מה הם 'סוכני AI' פעם אחת ולתמיד!

העולם מדבר על "סוכני AI" כאילו מדובר ביישות מסתורית, כמעט על־טבעית. בפועל, מדובר בארכיטקטורה הנדסית סופר ברורה: מודל שפה גדול שמחובר לארגז כלים, פועל לפי חוקים שהוגדרו מראש, לומד מתהליך העבודה, ומשתפר לאורך זמן. מי שמבין את המבנה – יודע לבנות עוזרים רבי־עוצמה, גם בלי להיות מפתח־על.

מהו סוכן AI – הגדרה מקצועית ויבשה

סוכן AI (AI Agent) הוא מערכת תוכנה שמבוססת על מודל שפה גדול (LLM), ומסוגלת לבצע משימות מורכבות בעולם הדיגיטלי באמצעות:

• •קבלת מטרה או הוראה ברמת־על (Goal / Task).
• •פירוק המשימה לשלבים לוגיים.
• •שימוש בכלים חיצוניים (קוד, APIs, דפדפן, מסדי נתונים).
• •קבלת החלטות על הצעד הבא בהתאם לתוצאות בכל שלב.
• •עדכון זיכרון ותובנות להמשך.

מודל ה־LLM משמש כ"מנוע החשיבה" – אבל הסוכן עצמו הוא המערכת שסביבו: הלוגיקה, החוקים, החיבורים לכלים, והזיכרון.

הנקודה הקריטית: מודל שפה גדול כשלעצמו הוא 'חסר־מצב'. הוא לא "זוכר" אינטראקציות, לא יוזם כלום, ולא ניגש למערכות חיצוניות. כדי להפוך אותו לסוכן, מחברים סביבו שכבת קוד שמנהלת:

• •קלט, תכנון, בחירת כלי, ביצוע, תצפית, החלטה על השלב הבא.
• •זיכרון קצר־טווח (ההקשר של השיחה / התהליך).
• •זיכרון ארוך־טווח (תובנות, חוקים, סטנדרטים, העדפות , דברים שחשוב לנו שיזכור).

מכאן אפשר להתקדם לפרקטיקה: איך בונים סוכן כזה בפועל.

איך בנוי סוכן AI מודרני – מבט ארכיטקטוני

ניתן לפרק כמעט כל סוכן AI מודרני לארבעה רכיבים עיקריים:

1. מודל ליבה (LLM Core)
   המוח המוכר והידוע.
   לדוגמה: Gemini, GPT, Claude ומודלים דומים.
   זה הרכיב שמבצע:
   
   הבנת הנחיות.
   תכנון טקסטואלי של מהלך הפעולה.
   כתיבה, ניסוח, ניתוח, ביקורת, הסקת מסקנות.
   
   
2. שכבת כלים (Tools / Functions Layer)
   אוסף פונקציות או שירותים שהסוכן יכול "להפעיל" כדי לבצע פעולות בעולם. לדוגמה:
   
   קריאת/כתיבת קבצים מקומיים.
   גישה למסדי נתונים (למשל: Firebase / PostgreSQL).
   קריאות ל־APIs (WordPress, כלי דיוור, CRM, מערכות בריאות, בנק ועוד).
   הפעלת קוד (Python, JS) לצורך חישובים, טרנספורמציות, פעולות יזומות ומדויקת ועוד.
   המודל לא מריץ את הקוד בעצמו. הוא מקבל מבנה (schema) של הכלים, מחליט איזה כלי צריך, והקוד שסביבו הוא זה שמבצע.
   
   
3. שכבת זיכרון (Memory Layer)
   כדי שהמודל יעבוד כראוי, הוא צריך שיהיה לו גם 'זיכרון'. אחרת איך ידע מי אנחנו, מה המשימה שלו וכולי?
   אם לא נותנים זיכרון למודל הוא פועל ממש כמו 'גאון טיפש'.
   ובנוסף זו שכבת המשכיות חשובה מאד.נהוג לחלק זיכרון לשני סוגים:
   
   זיכרון קצר־טווח: ההיסטוריה של התהליך / השיחה הנוכחית, שנארזת בתוך חלון ההקשר של המודל.
   זיכרון ארוך־טווח: תובנות, חוקים, פרופילי משתמשים, דוגמאות סגנון כתיבה, יישומי העבר.
   לרוב נשמרים במסד נתונים (לעתים וקטורי) ומוזרמים למודל רק כשיש רלוונטיות.
   
