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: 👉 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