{"guides":[{"id":"9bd7a0c5-de9c-4a6b-b9c2-4c1f5e1c2780","unique_id":"agent-design-practical-workflow-guide-mar2026","title":"How to Build AI Agents in Practice","title_he":"איך בונים סוכני AI בפועל","summary":"A step-by-step practical workflow for building agents for yourself, friends, family, or small teams.","summary_he":"Workflow מעשי שלב-אחר-שלב לבניית סוכנים לעצמך, לחברים, למשפחה או לצוות קטן.","long_content":"## Practical workflow\n\n### Step 1: define the job\nBefore writing any prompt, answer:\n- what real task should this agent help with?\n- who is the user?\n- what counts as success?\n- what mistakes would be costly?\n\n### Step 2: choose the simplest topology\nStart with the smallest useful setup:\n- one orchestrator + one specialist\n- or one specialist + one verifier\n\nDo not begin with a swarm.\n\n### Step 3: write an Agent Design Spec\nUse this template:\n- Name\n- Mission\n- When to use\n- Inputs\n- Outputs\n- Allowed tools\n- Guardrails\n\n### Step 4: decide memory boundaries\nAsk:\n- does this agent only need the current task?\n- does it need working memory?\n- does it need personal long-term memory?\n\n### Step 5: minimize tools\nExamples:\n- family reminder agent → calendar + read access, not file editing\n- research helper → read/search/fetch only\n- content drafter → read + write to local docs, but not publish externally\n\n### Step 6: create the first version\nMake it useful, not perfect. Test on one narrow task.\n\n### Step 7: add a verifier\nFor anything important, add:\n- fact-checker\n- schema validator\n- reviewer\n- or human checkpoint\n\n### Step 8: log failures\nIf an agent fails in a repeated way, update the spec, prompt, or checklist.\n\n## Starter examples\n\n### For yourself\n- chief-of-staff\n- project researcher\n- writing assistant\n- memory curator\n\n### For family\n- reminder / planning helper\n- shopping or logistics assistant\n- learning assistant for kids\n\n### For friends or clients\n- meeting prep agent\n- follow-up drafter\n- industry scanner\n- proposal builder\n\n## Practical anti-patterns\n\n- too many agents too early\n- full memory for everyone\n- no approval boundary\n- no output structure\n- no logging of repeated failures\n\n## Tool ecosystems to study\n\n- Anthropic Claude Code / Cowork\n- OpenAI Codex\n- OpenHands\n- GitHub Copilot\n- VS Code skills ecosystem\n\n## Suggested next step\nPick one real personal workflow and build one simple agent for it this week.\n","slug":"agent-design-practical-workflow","curation_note":"למה זה חשוב: מדריכים על סוכנים נשארים לעיתים קרובות תיאורטיים. החלק הזה הופך את זה ל-workflow שאפשר ממש לעבוד איתו ולבנות בעזרתו סוכנים שימושיים לאנשים אמיתיים.","tool_name":"LLMs","feature_name":"Agent Design","difficulty_level":"בינוני","topics":["Agents","Workflow","Family","Personal AI","Productivity"],"url":"https://code.claude.com/docs/en/plugins","sources":[{"url":"https://code.claude.com/docs/en/plugins","name":"Anthropic Claude Code — Create plugins"},{"url":"https://developers.openai.com/codex/skills/","name":"OpenAI Codex Skills"},{"url":"https://docs.github.com/en/copilot/concepts/agents/about-agent-skills","name":"GitHub Copilot — About agent skills"},{"url":"https://code.visualstudio.com/docs/copilot/customization/agent-skills","name":"VS Code — Agent skills"}],"language":"עברית","created_at":"2026-03-25T21:47:20.025302+00:00","updated_at":"2026-03-25T21:47:20.025302+00:00","section":"use_cases","section_order":4,"section_title":"Practical Workflow","section_title_he":"עבודה פרקטית","long_content_he":"## Workflow פרקטי\n\n### שלב 1: להגדיר את העבודה\nלפני שכותבים פרומפט, עונים על ארבע שאלות:\n- איזו משימה אמיתית הסוכן צריך לפתור?\n- מי המשתמש?\n- מה נחשב הצלחה?\n- אילו טעויות יהיו יקרות?\n\n### שלב 2: לבחור את הטופולוגיה הכי פשוטה\nמתחילים מהמבנה הקטן ביותר שעדיין נותן ערך:\n- orchestrator אחד + specialist אחד\n- או specialist אחד + verifier אחד\n\nלא מתחילים מ-swarm.\n\n### שלב 3: לכתוב Agent Design Spec\nהשתמש בתבנית הזו:\n- Name\n- Mission\n- When to use\n- Inputs\n- Outputs\n- Allowed tools\n- Guardrails\n\n### שלב 4: להחליט על גבולות זיכרון\nשאל:\n- האם הסוכן צריך רק את המשימה הנוכחית?\n- האם הוא צריך working memory?\n- האם הוא צריך long-term personal memory?\n\n### שלב 5: לצמצם את הכלים\nדוגמאות:\n- סוכן תזכורות למשפחה → גישה ללוח שנה וקריאה, לא עריכת קבצים\n- עוזר מחקר → read/search/fetch בלבד\n- עוזר כתיבה → read + write למסמכים מקומיים, אבל בלי publish חיצוני\n\n### שלב 6: ליצור גרסה ראשונה\nהמטרה היא להיות שימושי, לא מושלם. בודקים על משימה אחת צרה.\n\n### שלב 7: להוסיף verifier\nלכל דבר חשוב מוסיפים:\n- fact-checker\n- schema validator\n- reviewer\n- או checkpoint אנושי\n\n### שלב 8: לתעד כשלונות\nאם סוכן נכשל שוב באותו דפוס, מעדכנים spec, prompt או checklist.\n\n## דוגמאות התחלה\n\n### לעצמך\n- chief-of-staff\n- project researcher\n- writing assistant\n- memory curator\n\n### למשפחה\n- עוזר תזכורות ותכנון\n- עוזר קניות/לוגיסטיקה\n- עוזר למידה לילדים\n\n### לחברים או לקוחות\n- meeting prep agent\n- follow-up drafter\n- industry scanner\n- proposal builder\n\n## Anti-patterns פרקטיים\n\n- יותר מדי סוכנים מוקדם מדי\n- full memory לכולם\n- בלי גבול אישור\n- בלי מבנה פלט\n- בלי תיעוד כשלונות חוזרים\n\n## מערכות שכדאי ללמוד מהן\n\n- Anthropic Claude Code / Cowork\n- OpenAI Codex\n- OpenHands\n- GitHub Copilot\n- VS Code skills ecosystem\n\n## צעד מומלץ להמשך\nבחר workflow אישי אמיתי אחד ובנה לו השבוע סוכן פשוט אחד.\n\n\n## מדריכי המשך\n- ארכיטקטורה: `agent-design-architecture`\n- טופולוגיות ותרשימים: `agent-topologies-and-diagrams`\n"}],"total":1,"limit":null,"offset":0,"next_cursor":null}