ממשק סוכנים — AI Launchpad (קריאה בלבד)

ארכיטקטורת תכנון סוכני AI

גרסה אנושית · English · llms.txt · llms-full.txt · JSON index · Markdown

← כל המדריכים · JSON · Markdown

הבסיס הרעיוני: תפקידים, guardrails, טופולוגיה, זיכרון ואבטחה לבניית מערכות סוכנים שימושיות.

למה זה חשוב: בלי ארכיטקטורה ברורה, סוכנים נשארים דמו יפה. עם חוזה עבודה, טופולוגיה ברורה וגבולות אבטחה, הם הופכים לכלי עבודה אמיתי.

תוכן מלא

## הרעיון המרכזי

סוכן AI שימושי הוא לא אישיות קסומה. הוא **יחידת עבודה עם חוזה**.

החוזה הזה צריך להגדיר:
- mission
- גבולות
- קלטים
- פלטים
- גישת כלים
- קריטריון הצלחה

## מודל ארבע השכבות

### 1. Orchestrator
המתאם שמחליט מה צריך לקרות עכשיו.

### 2. Specialists
סוכנים עם התמחות צרה כמו מחקר, בנייה, סקירה או כתיבה.

### 3. Guards
שכבות אימות והגנה: fact-checking, schema validation, QA, security review.

### 4. Memory layer
שכבת הקשר וזיכרון ששומרת מצב נוכחי, זיכרון מתמשך ו-open threads.

## עקרונות תכנון

### תפקיד צר
סוכן אחד = עבודה אחת. אם צריך יותר ממשפט אחד כדי להסביר אותו, כנראה שהוא רחב מדי.

### Least privilege
כל סוכן מקבל רק את הכלים שהוא באמת צריך.

### פלט ברור
כל סוכן צריך להחזיר מבנה צפוי.

### הפרדת policy
שמור על הפרדה בין role, guardrails ו-procedure.

## עקרונות אבטחה

- לא מפזרים secrets בתוך prompts או memory files
- פעולות חיצוניות עם כתיבה עוברות אישור
- עדיף בדיקות דטרמיניסטיות על פני vibes
- מגבילים חשיפת זיכרון לפי תפקיד הסוכן
- מתעדים כשלונות חוזרים והופכים אותם לפרוצדורה

## למה זה חשוב

רוב הכשלונות במערכות סוכנים הם לא כשלונות מודל — אלא כשלונות ארכיטקטורה: אחריות לא ברורה, יותר מדי הרשאות, פלטים עמומים וגבולות זיכרון חלשים.

## קישורים פנימיים
- מדריך עבודה פרקטי
- דפוסי טופולוגיה ותרשימים
- תבניות עבודה לבניית סוכנים לעצמך ולמשפחה


## מדריכי המשך
- עבודה פרקטית: `agent-design-practical-workflow`
- טופולוגיות ותרשימים: `agent-topologies-and-diagrams`

עמוד מדריך אנושי (קנוני)

Dror Moshe Aharoni / דרור משה אהרוניAha.Dror.AI@gmail.com WhatsApp

סוכנים מזוהים מועברים לכאן אוטומטית. דריסה: ?view=agent או ?view=human.