   
4. שכבת בקרה ו'תזמור' (Orchestration / Control)
   'תזמור' הינו מונח מקובל בסביבה של 'סוכני AI.
   זה מעניין שסוכן הינו חלק מתזמורת 🙂
   ומי הוא המנצח ?זו השכבה שמנהלת את ה"לופ":
   
   קבלת משימה.
   שאילת זיכרונות רלוונטיים.
   שליחת הקשר למודל.
   קבלת "תוכנית" או "החלטה".
   הפעלת כלי מתאים.
   איסוף התוצאה.
   חזרה למודל להחלטה על הצעד הבא.
   עצירה, סיכום, יצירת לוגים ותובנות.
   
   

זה מאפשר לסוכן להיות "מתוכנן", ולא רק לענות תשובות טקסטואליות חד־פעמיות.

אולי יעניין אותכם גם:

כיצד מטמיעים AI בעסק בלי לשתף מידע רגיש ?

איך יוצרים סוכן AI בפועל – שלב אחר שלב

גם בלי לצלול עמוק לקוד, כי אנחנו לא מתכנתים, אלא 'ארכיטקטים', חשוב להבין את הצעדים ההנדסיים.

זה מאפשר לתכנן מערכת נכונה, גם אם רוב הקוד נכתב בעזרת ה־LLM.

שלב 1: הגדרת המשימה והגבולות

חשוב ביותר לעשות 'אפיון'. כמו בכל תהליך יצירה.

אנו לא צריכים 'סוכן לפרסום ברשתות החברתיות'!

זה כללי מדי.

אנחנו צריכים לרדת לפרטים כדי להבין את המטרה הסופית שלנו.

לכן לפני 'קוד', מגדירים:

• •מה הסוכן אמור לעשות?
  לדוגמה: "לקבל רעיון למאמר, לכתוב אותו בסגנון מסוים, להפיק תמונה מתאימה ולהעלות הכל ל־WordPress, לקחת את התוכן וליצור ממנו פוסט לרשת החברתית הרצויה בשפה הדרושה, לשתף את הקישור לפוסט, לשלוח את זה לקבוצות הווטסאפ שלנו, לשלוח ניוזלטר…".
• •במה אסור לו לגעת?
  למשל: ניסוח! שלא ינסח כמו מכונה מעצבנת.
• •איפה עובר הקו בין אוטומציה מלאה לבין צורך באישור אנושי?
  לדוגמה: הסוכן יכול להכין טיוטה, אבל הפרסום דורש "Approve" ידני.

התכנון הזה קובע את רמת האוטונומיה ואת גבולות האחריות.

שלב 2: בחירת מודל הליבה

השלב הבא: לבחור מודל ליבה בהתאם לדרישות.

חייב להבהיר פה שאין 'מודל ליבה אחד' שיכול לשרת אותכם.

כי לכל אחד יש את יכולותיו המופלאות.

יש מי שיכול בקלות לסרוק את הרשת ולהביא מידע אקטואלי.

יש מי שנפלא ביכולותיו ליצור תוכן איכותי.

יש מי שמעולה באסטרטגיה וניתוח.

לכן צריך להתנסות באופן ישיר (זו ההמלצה שלי) ומתוך ההתנסות הישירה, לדייק את המודל הנכון.

מה עוד חשוב לבדוק:

• •איכות לשונית, תמיכה בשפה, יכולות תכנון והבנה.
• •חלון הקשר – כמה טקסט אפשר לדחוף בכל אינטראקציה. קריטי!
• •עלות – אם הסוכן רץ הרבה, כמות קריאות ה-API משמעותית.
• •שיקולי פרטיות ורגולציה – לדוגמה, עבודה על מידע רפואי, פיננסי, משפטי.

