מתי Agentic AI הגיוני ומתי לא
המונח Agentic AI מוצמד היום לכל דבר — מצ׳אטבוטים מרופדים ועד מערכות אוטונומיות אמיתיות. אם אתם מנהלי טכנולוגיה שבוחנים האם הטכנולוגיה הזו מתאימה לפעילות שלכם, הצעד הראשון הוא לחתוך דרך הרעש.
מסגרת מעשית שאנחנו משתמשים בה ב-Globalbit כשלקוח שואל אם הוא צריך Agentic AI או משהו פשוט יותר.
שלוש שאלות להחלטה
1. האם המשימה דורשת חשיבה רב-שלבית?
אם העבודה כוללת קלט אחד שמייצר פלט אחד (לסווג מייל, לסכם מסמך), כנראה לא צריך סוכנים. מודל שפה עם הנחיה מדויקת או מסווג שעבר כיוונון עדין מטפל בזה.
Agentic AI הופך להיות רלוונטי כשמשימה דורשת שרשור של מספר החלטות: לחפש מידע במערכת A, להצליב עם מערכת B, לגבש שיקול דעת, ואז לבצע פעולה במערכת C. זה ההבדל בין סוכנים לממשקי AI רגילים.
דוגמה: אחד מלקוחות המשפט שלנו נדרש לחקור תקדימים בבסיסי נתונים ישראליים, לבנות מבני טיעון ולהצליב פסיקות קשורות. אין קריאת מודל בודדת שמטפלת ב-workflow הזה. זה דרש שלושה סוכנים מתמחים שעובדים בתיאום, וזה בדיוק מה שבנינו עם Psika.ai.
2. האם המשימה נוגעת במספר מערכות?
אם ה-AI צריך לקרוא מ-CRM, לכתוב למערכת ניהול תיקים, ולשלוח התראות דרך פלטפורמת הודעות פנימית, צריך תשתית סוכנים. זו עבודת אינטגרציה כבדה שחורגת הרבה מעבר לממשק צ׳אט.
ראינו חברות שניסו לפתור את זה עם סקריפטים ובלי שכבת סוכנים. זה עובד לזמן מה, אבל ברגע שצריך טיפול בשגיאות, לוגיקת ניסיון חוזר ומסלולי ביקורת, הגישה קורסת.
3. האם צריך מסלולי ביקורת ועמידה ברגולציה?
לארגונים בבריאות, פיננסים או ממשל, כל החלטת AI צריכה להיות ברת מעקב. מי ביקש, לאיזה מידע ניגשו, איזו פעולה בוצעה, ולמה. אם תרחיש השימוש שלכם דורש רמת אחריותיות כזו, צריך מסגרת סוכנים עם ממשל מובנה, לא פתרון לוגים שנדבק בדיעבד.
מתי גישות פשוטות עובדות טוב יותר
הרבה הטמעות AI שוות לא דורשות סוכנים:
- סיווג מסמכים — לכוונן מודל ולפרוס אותו מאחורי API
- סיכום תוכן — קריאת LLM ישירה עם הנחיות מובנות
- ניתוח סנטימנט — צינור NLP סטנדרטי, בלי תיאום
- שאלות ותשובות על מסמכים פנימיים — RAG עם מאגר וקטורים
אלה בעיות שנפתרו. אין טעם לסבך אותן עם ארכיטקטורות סוכנים.
איך הטמעת Agentic AI באמת נראית
כשאנחנו בונים מערכת סוכנים, הארכיטקטורה הטיפוסית נראית כך:
שכבת תזמור — מפרקת בקשות משתמש לתתי-משימות, מנהלת סדר ביצוע, מטפלת בכשלונות וניסיונות חוזרים.
התמחות סוכנים — כל סוכן אחראי על יכולת ספציפית. סוכן אחד מחפש בבסיסי נתונים, אחר מייצר מסמכים, שלישי מטפל באישורים. הם לא חולקים אחריויות.
מחברי מערכות — ממשקי API מאובטחים שמאפשרים לסוכנים לתקשר עם תוכנה ארגונית קיימת. החיבורים הם דו-כיווניים: סוכנים קוראים נתונים ומחזירים החלטות למערכות שבהן הצוותים כבר עובדים.
מסגרת ממשל — מודלים של הרשאות, לוגים לביקורת, סיווג נתונים. מובנה בתשתית, לא מתווסף אחרי הפריסה.
הבנייה כולה לוקחת בדרך כלל 3-6 חודשים להטמעה ארגונית משמעותית. החודש הראשון כמעט כולו מוקדש למחקר תחומי ותכנון ארכיטקטורה. הקידוד מתחיל בערך בשבוע חמש.
שאלות נפוצות
מה ההבדל בין Agentic AI לצ׳אטבוט? צ׳אטבוט מייצר תגובות טקסט. מערכת סוכנים מבצעת פעולות — היא שולחת שאילתות לבסיסי נתונים, מקבלת החלטות, מעדכנת רשומות ומתאמת תהליכי עבודה רב-שלביים. חשבו על ההבדל בין מישהו שעונה על שאלות לבין מישהו שעושה את העבודה בפועל.
אילו כישורים הצוות שלנו צריך כדי לתחזק מערכת סוכנים? צריך הנדסת ML (או גישה אליה), פיתוח backend לאינטגרציות, ומומחיות תחומית בתחום שבו הסוכנים פועלים. המומחיות התחומית היא הדבר הכי קשה לגיוס והכי חשוב.
מהו לוח הזמנים האופייני להחזר על ההשקעה? אנחנו רואים שרוב הלקוחות מגיעים ל-ROI חיובי בתוך 6-12 חודשים מהפריסה. הרווחים הבולטים ביותר מגיעים מצמצום זמני מחקר ידניים (משפט, ציות) והאצה של תהליכי עבודה עתירי מסמכים.
בוחנים אם Agentic AI מתאים לפעילות שלכם? נשמח לעבור על מסגרת ההחלטה יחד עם התרחישים הספציפיים שלכם. צרו קשר.