מהפכת הביצוע: כשבינה מלאכותית מפסיקה לדבר ומתחילה לעשות

כמעט שלוש שנים עברו מאז אותו רגע מכונן בנובמבר 2022 בו ה-ChatGPT נכנס לחיינו, והפך את הבינה המלאכותית ממונח אקדמי לנחלת הכלל. מאז, התרגלנו לשגרה חדשה: אנחנו מקלידים, המודל עונה. אנחנו מבקשים קוד, המודל מייצר אותו. במקביל, היכולות הוויזואליות ביצעו קפיצת מדרגה, וכיום כל אחד יכול לייצר תמונות וסרטונים כיד הדמיון. אבל אם נעצור לרגע וננתח את האינטראקציה הזו, נגלה אמת מפתיעה: המודלים ממשיכים להשתפר, אך אופי השיחה נותר פרימיטיבי לחלוטין. את הניסוח למייל, התיקון לקוד או התמונה שביקשנו, אנחנו צריכים להעתיק ולהדביק. למעשה, למודל אין חיבור ל׳עולם האמיתי׳. האם זה חייב להיות כך?

כאן נכנס לתמונה ה-AI Agent (״סוכן״), השער לעולם החיצון של הבינה המלאכותית. הסוכן לא רק פולט טקסט, אלא פועל במעגל לוגי שנקרא ReAct (שילוב של Reasoning ו-Acting): הוא מנתח את הבקשה, מחליט איזו פעולה נדרשת, משתמש ב-Tools (כלים דיגיטליים כמו גישה ליומן, הרצת קוד או חיפוש ברשת) כדי לבצע אותה, ואז מתבונן בתוצאה ומחליט על הצעד הבא.

אך סוכן בודד הוא רק ההתחלה. כשאנחנו מדברים על AI Agentic Systems, אנחנו מדברים על ארכיטקטורת תוכנה שבה הבינה המלאכותית מפסיקה להיות פיצ'ר והופכת ללב הפועם של המערכת. הבשורה הגדולה היא שלא צריך לבנות את העולם מחדש כדי להגיע לשם: הפיכת מערכת ארגונית קיימת ל"מערכת סוכנתית" לא דורשת כתיבת קוד מאפס, אלא שינוי תפיסתי בחשיפת המידע. במקום שהשירותים הקיימים בארגון יישארו נעולים מאחורי כפתורים בממשק גרפי, אנחנו חושפים אותם ככלים נגישים לסוכן. 

דמיינו תרחיש שבו משלוח קריטי מתעכב. במערכת סוכנתית, ה-AI מזהה את החריגה ונכנס לפעולה אוטונומית: הוא משתמש ב-API של המלאי (כלומר, ביצוע חיפוש, סינון וכדומה) כדי לאתר מוצר חלופי במחסן קרוב, מפעיל את מערכת השליחויות להזמנת איסוף מיידי, ולבסוף מתחבר ל-CRM (מערכת ניהול הלקוחות) כדי לעדכן את הלקוח ולשלוח לו קופון פיצוי. הסוכן לא רק "יודע" על הבעיה – הוא משתמש בארגז הכלים הארגוני כדי לפתור אותה מקצה לקצה.

אבל לצד ההתלהבות, קיים מכשול משמעותי ביותר לאימוץ הטכנולוגיה: שאלת האמון והבטיחות. כשמודל שפה 'הוזה' בשיחה רגילה, התוצאה היא לכל היותר טקסט משעשע או מביך; אך כשסוכן אוטונומי 'הוזה' בזמן שהוא מחובר למסד הנתונים הארגוני או לכרטיס האשראי שלנו, הטעות עלולה להיות בלתי הפיכה והרסנית. האם אנחנו מוכנים לתת לבינה מלאכותית את המפתחות לכל השירותים שלנו? איך מבטיחים שהסוכן לא ייכנס ללופ אינסופי של רכישות, או יפרש בקשה תמימה למחיקת קבצים ישנים כהוראה לפרמט את המחשב?

המושג Excessive Agency המתאר את הבעיה הנ״ל כבר הוגדר על ידי ארגון OWASP (ארגון עולמי העוסק באבטחת תוכנה) כאחד מ-10 הסיכונים הגדולים ביותר בתחום ה-Large Language Models.

המעבר למערכות סוכנותיות טומן בחובו פוטנציאל עסקי אדיר – לא רק בייעול תהליכים, אלא ביצירת ערך אקטיבי וחדש עבור המשתמשים. אך הכוח הזה מניח משקולת כבדה על כתפי המפתחים: האחריות שלנו אינה מסתכמת עוד באבטחת מידע פסיבית, אלא ביצירת מנגנוני בטיחות מתקדמים שימנעו ביצוע פעולות שגויות ומסוכנות בעולם האמיתי.

רוצים להתנסות בבניית סוכני AI בעצמכם? כלים כמו n8n ,OpenAI AgentKit ו-Zapier,  לצד ספריות קוד כמו LangChain ו-CrewAI מאפשרים לכם להתחיל לבנות סוכני בינה מלאכותית כבר מעכשיו. 

רק תקלידו ״How to build AI Agent״ ב-YouTube ותראו את כמות ההדרכות האדירה שלאינטרנט יש להציע.