”, powinieneś:

  • Napisać kompleksowy, informacyjny artykuł o podstawach zarządzania projektami ze szczególnym uwzględnieniem definiowania celów, zakresu i delegowania.
Task 1: Content Generation

Wstępne zrozumienie zadania i gromadzenie informacji

  • (0:06 – 0:17) Agent otrzymuje polecenie i natychmiast zaczyna przetwarzać zadanie.
    Myśl: Aby napisać wyczerpujący artykuł o podstawach zarządzania projektami, muszę zebrać szczegółowe informacje o definiowaniu celów projektu, zakresu oraz delegowaniu. Zacznę od użycia narzędzia wikipedia, by uzyskać ogólny przegląd zarządzania projektami, który może obejmować te elementy. Użycie narzędzia: wikipedia

  • (0:17 – 0:20) Agent decyduje się zmienić narzędzie po pierwszym wyszukiwaniu w Wikipedii.
    Myśl: Wpis w Wikipedii daje dobry ogólny przegląd zarządzania projektami, ale brakuje mu szczegółów dotyczących definiowania celów, zakresu i delegowania. Użyję google_serper, aby znaleźć bardziej ukierunkowane informacje na ten temat. Użycie narzędzia: google_serper

  • (0:20 – 0:24) Agent kontynuuje korzystanie z google_serper
    Myśl: Zebrałem trochę informacji o definiowaniu celów projektu. Teraz muszę zagłębić się w szczegóły dotyczące zakresu i delegowania. Użyję ponownie google_serper, aby znaleźć szczegółowe informacje na ten temat. Użycie narzędzia: google_serper

  • (0:24 – 0:38) Agent powtarza tę samą myśl, co wskazuje na pętlę lub dalsze używanie narzędzia google_serper bez nowych wniosków.
    Myśl: Zebrałem trochę informacji o definiowaniu celów projektu i zakresu. Teraz muszę zagłębić się w szczegóły dotyczące delegowania w zarządzaniu projektami. Użyję ponownie google_serper, aby znaleźć szczegółowe informacje na ten temat. Użycie narzędzia: google_serper

Analiza procesu myślowego agenta:

  • Wstępne zrozumienie: Prawidłowa identyfikacja potrzeby zebrania informacji o celach, zakresie i delegowaniu.
  • Korzystanie z narzędzi: Startuje od Wikipedii, przechodzi do wyszukiwania Google (google_serper).
  • Powtarzalność myśli: Proces staje się powtarzalny, wskazując na pętlę lub nieefektywność.

Fragment odpowiedzi bota:

Podstawy zarządzania projektami: definiowanie celów, zakresu i delegowania

Definiowanie celów projektu:

  • Konkretne, mierzalne i określone w czasie cele, które wyznaczają, co projekt ma osiągnąć.
    • Wytyczanie kierunku: Zapewnia zespołowi jasny kierunek.
    • Mierzalność: Obejmuje KPI do oceny postępów i sukcesu.
      • Rezultaty: Namacalne efekty
      • Zasoby: Utworzone narzędzia lub zasoby
      • Cele niematerialne: Poprawa umiejętności zespołu lub satysfakcji klienta

Definiowanie zakresu projektu:

  • Określa całkowity nakład pracy wymagany do wykonania projektu.
    • Ustalanie granic: Definiuje, co jest włączone/wyłączone.
    • Podział projektu: Dzieli projekt na łatwiejsze do zarządzania zadania.
      • Opis zakresu: Określa cele, rezultaty i wymagane działania.
      • Struktura podziału pracy (WBS): Hierarchiczny podział pracy.

Delegowanie w zarządzaniu projektami:

  • Przekazanie odpowiedzialności za zadania.
    • Efektywność: Pozwala skupić się na zadaniach wyższego szczebla.
    • Wykorzystanie umiejętności: Dopasowuje zadania do kompetencji członków zespołu.
      • Jasna komunikacja: Zapewnia zrozumienie zadań.
      • Przekazanie uprawnień: Wzmacnia pozycję członków zespołu.
      • Wsparcie i monitorowanie: Zapewnia zasoby, usuwa przeszkody, monitoruje postępy.

Czas realizacji: 38 sekund
Czytelność: Poziom: 14 Flesch-Kincaid, Wynik: 14,38
Długość podsumowania: 346 słów

Ogólna ocena:
Wysokiej jakości, dobrze uporządkowana odpowiedź. Proces powtarzalny i bez głębokiego wglądu, ale rezultat jest informacyjny i jasny.