לגבי האחרון, זו הסיבה שאני נוהג לעבוד בשיטת Local First, כלומר – קודם כל מקומי.

מודל כמו Gemini Pro מתאים היטב כסמן כללי: חזק, רב־שימושי, בעל חלון הקשר גדול, ותומך היטב באינטראקציות מרובות־שלבים.

חשוב לדעת שניתן לחבר יותר ממודל אחד:
למשל – מודל "כבד" למשימות תכנון וניתוח, ומודל קטן וזול יותר למשימות סיכום, דירוג, ניקוי טקסטים מוכנים וכולי.

שלב 3: הגדרת הכלים שהסוכן צריך

כאן נכנס הצד הפרקטי.

הסוכן צריך ידיים ורגליים:

• •כלי לקריאת נתונים:
  
  קבצי PDF, CSV, DOCX, אקסלים !
  מסדי נתונים (לקוחות, ביקורים, תוצאות בדיקות).
  
  
• •כלי לכתיבה / עדכון:
  
  יצירת פוסטים ב־WordPress.
  עדכון שדות ב־CRM.
  יצירת מסמכים / דוחות.
  
  
• •כלי עזר:
  
  אנונימיזציה של מידע.
  יצירת תמונות (דרך מודל גנרטיבי).
  עיבוד לשוני מקומי (פילטרים, ניקוי טקסט).
  
  

זו רק רשימה לדוגמא !

יש מבחר עצום.

מבחינה טכנית, כל כלי כזה הוא 'פונקציה' בקוד, עם הגדרה ברורה של קלט ופלט.

מודל ה־LLM מקבל תיאור של הכלי (שם, תיאור, פרמטרים) ויודע לבקש את הפעלתו.

אתה לא צריך לכתוב הכל לבד – המודל יכול לייצר עבורך את רוב הקוד, ואתה אחראי על האדריכלות והבדיקות.

שלב 4: בניית מנגנון זיכרון

כדי שהסוכן ישתפר עם הזמן, נדרש זיכרון מתוכנן היטב.

זיכרון קצר־טווח

המידע שנמצא בתוך שיחת העבודה עצמה:

• •המטרה שהוגדרה.
• •השלבים שכבר בוצעו.
• •תוצאות ביניים.
• •כשלים, שגיאות, סטיות מהתכנון.

החוכמה היא לא "להעמיס" על חלון ההקשר הכל, אלא לנהל:

• •סיכומי שלבים במקום תמלול מלא.
• •רשומות מתומצתות של החלטות.
• •נקודות ציון מרכזיות בלבד.

זה עובד נהדר כשמיישמים את זה נכון.

וזה סופר קריטי.

זיכרון ארוך־טווח

זו הדרך שלנו ליצור כלי ש'מבין את המשימות שלו' ולומד לטווח הארוך!

דמיינו לעצמכם כלי שהולך ומדייק את יכולותיו בהתאם לדרישות שלכם, ולומד דרך זה שהוא מתעד לעצמו תובנות.

הוא רק הולך ומתעצם..

כאן נכנסות:

• •תובנות מפרויקטים קודמים:
  
  מה עבד טוב?
  מה נכשל?
  אילו ניסוחים מביאים יותר מעורבות?
  
  
• •כללים וסגנון:
  
  טון הכתיבה שלכם.
  מבנה מועדף לפוסטים.
  דברים שאסור לכתוב בשמכם.
  מידע רגיש שאסור לו לחשוף
  
  
• •פרופיל משתמש / עסק:
  
  תחומי פעילות.
  קהלי יעד.
  רמת פורמליות מועדפת.
  
  

את המידע הזה ניתן לשמור במסד נתונים (למשל Firebase).

העבודה עם 'מסד נתונים' היא זו שמאפשרת לכם להפוך 'מודל פשוט' למודל 'סופר-על'.

לפני כל משימה, שולפים את החלקים הרלוונטיים, ומזרימים אותם פנימה כהקשר.

כאן נוצרת "למידה" ברמת המערכת, בלי לגעת בכלל באימון מודל הליבה.

