בניית סוכני AI (AI Agents) לעסקים
סוכני AI שמבצעים משימות מוגדרות – חילוץ מידע, סיווג, תשובות מבוססות נתונים והפעלת תהליכים. לא צ'אט כל יכול אלא סוכנים ממוקדים עם גבולות ברורים, לוגיקה בקוד והסבר אנושי.
מה מקבלים
- הגדרת משימות ו-scope ברור – מה הסוכן עושה ומה לא
- חילוץ ומבנה נתונים (JSON) במקום טקסט חופשי בלבד
- אינטגרציה למערכות קיימות (CRM, DB, APIs)
- לוגיקת החלטות וולידציה – לא רק תשובת מודל
- תיעוד, ניטור ותחזוקה – מערכת production ולא דמו
איך זה עובד
התהליך: חילוץ מידע → מבנה נתונים → החלטה בקוד → הסבר אנושי
דוגמאות שימוש
- סוכן לסיווג פניות ולקוחות (עדיפות, סוג, מחלקה)
- סוכן לחילוץ סעיפים מחוזים ויצירת תקציר מנהלים
- סוכן לתשובות מבוססות מסמכי ידע (FAQ פנימי, מדריכים)
- סוכן לניטור דוחות והתראות על חריגות
- סוכן לאיסוף מידע ממקורות מרובים והכנת סיכום להחלטה
תהליך עבודה
למי זה מתאים
שאלות נפוצות
מתי כדאי לבנות סוכן AI ומתי לא?
כדאי כשיש משימה חוזרת עם קלט משתנה (מסמכים, טקסטים, פניות) שדורשת הבנה ולא רק חוקים קבועים. פחות מתאים כשכל הלוגיקה כבר ברורה ואפשר לכתוב אותה בקוד רגיל.
מה ההבדל בין סוכן AI לצ'אטבוט?
צ'אטבוט לרוב משוחח עם משתמש ומחזיר תשובות. סוכן AI יכול גם להריץ פעולות – לעדכן מערכות, לפתוח משימות, לשלוח התראות – ולעבוד ברקע ללא שיחה.
האם הסוכן רץ אצלכם או אצלנו?
אפשר בשני האופנים. בדרך כלל נטמיע אצלכם (ענן או on-premise) כדי שהמידע יישאר אצלכם ונשלב עם המערכות הקיימות.
כמה זמן לוקח לבנות סוכן AI?
תלוי במורכבות. POC בסיסי – שבועות; סוכן מלא עם אינטגרציות וניטור – חודשים. נגדיר צפי ב-Discovery.
איך מתמודדים עם טעויות של המודל?
בונים וולידציה ו-fallback: confidence נמוך או חריגה מכללים מעבירים לבדיקה אנושית. יש לוג שלא סומך עיוור על ה-AI.
האם צריך מומחיות AI פנימית?
לא חובה. אנחנו מספקים את ההטמעה, התיעוד וההדרכה. מומלץ שיהיה צד שמבין את התהליך העסקי ויכול לאשר כללים ותוצאות.
רוצים לבדוק אם סוכן AI מתאים לתהליך שלכם?
ספרו על המשימה – נציע ארכיטקטורה ומסגרת זמן.