רוצים להבין איך סוכנים חכמים עובדים ומה הקשיים האמיתיים בפיתוח? דרך טובה היא לבנות פלטפורמה לבנייה והרצה שלהם.

בעידן של היום הדבר הכי קל זה ללכת לכל סוכן קידוד ולבקש מוצר. הבעיה היא שאף אחד לא יודע מה איכות המוצר שמקבלים ובמוצרים מסוימים קשה יותר לראות את הבעיות מאשר באחרים. בתור מפתחים אנחנו יכולים להיבהל כשאנחנו רואים את ה AI בונה ברגע משהו שלנו היה לוקח שעות.

לכן יש משהו מאוד מספק בפיתוח סוכן AI או יותר טוב מערכת לבניית סוכני AI. בניית המערכת חושפת את המגבלות של פיתוח בעזרת AI ואת ההזדמנויות שבו.

ולבנות כזו מערכת זה לא קשה. זוכרים ה AI יכול לכתוב את כל הקוד או ככה מספרים. תנו לו.

ועכשיו תנסו קצת Use Cases:

1. סוכן שכותב מאמרים טכניים (שמצליח באופן עקבי לכתוב מאמרים שהם גם נכונים וגם מעניינים)

2. סוכן או צוות סוכנים שמתחזק ויקי ויוצר מאמרים אוטומטית כתגובה לשאלות משתמשים, כלומר משתמש שולח שאלה במייל, הסוכן מייצר דף ויקי חדש ושולח לו כתשובה (ואז תבדקו ידנית את המאמרים שנוצרו לעומת השאלות וספרו לי כמה הם ענו לעניין וכמה המשתמשים אולי התלהבו מהמנגנון אבל נשארו באוויר).

3. סוכן או צוות סוכנים שמתחברים ל Analytics של המוצר ומציעים שיפורים בקוד כדי לתקן בעיות של משתמשים (ומצליחים לאורך זמן באמת לשפר את המוצר במקום רק לשרוף לכם טוקנים).

4. סוכן שיושב לבד על הלינקדאין ואוסף לידים (ובאמת מביא לידים איכותיים שממירים ללקוחות).

מה שתראו כל פעם שתתחילו לתת עבודה אמיתית לסוכנים הוא הפער בין ההבטחה למציאות. לא בגלל שאי אפשר לבצע עבודה אמיתית אלא בגלל שתוצאת ברירת המחדל של הסוכן היא בינונית ולא מספיק טובה לעולם האמיתי. וזה לא שסוכן הקידוד שלכם לא מספיק טוב בכתיבת הקוד, אלא שהוא לא יודע עדיין איזה קוד לכתוב.

אתגר הפיתוח הבא כבר לא יהיה להקליד את הקוד שעושה X אלא למצוא מה צריך להיות X שאנחנו רוצים לעשות. תשתית להרצת סוכנים היא דוגמה טובה למערכת שבה אף אחד עוד לא מצא את התשובה הנכונה.