ברמות מתקדמות יותר עובדים עם מסדי נתונים גדולים, שנקראים SQL, והם מאפשרים, בטכניקות שונות, להביא לכך שהסוכן יודע לברור אך ורק מידע רלוונטי מתוך מאגר מידע גדול, וכך לחסוך משמעותית בחלון ההקשר שלו כדי לדייק משימות.

להערכתי כך עובדים מודלי הליבה במערכות דרכם אנחנו צורכים אותם. כמו הממשקים של chatgpt/gemini וכולי.

שלב 5: לולאת פעולה-תצפית-עדכון (Agent Loop)

הסוכן פועל לרוב באותה לוגיקה:

1. מקבל מטרה.
2. ניגש לזיכרון הרלוונטי.
3. מייצר תוכנית פעולה.
4. בוחר כלי ראשון ומפעיל.
5. מקבל תוצאה (תצפית).
6. מעריך – הצליח? נכשל? צריך תיקון?
7. ממשיך לצעד הבא או מסיים ומסכם.

שימו לב שבשלבים הראשוניים, אנחנו צריכים לדגום אותו כדי לדייק את הלולאה הזו.

בחלק מהיישומים מוסיפים:

• •סוכן נוסף "מבקר" שבוחן את התוצר.
• •סוכן "אסטרטג" שמסתכל על התמונה הרחבה (לדוגמה – סדרת פוסטים ולא רק פוסט בודד).
• •מנגנון לוגים שמתרגם את התהליך לתובנות לשיפור.

כך מתקבלת מערכת שנראית מבחוץ "אוטונומית", אבל בפנים מבוססת על לוגיקה מאוד ברורה.

זה תהליך, זה מרתק, וזה שווה כל רגע של השקעה.

שימוש בסוכני AI קיימים לעומת בניית סוכן ייעודי

בעולם כבר קיימות פלטפורמות וסוכנים "מדף":
לדוגמה – כלים שמציעים "סוכן כתיבה", "סוכן מחקר", "סוכן אוטומציה עסקית" ועוד.

כדאי להבין את היתרונות ואת החסרונות מול בנייה עצמאית.

יתרונות שימוש בסוכן קיים

• •'זמן הגעה לשוק' קצר יותר: הכל מוכן. מסך יפה, כפתור "הפעל", תסריטים שלא צריך להמציא.
• •נוחות: לא צריך לתחזק קוד, שרתים, ספריות, עדכונים.
• •Best Practices מובנים (מבוססים על מחקר שעשו מפתחי הסוכנים הללו): לרוב הכלים האלו "אורזים" בתוכם פרקטיקות נכונות שכבר נוסו במאות אלפי שימושים.

למי זה מתאים?
למי שרוצה תוצאות עכשיו, במשימות סטנדרטיות יחסית, ולא צריך שליטה עמוקה בתהליך.

עם זאת, חשוב להכיר בחסרונות של הסוכנים הללו לפני שרצים לשתף איתם כל דבר..

חסרונות שימוש בסוכן קיים

• •התאמה חלקית לצרכים:
  ברגע שאתה חורג משימוש גנרי – מתחילים להיתקל בקירות.
  לדוגמה: תהליכים ייחודיים, מודלים עסקיים לא־סטנדרטיים, אינטגרציות פנים־ארגוניות, לוגיקות מורכבות, הקשרים ארוכים, מאגרי ידע גדולים…
• •שליטה מוגבלת בנתונים ובפרטיות:
  גם אם הכלי מכבד פרטיות, לעתים אין שקיפות מלאה מה נעשה "מאחורי המסך".
  בפרויקטים רגישים (בריאות, משפט, פיננסים) זה הופך למגבלה אמיתית.
  ושוב, במצב זה עדיף להשתמש בכלי עבודה מקומיים שפותרים את זה גם בלי נוכחות ישירה של מודלי ליבה בתוך האוטומציה!
• •קושי בהוספת יכולות ייחודיות:
  אם אתה רוצה שהסוכן יעבוד לפי מתודולוגיה שלך, יישען על מאגרי המידע שלך, ויפעל בתוך האקו־סיסטם שלך – מהר מאוד תגיע למצב שבו החברה שמייצרת את הסוכן מנהלת את מקצב החיים של המוצר שלך. ולא רק זה – מתפתחת תלות במשאבים של החברה הזו ונדרשים לשלם להם על הגישה שהולכת וגדלה..

