General Discussion

ב־17 באפריל 2025, פרסמה חברת OpenAI מדריך טכני ומעמיק לפיתוח סוכני בינה מלאכותית מבוססי מודלים שפתיים גדולים (LLM Agents) — כלי עזר מהפכני המיועד לצוותי הנדסה ומוצר המעוניינים להטמיע מערכות בינה מלאכותית אוטונומיות בתרחישים אמיתיים. המדריך מבוסס על יישומים פרקטיים ומציג תשתית תכנונית מקיפה הכוללת זיהוי מקרי שימוש, בניית ארכיטקטורות, ושילוב אמצעי הגנה לניהול בטוח ויעיל.

מהו "Agent"?

בניגוד לצ’אטבוטים פשוטים או מודלים מסווגים, "סוכן" (Agent) הוא ישות אוטונומית בעלת יכולת לבצע משימות מרובות שלבים בעצמאות יחסית. סוכן כזה פועל במרחב של חישוב, זיכרון, שימוש בכלים, וניהול תהליכי עבודה, ללא צורך בהתערבות שוטפת של בני אדם.

שלושת מרכיבי הליבה של סוכן כוללים:

1. מודל (Model): מודל שפה גדול (LLM) המהווה את הלב הקוגניטיבי של הסוכן.

2. כלים (Tools): ממשקי API חיצוניים או פונקציות פנימיות לביצוע פעולות.

3. הנחיות (Instructions): פרומפטים בנויים היטב שמגדירים מטרות, גבולות והתנהגויות.

מתי נכון לפתח Agent?

המדריך ממליץ לפתח סוכנים כאשר ישנם תרחישים החורגים מיכולות אוטומציה מבוססת חוקים מסורתיים. דוגמאות כוללות:

1. קבלת החלטות מורכבת: למשל, ניהול החזרים כספיים תוך שיקול דעת.

2. תהליכים תחזוקתיים שבריריים: כמו יישום מדיניות רגולציה שמשתנה תדיר.

3. עבודה עם מידע בלתי מובנה: כגון ניתוח מסמכים או תקשורת בשפה חופשית.

תשתיות טכניות ו־SDK ייעודי

חברת OpenAI מציעה ערכת פיתוח (SDK) ב־Python לבנייה קלה של סוכנים, תוך שילוב בין מודלים, רישום כלים והגדרת לוגיקת הפרומפטים. הכלים מסווגים לפי תפקידם:

הראשון -Data Tools: שליפת מידע ממסדי נתונים.

השני - Action Tools: ביצוע פעולות כמו עדכון רשומות או הפעלת שירותים חיצוניים.

השלישי - Orchestration Tools: סוכנים אחרים, הנחשפים כתת-מודולים הניתנים לקריאה.

ההנחיות לפרומפטים צריכות להתבסס על נהלים תפעוליים, להיות מודולריות וניתנות להתאמה לפי פרמטרים.

אסטרטגיות אורקסטרציה: סוכן יחיד לעומת מערך סוכנים

המדריך מציג שתי גישות ארכיטקטוניות עיקריות:

1. מערכות Agent יחיד: מתאימות למשימות פשוטות יחסית עם לולאת ביצוע אחת.

2. מערכות Multi-Agent:

• דפוס מנהל: סוכן מרכזי שמחלק משימות בין סוכנים ייעודיים.

• דפוס מבוזר: סוכנים מתפקדים בשיתוף פעולה הדדי תוך העברת שליטה דינמית.

שתי הגישות שומרות על מודולריות באמצעות תזמור מבוסס-פונקציות.

שכבות הגנה: סוכנים בטוחים וצפויים

לצורך הבטחת בטיחות, OpenAI ממליצה על מנגנוני הגנה מרובי שכבות:

1. מסווגים מבוססי LLM: לזיהוי תוכן רגיש, נתונים אישיים או סטיות מהתוכן המצופה.

2. מסננים מבוססי חוקים: כמו ביטויים רגולריים, הגבלות אורך קלט ורשימות שחורות.

3. דירוגי סיכון לכלים: הקצאת רמות רגישות לכל כלי חיצוני והפעלת בקרה בהתאם.

4. אימות פלט: ווידוא התאמה למדיניות הארגונית ולסגנון הנדרש.

פיקוח אנושי ומסלולי הסלמה

גם סוכן מתוכנן היטב עלול להיתקל באי־ודאות. לכן המדריך ממליץ לשלב אסטרטגיות "אדם בלולאה":

1. ספי כשל: במקרה של רצפים שגויים או כשלים חוזרים בהפעלת כלים.

2. פעולות רגישות: ביצוע פעולות בלתי הפיכות יועבר לגורם אנושי.

גישה זו מאפשרת אימוץ הדרגתי ובניית אמון במערכת לאורך זמן.

סיכום: ממעבדה לפרודקשן

המדריך של OpenAI ממסד תבנית תכנון מעשית לפיתוח סוכני בינה מלאכותית שהם לא רק חכמים – אלא גם ניתנים לשליטה ומוכנים לסביבות ייצור.

באמצעות שילוב בין מודלים מתקדמים, כלים ייעודיים, פרומפטים מודולריים ומערכי הגנה מוקפדים – ניתן למנף סוכנים עבור מגוון רחב של תהליכים עסקיים ותפעוליים.

חברת OpenAI ממליצה להתחיל בפיתוח מערכות Agent יחיד, ולשדרג למערכות מורכבות מרובות סוכנים ככל שעולה הצורך.

להורדת המדריך המלא ולקריאה נוספת –

@Or Manor

@Or Manor