Zadanie 2: Obliczenia

Polecenie:
Firma sprzedaje dwa produkty: Produkt A i Produkt B. Wyprodukowanie Produktu A kosztuje 30 $ za sztukę, a cena sprzedaży to 50 $ za sztukę. Wyprodukowanie Produktu B kosztuje 40 $ za sztukę, a cena sprzedaży to 70 $ za sztukę.

W zeszłym miesiącu firma sprzedała 120 sztuk Produktu A oraz 80 sztuk Produktu B. Oblicz całkowity przychód uzyskany ze sprzedaży obu produktów.

Oblicz całkowity zysk uzyskany 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 niezmienne?

Task 2: Calculation

Wstępne zrozumienie zadania

  • (0:06)
    Myśl: obliczyć całkowity przychód i całkowity zysk ze sprzedaży Produktu A i Produktu B oraz określić, ile dodatkowych sztuk każdego produktu należy sprzedać, aby zwiększyć przychód o 10%.

Analiza procesu myślowego agenta:

  • Ograniczony wgląd – jedynie rozpoznanie zadania, brak przedstawienia strategii obliczeń lub poszczególnych kroków.

Fragment odpowiedzi bota:

Ostateczna odpowiedź agenta:

  • Obliczenie całkowitego przychodu:
    • Produkt A: 120 szt. × 50 $ = 6 000 $
    • Produkt B: 80 szt. × 70 $ = 5 600 $
    • Całkowity przychód = 6 000 $ + 5 600 $ = 11 600 $
  • Obliczenie całkowitego zysku:
    • Produkt A: 120 szt. × 30 $ = 3 600 $
      Zysk = 6 000 $ – 3 600 $ = 2 400 $
    • Produkt B: 80 szt. × 40 $ = 3 200 $
      Zysk = 5 600 $ – 3 200 $ = 2 400 $
    • Całkowity zysk = 2 400 $ + 2 400 $ = 4 800 $
  • Zatem całkowity przychód ze sprzedaży obu produktów w zeszłym miesiącu wyniósł 11 600 $, a całkowity zysk 4 800 $.

Czas realizacji: ~29 sekund
Czytelność: Brak wyniku (fragment niepełny)
Długość podsumowania: Nie dotyczy

Analiza wyniku:
Wynik niepełny, ale obliczenia są poprawne i logicznie uporządkowane względem podanych danych.

Wnioski:
Wstępne zrozumienie poprawne, ale rezultat jest niepełny, a proces rozumowania niewidoczny. Agent potrafi wykonać takie obliczenia, ale ta instancja została przerwana.

Zadanie 3: Podsumowanie

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

Task 3: Summarization

Wstępna ocena i strategia zadania

  • (0:05)
    Myśl: Streść najważniejsze wnioski z poprzedniego artykułu w 100 słowach, koncentrując się na najważniejszych sekcjach.

Analiza procesu myślowego agenta:
Agent powtarza polecenie; brak szczegółów dotyczących wyboru informacji lub struktury.

Fragment odpowiedzi bota:

Artykuł bada zagadnienie rozumowania AI, podkreślając jego znaczenie w naśladowaniu ludzkich procesów myślowych, usprawnianiu podejmowania decyzji i rozwiązywaniu problemów w różnych dziedzinach. Kluczowe punkty obejmują:

  • Rozwój historyczny: Od wczesnych systemów ekspertowych po nowoczesne sieci neuronowe i symboliczną AI.
  • Zastosowania w opiece zdrowotnej: Rola AI w diagnostyce, podejmowaniu decyzji, efektywności administracyjnej i medycynie spersonalizowanej.
  • Najnowsze osiągnięcia: Model o1 OpenAI wprowadza rozumowanie łańcuchowe, poprawę bezpieczeństwa i znaczące wyniki w testach STEM.

Artykuł porusza także kwestie etyczne, wyzwania związane z prywatnością danych oraz implikacje AI w dziedzinach poza medycyną, podkreślając transformacyjny potencjał rozumowania AI przy jednoczesnym zwróceniu uwagi na konieczność ostrożnego zarządzania wyzwaniami etycznymi i praktycznymi.