יתרונות בניית סוכן משלך

זו הדרך המועדפת עלי. אני אוהב עצמאות. לכן אני ממליץ לך (לכם) לבחור לשקול לעבוד ככה, במקום לרוץ ולשתף טבלת אקסל עם כלי כמו Genspark.

למה? הנה..

• •התאמה מלאה:
  אתה מגדיר את המטרות, התהליך, הכלים, ההיתרים, הממשק.
• •שליטה בנתונים:
  המידע נשאר בשרתים שלך, בתצורה שאתה בוחר, תחת מדיניות פרטיות שאתה מנסח.
• •יכולת גדילה ואבולוציה:
  אפשר להתחיל קטן – ולהרחיב לכל כיוון: סוגי משימות, רמות אוטונומיה, משתמשים נוספים, שווקים נוספים.
• •יצירת נכס טכנולוגי אמיתי:
  הסוכן הופך להיות חלק מסט המוצרים האישי שלך. זה מייצר יתרון תחרותי שקשה לשכפל, וכלי עזר עוצמתי שנותן מענה הולך ומתגבר לצרכים המדויקים לך !

חסרונות בניית סוכן משלך (כן, יש גם כאלה)

• •שכבת אחריות טכנולוגית:
  צריך לנהל קוד, תקלות, ספריות, עדכונים של APIs.
  נשמע כבד, אבל בפועל נכון להיום זה מתאפשר על ידי עבודה נכונה עם מודלי הליבה כ'תומכי תהליך' או הכשרה של אדם מהארגון שלך להיות האחראי על כך. ככה עובדים 'הגדולים'. ואני יכול להעיד כ'עסק קטן' שזה מתאפשר לביצוע עצמאי לחלוטין, אם יש לך גישה 'סבירה +' לעולם הטכנולוגי.
• •צורך בהבנת הארכיטקטורה:
  גם אם ה־LLM כותב עבורך את רוב השורות, אתה חייב להבין:
  
  איך זיכרון עובד.
  איך לבנות לולאת סוכן.
  איך לחבר כלים בצורה בטוחה.
  
  

רק שגם במקרה הזה, המודלים הקיימים כיום, דרך ממשקי המשתמש של החברות (gemini/claude ודומיהם) עוזרים משמעותית ללמוד את זה. פשוט שואלים, הם עונים יפה, אנחנו לומדים. זו הדרך הנכונה.

ובגלל הקידמה, הפער מצטמצם במהירות:
מי שיודע להגדיר היטב את התהליך, יכול להישען על המודל שיכתוב, יתקן וישפר את הקוד עבורו.

כלומר – הידע הקריטי הוא תפיסתי, לא בהכרח קוד ברמת שורה־שורה.

מעיד מניסיון – אני לא מבין מה כתוב בקוד שלי באופן מלא, אבל כן מבין את המבנה, כן רואה את ההערות שהמודל כותב לי בקוד, כן עוקב אחרי התהליך, כן קורא את ההערות הבונות שלו לכל פתרון שהוא מייצר עבורי. וכך אני משפר את יכולות ה'ניהול' שלי.

מה המודל לומד ומה הוא לא עושה כשאתה משתמש בו מקומית

שאלת המפתח כשעובדים עם מידע רגיש:
כשאני מחבר מודל כמו Gemini Pro לאפליקציה שלי, ועובר דרכו מידע רגיש (בריאות, לקוחות, פיננסים) – מה הוא "לוקח" מהאינטראקציה הזאת?

עקרונות השימוש במודלים דרך API

כאשר עובדים דרך API רשמי (כמו Google AI / Google Cloud), מודל הליבה משמש כ"שירות חישובי":

• •אתה שולח בקשה (prompt + נתונים).
• •השרת מריץ את המודל.
• •המודל מחזיר תשובה.

