הרצאה 1 - איך בינה מלאכותית וסוכני AI עובדים באמת?

ארכיטקטורת הסוכן:

• פירוק רכיבי המערכת: מוח (LLM), הגדרת מטרה, כלים ביצועיים ולולאת עבודה (ReAct Loop).

מנגנון ההשלמה (Completion):

• כיצד ניחוש סטטיסטי של המילה הבאה על ידי המודל מגדיר את תפיסת "האמת" שלו.

חלון ההקשר (Context Window):

• מה המודל זוכר? מה נשמר בשיחה של הסוכן?
• מה המודל מעבד בכל רגע נתון והסיבות שבגללן הוא שוכח מידע?

טוקניזציה בעברית:

• פירוק טקסט על המסך בזמן אמת והסבר על השפעתו הישירה על עלויות ומהירות תגובה.

הערכת ספקים:

• שש שאלות מפתח שחובה לשאול כל ספק המציע "סוכן AI".

תוצר לימודי

גיבוש מודל מנטלי בסיסי של LLM וסוכן AI, המעניק את היכולת לנתח ולהעריך הדגמת מוצר בעתיד.

הרצאה 2 - מצ'אט לעוזר ארגוני: הנחיות, ידע, כלים וזיכרון.

הנחיית המערכת (System Prompt) כליבת הסוכן:

• הגדרת תפקיד, טון וגבולות גזרה.
• כתיבת כללים תמציתיים ומדויקים (כל כלל = שורה אחת).

כלי 1 - מאגר ידע (VectorDB):

• עיבוד מידע לתוך מאגר וקטורי וביצוע חיפוש סמנטי חכם באמצעות סוכן AI.

כלי 2 - HTTP Request:

• הפיכת כל API חיצוני לכלי מבצע.
• כיצד הסוכן מחלץ וממלא את הפרמטרים הנדרשים באופן עצמאי.

חשיבות תיאור הכלי (Tool Description):

• ניתוח הרכיב הקריטי הקובע אם ומתי הסוכן יבחר להפעיל כלי מסוים.

ניהול זיכרון שיחה ומנגנוני בקרה:

• הגדרת זיכרון שיחה ויישום סינונים ברמת האוטומציה, ללא הסתמכות עיוורת על המודל.

הדגמה מעשית בלייב

• הקמת עוזר ארגוני לעסק לדוגמה, גם באמצעות n8n וגם באמצעות Claude Code - כולל מאגר מידע וקטורי שהסוכן משתמש בו למידע אמיתי ומעודכן.

תוצר לימודי

תבנית הנחיה (Prompt Template) מוכנה והבנת העקרונות לחיבור סוכן למקורות מידע וכלים חיצוניים.

הרצאה  3 - עולים לאוויר: פריסה, עלויות, אבטחה ופרטיות.

ממשק הצ'אט המובנה של n8n:

• יצירת קישור ציבורי (Public Link), קביעת שם הסוכן והגדרת הודעת פתיחה מותאמת.

הטמעה באתר הארגוני:

• פריסת ממשק השיחה באתר החברה באמצעות הדבקת שורות קוד בודדות.

התרחבות לריבוי ערוצים (multi-channel):

• חיבור אותו סוכן ארגוני לערוץ תקשורת נוסף - בוט Telegram - בתהליך מובנה של שתי דקות.

מודל עלויות וחישוב טוקנים:

• ניתוח צריכת הטוקנים בכל שיחה והסבר מדוע הנחיית מערכת ארוכה מייקרת באופן מצטבר כל הודעה נכנסת ויוצאת.

פרטיות, אבטחה ואמינות:

• הגדרת גבולות למידע רגיש (מה מותר ומה אסור להעביר למודל).
• ניהול מאובטח של הרשאות  (Credentials).
• ניטור תהליכים באמצעות לוג הרצות (Execution Logs).

הדגמה מעשית בלייב

• הצגת הקישור הציבורי על המסך.
• התנסות פעילה של הקהל בשיחה עם הסוכן מהמכשירים האישיים.
• ניסיונות "לשבור" את הסוכן - בדיקת גבולות והנחיות.
• תיקון ההנחיה בזמן אמת והצגת המענה.
• הצגת המענה המקביל בערוץ הטלגרם.

תוצר לימודי

הכרת רשימת בדיקה (Checklist) לפריסה, מודל לחישוב עלויות ודרישות סף בנושאי אבטחה ופרטיות - כלי עבודה חיוני עבור מנהלים המטמיעים סוכן עצמאי או מקבלים פתרון מספק חוץ, ללא תלות בידע מוקדם על אופן בנייתו.