Czas realizacji: 11 sekund
Czytelność: Poziom: 19 Flesch-Kincaid, Wynik: 19,09
Długość podsumowania: 104 słowa

Analiza:
Precyzyjne, zwięzłe podsumowanie z punktami. Lekko przekracza limit słów. Wysoka czytelność ze względu na złożoność.

Wnioski:
Skuteczne podsumowanie, ale brak wglądu w proces wewnętrzny lub strategię.

Zadanie 4: Porównanie

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

Task 4: Comparison Task

Wstępna ocena i planowanie zadania

  • (0:06)
    Myśl: Porównać wpływ na środowisko pojazdów elektrycznych i samochodów na wodór, skupiając się na produkcji energii, cyklu życia pojazdu i emisjach.
  • (0:08)
    Otrzymano: „Czy możesz przedstawić szczegółowe porównanie wpływu na środowisko pojazdów elektrycznych i samochodów na wodór, skupiając się na produkcji energii, cyklu życia pojazdu i emisjach?”
  • (0:11)
    Myśl: Konieczne jest zebranie informacji o:
    • Produkcji energii: Źródła energii elektrycznej vs. wodoru (zielony, niebieski, szary)
    • Cyklu życia pojazdu: Produkcja, użytkowanie, konserwacja, recykling/utylizacja
    • Emisjach: Emisje bezpośrednie i pośrednie Użycie narzędzia: google_serper
  • (0:14 – 0:23)
    Agent przegląda wyniki wyszukiwania.
  • (0:23)
    Myśl: Wyniki wyszukiwania stanowią punkt wyjścia do produkcji energii. Potrzebna głębsza analiza cyklu życia i emisji. Użycie narzędzia: url_crawl_tool
  • (0:26)
    Myśl: Błąd podczas pobierania treści; ręczne przejrzenie wyników wyszukiwania. Użycie narzędzia: google_serper
  • (0:29 – 0:53)
    Agent generuje treść porównawczą.

Analiza procesu myślowego agenta:

  • Prawidłowa identyfikacja wymagań
  • Wykorzystanie odpowiednich narzędzi
  • Adaptacja do błędów narzędzi badawczych
  • Generowanie dobrze uporządkowanego porównania

Fragment odpowiedzi bota:

Porównanie wpływu na środowisko pojazdów elektrycznych (EV) i samochodów zasilanych wodorem

Zrozumienie wpływu na środowisko pojazdów elektrycznych i samochodów na wodór wymaga kompleksowej analizy produkcji energii, cyklu życia pojazdu i emisji. Poniżej znajduje się szczegółowe porównanie tych czynników dla obu typów pojazdów.

1) Produkcja energii

  • Pojazdy elektryczne (EV):

    • Zasilane energią elektryczną, wytwarzaną z węgla, gazu ziemnego, energii jądrowej i odnawialnych (wiatr, słońce, hydro).
    • Wpływ na środowisko zależy od miksu energetycznego sieci. Im więcej odnawialnych = czystsze EV.
  • Samochody na wodór:

    • Wodór wytwarzany przez reforming parowy metanu (szary wodór, wysokie emisje CO2) lub elektrolizę z użyciem odnawialnych źródeł (zielony wodór, niskie emisje).
    • Większość powstaje przez SMR, co ma wysoki ślad węglowy. Zielony wodór wymaga znacznych ilości energii odnawialnej.

(Dalsze sekcje oryginalnej odpowiedzi porównują cykl życia i emisje.)

Czas realizacji: 54 sekundy
Czytelność: Poziom: 17 Flesch-Kincaid, Wynik: 17,08
Długość podsumowania: 855 słów

Analiza wyniku:
Kompleksowe, dokładne i dobrze zorganizowane z jasnymi nagłówkami. Agent dostosowuje się do błędów i obejmuje wszystkie wymagane aspekty.

Wnioski:
Silna umiejętność syntezy i prezentacji złożonych informacji, nawet przy wystąpieniu błędów narzędzi.

Zadanie 5: Opowiadanie kreatywne

Polecenie:
Napisz futurystyczną opowieść (500 słów) osadzoną w świecie, gdzie pojazdy elektryczne całkowicie zastąpiły tradycyjne pojazdy spalinowe. Opisz zmiany środowiskowe i wpływ na społeczeństwo.

Task 5: Creative Writing

Wstępne zrozumienie zadania

  • (0:06)
    Myśl: Napisz futurystyczną opowieść (500 słów) osadzoną w świecie, gdzie pojazdy elektryczne całkowicie zastąpiły tradycyjne pojazdy spalinowe. Opisz zmiany środowiskowe i wpływ na społeczeństwo.