במוצרים ארגוניים / ענניים (Cloud) קיימת התחייבות ברורה:
הנתונים שאתה שולח הם "Customer Data" והם משמשים רק לצורך ביצוע הבקשה ולהחזרת תשובה.

המודל הכללי (Foundation Model) אינו מתעדכן מהנתונים הספציפיים שלך, אלא אם בחרת מפורשות בתהליך של Fine-tuning ייעודי, וגם אז מדובר במודל מותאם פרטי עבורך.

אך חשוב לציין שכשעובדים עם מידע רגיש, אפשר להכין מראש את המידע כך שיהיה חסוי! ולא להגיש את המידע כחשוף ורגיש.

זו החוכמה! רק צריך להבין איך זה עובד, וזה מגיע מתוך התנסות ולמידה.

מה זה אומר בפועל – ברמת האפליקציה המקומית שלך

אם בנית אפליקציה מקומית ש:

• •קוראת קבצים רגישים (למשל, PDF רפואיים) מקומית.
• •מעבדת / מסכמת / מבצעת אנונימיזציה בפייתון על המחשב שלך.
• •שולחת ל־Gemini דרך API רק את התוצר המסוכם/האנונימי.

אז:

• •המידע הרגיש הגולמי נשאר אצלך.
• •המידע שמגיע למודל מנוקה מזהויות אישיות.
• •השימוש במודל הוא "חישובי" – הוא לא "מרגל" ולא בונה לעצמו פרופיל על הקבצים ששמרת במחשב.

גם אם אתה שולח מידע לא־אנונימי דרך API, בשירותי ענן ארגוניים מוגדר חוזית שהנתונים אינם משמשים לאימון מודל הליבה.

הם עשויים להישמר לזמן מוגבל לצרכי אבטחה / ניטור תקלות, אך לא כמקור "למידה כללית".

אני אישית לא עושה את זה, אלא אם מדובר במידע שאני מרגיש בנוח להעביר הלאה. כי בכל זאת אני שומר על כללי זהירות.

וגם – אם מדובר בסודות מדינה, אל תיקח (תיקחו) סיכון.

לכן, מה שהמודל "לומד" בפועל ברמת השימוש שלך – זו לא למידה ב'אימון', אלא:

• •בניית הקשר זמני בתוך חלון ההקשר.
• •שימוש בזיכרון שאתה מנהל (לוגים, מסדי נתונים, תובנות) כדי לשפר את התהליך – על גבי המחשב שלך! גוגל לא חשופים לזה.

ה"סוכן" נעשה חכם יותר, כי המערכת סביב המודל מתעדכנת; מודל הליבה נשאר כללי.

אם לא נגיש לו ברמת הקוד את הגישה לכל המידע הזה, שצברנו לאורך זמן ונשמר כקובץ על המחשב שלנו, הוא יחזור להיות 'טיפש-גאון'.

עד כמה רחוק אפשר להגיע בלי ידע עמוק בקוד

כאן מתגלה אחד היתרונות הגדולים של מודלי ליבה מודרניים:

מי שמבין:

• •מהי משימה.
• •איך לפרק אותה לשלבים.
• •אילו כלים דרושים.
• •מה צריך להישמר כזיכרון.
• •היכן חייבת להיות בקרה אנושית.

יכול לבנות סוכן מרשים, גם בלי להיות מתכנת ותיק.

פירטתי את התהליך הזה (6 השלבים) במדריך שכאן >

מה בכל זאת חייבים לדעת ברמה הטכנית

לא צריך להיות מומחה אלגוריתמים.

כן רצוי לדעת:

• •איך להפעיל סביבת עבודה (למשל VS Code).
• •איך להריץ סקריפט פייתון.
• •איך להתקין ספריות (pip).
• •איך לקרוא הודעת שגיאה בסיסית ולבקש מה־LLM לתקן את הקוד בהתאם.
• •איך לעבוד עם קובץ .env או מנגנון דומה לניהול מפתחות API בצורה בטוחה.

טיפ – המודל (או סוכן ה-AI שקיים בתוך הכלים הללו) יכול לעזור לכם בזה.

לא צריך 'לדעת תכנות'.

