Building blocks of autonomous AI Agents

​לעבוד עם מודלי שפה זה מגניב, אבל זה לא באמת Agent.

​בוובינר הקרוב אני הולך להראות איך לוקחים מודל שפה והופכים אותו למערכת שפועלת בצורה אוטונומית.

​נצלול יחד בצורה פרקטית דרך קוד ודוגמאות אמיתיות: 🧠 מה ההבדל בין LLM ל-Agent 🛠️ איך מוסיפים כלים (Tools) ואינטראקציה עם העולם 🧩 איך מנהלים זיכרון וקונטקסט לאורך זמן 🗜️למה Prompt Engineering עדיין רלוונטי וחיוני 🎯 איך מגדירים מטרות ונותנים למערכת לתכנן צעדים קדימה (Task decomposition/Planing) 🔄 ואיך כל החלקים האלה מתחברים ל-flow אחד שעובד

​הוובינר מבוסס על פרויקט קוד פתוח שבניתי, שמרכז את כל הקונספטים בצורה פשוטה וברורה עם דגש על אינטראקטיביות, להבין איך דברים עובדים דרך העיניים והידיים: 👉 https://github.com/MaceTenth/agent_workshop

​הרעיון הוא לא רק להבין תיאוריה, אלא לצאת עם בסיס אמיתי לבניית Agents משלכם. הפורמט יהיה hands-on עם הסברים, פירוק של הארכיטקטורה, ודוגמאות שמתקדמות בהדרגה ממודל פשוט ל-Agent מלא. זה בדיוק המקום להבין איך הדברים עובדים מתחת למכסה מנוע.

​תרגישו חופשי להשתמש בריפו, לשחק איתו וגם לתרום