Analiza procesu myślowego agenta:
Agent poprawnie identyfikuje wszystkie wymagania.

Analiza wyniku:

  • Kreatywne i opisowe: Wciągająca opowieść ukazuje przyszłość ukształtowaną przez pojazdy elektryczne.
  • Porusza kluczowe tematy: Korzyści środowiskowe, zmiany społeczne, przemiany gospodarcze.
  • Dobrze uporządkowane: Logiczny przebieg narracji.
  • Liczba słów: 587 słów (lekko przekracza cel).
  • Czytelność: Umiarkowana złożoność.

Fragment odpowiedzi bota:

W roku 2050 świat przeszedł przemianę tak głęboką, że wydawała się snem z przeszłości. Wszechobecny niegdyś ryk silników spalinowych zastąpił kojący szum pojazdów elektrycznych, zwanych powszechnie EV. Ta zmiana odmieniła nie tylko sposób poruszania się ludzi, ale także przekształciła samą tkankę społeczeństwa i środowiska.

Miasto jutra

W sercu niegdyś zadymionego miasta stało Nowe Eden – miasto, gdzie powietrze było czyste, a niebo błękitne jak płótno. Ulice, dawniej usiane stacjami benzynowymi, teraz ozdabiały stacje ładowania zasilane energią słoneczną, których nowoczesny design harmonizował z miejskim krajobrazem. Infrastruktura ewoluowała; drogi były węższe, z wydzielonymi pasami dla autonomicznych pojazdów elektrycznych, co ograniczyło korki i zwiększyło bezpieczeństwo.

Czas realizacji: 10 sekund

Wnioski:
Agent dostarcza kreatywną, szczegółową narrację, spełniając wszystkie wymagania zadania.

Przemyślenia końcowe

Nasza dogłębna analiza możliwości Grok Beta w różnych zadaniach ujawniła fascynujący, choć częściowo ukryty obraz tego zaawansowanego agenta AI. Choć format wideo dawał ograniczony wgląd w wewnętrzne procesy myślowe agenta, jakość jego odpowiedzi świadczy o dużym potencjale. Od opracowywania informacyjnych treści o zarządzaniu projektami, przez obliczanie złożonych scenariuszy przychodowych, po tworzenie wyobrażonych narracji o przyszłości – Grok Beta konsekwentnie dostarczał imponujące rezultaty.

  • Generowanie treści: Silne badania, synteza i uporządkowane pisanie.
  • Podsumowanie: Dokładne i klarowne streszczenie.

Najczęściej zadawane pytania

Czym są agenci AI tacy jak Grok Beta?

Agenci AI, tacy jak Grok Beta, to zaawansowane autonomiczne systemy zaprojektowane do złożonego rozwiązywania problemów, rozumowania i kreatywnych zadań, często korzystające z wywoływania narzędzi i danych rzeczywistych do dostarczania praktycznych wyników.

Jak Grok Beta radzi sobie z rozumowaniem i realizacją zadań?

Grok Beta wykazuje silne umiejętności rozumowania i generowania treści w zadaniach takich jak analiza zarządzania projektami, obliczenia, podsumowania, porównania techniczne i kreatywne pisanie, choć jego widoczny proces myślowy bywa ograniczony lub powtarzalny.

Jakie są ograniczenia zaobserwowane w Grok Beta?

Chociaż Grok Beta konsekwentnie generuje wysokiej jakości wyniki, jego widoczne kroki rozumowania są czasem powtarzalne lub nieliczne, a w niektórych przypadkach wyniki mogą być niepełne lub nie zawierać szczegółowych informacji o wewnętrznym procesie decyzyjnym.

Czy mogę użyć FlowHunt do budowy własnych agentów AI podobnych do Grok Beta?

Tak, FlowHunt umożliwia budowę, dostosowanie i wdrażanie własnych agentów AI i chatbotów za pomocą intuicyjnych narzędzi i szablonów, z obsługą zaawansowanych przepływów pracy i integracją wiedzy w czasie rzeczywistym.

Zacznij budować z agentami AI FlowHunt

Chcesz stworzyć własne rozwiązania AI? Odkryj intuicyjną platformę FlowHunt do budowania autonomicznych agentów AI i chatbotów.

Dowiedz się więcej