אלא לדעת איזה שאלות לשאול !

כל שאר העבודה – יכולה וצריכה להיות מונעת על ידי המודל:

• •"כתוב לי פונקציה שקוראת PDF ומחזירה טקסט".
• •"תוסיף אנונימיזציה לשמות, טלפונים ותעודות זהות".
• •"חבר את זה ל־API של Gemini וקרא למודל עם הטקסט המסוכם בלבד".
• •"שמור תובנות משמעותיות במסד נתונים ב־Firebase".

אתה מתמקד בהגדרת הדרישות, בבקרה, ובהתפתחות המערכת.

לאיזו רמת סוכן אפשר להגיע "מן השורה"

מי שנכנס לזה ברצינות, עם תהליך עבודה נכון, יכול להגיע ליכולות מרשימות:

• •סוכן שיודע לנהל תהליך כתיבה מלא: רעיון -> מחקר -> כתיבה -> ביקורת -> עריכה -> הפקת תמונה -> העלאה ל־WordPress.
• •סוכני ניתוח נתונים: קורא דוחות, מסכם, מזהה חריגים, מוציא תובנות עסקיות.
• •סוכן תמיכה פנים־ארגוני: עונה לעובדים על שאלות על תהליכים, נהלים, מסמכים.
• •סוכן רפואה דיגיטלית (תוך עמידה ברגולציה): מסייע לרופאים לסכם ביקורים, להשוות נתוני מעקב למחקרים, לנסח מכתבי הפנייה.

והיריעה עוד רחבה ואינסופית.

המשותף לכל אלה:

• •המודל "הגדול" עושה את ה'כבדות המחשבתית'.
• •מערכת הכלים, הזיכרון והלוגיקה – בנויה על ידי האדם.
• •הדיוק מגיע מהתפתחות הדרגתית: פרויקט קטן -> שיפור -> תוספת יכולות -> המשך שיפור.

סוכני AI – לא קסם, אלא כלי עזר מופלא

ברגע שמנקים את הרעש השיווקי, ה'הייפ' והמידע הכוזב שאנשים משתפים על 'סוכנים' התמונה מתבהרת:

• •מודל השפה הוא מנוע חזק באופן חסר תקדים.
• •"סוכן AI" הוא פשוט מערכת שעוטפת את המנוע הזה בלוגיקה, כלים וזיכרון.
• •בניית סוכן יעיל היא בעיקר אמנות של אפיון נכון, תכנון ארכיטקטוני, ויצירת לולאת שיפור מתמשכת.
• •מי שמבין את העקרונות – יכול לבנות לעצמו עוזרים דיגיטליים ברמה גבוהה, גם בלי להיות "מתכנת מסורתי".

וזו פריצת הדרך של השלב הנוכחי במציאות ה-AI שאנו חיים בימים אלו (של סוף 2025, וילכו ויתעצמו ככל שנעמיק אל תוך 2026).

העתיד שייך למי שבוחר להעלות שלב:

• •לשאול שאלות מדויקות. להפסיק לתכנן טיולים עם chatgpt..
• •להגדיר תהליכים. לאפיין. לעבוד כמו מפתח ויזם.
• •לחבר מודלי ליבה לעבודה בעולם האמיתי בדרך נכונה ומדויקת.
• •ולשמור על איזון בין אוטומציה אוטונומית לבין בקרה אנושית אחראית.

מכאן, הדרך לפרויקט הראשון שלך כסוכן־יוצר כבר פתוחה.

ואני אשמח כמובן להרחיב על כך.

המשך לעקוב, והכי טוב יהיה אם תצטרף לניוזלטר/קבוצת הווטסאפ השקטה שלי כדי לקבל את העדכונים הישירים והמדריכים המעולים שאני מכין במיוחד לך ולחברי הקבוצה, כדי להמשיך ולהתייעל אל תוך יישומים מתקדמים באמת עם AI, במקום להמשיך לעשות שטויות חסרות ערך 🙂

להצטרפות לניוזלטר (בפוטר)

להצטרפות לקבוצת הווטסאפ השקטה

*נתראה בוובינר הבא !

רני