בינה מלאכותית: עידן הסוכנים הדיגיטליים

אם אתם מתעניינים ב-AI, אני ממש ממליצה לכם לקרוא את המאמר הזה עד הסוף.

לא בגלל שיש כאן עוד כלי חדש שאתם צריכים להכיר, אלא כי הוא יעשה לכם קצת סדר בתמונה הגדולה: איפה אנחנו נמצאים היום בהתפתחות של הבינה המלאכותית, מה השתנה בשנה האחרונה, ובעיקר - לאן כל הדבר הזה מתחיל להתקדם.

כי בזמן שרובנו עדיין מתרגלים לרעיון של סוכני AI שעושים עבורנו דברים, כבר מתחילה להיבנות התשתית לשלב הבא: סוכנים שמדברים ועובדים עם סוכנים אחרים.

וכשמבינים את המעבר הזה - ממודלי שפה, לסוכנים, ומסוכנים שעובדים לבד לסוכנים שעובדים יחד - הרבה מהדברים שאנחנו שומעים עליהם היום בעולם ה-AI מתחילים להתחבר.

אז בואו נעשה סדר.

תרחיש קטן מהעתיד הקרוב

תארו לעצמכם שאתם אומרים לסוכן ה-AI שלכם:

אני צריכה להיות בכנס בפריז ביום שלישי. תארגן לי את הנסיעה.

וזהו.

הסוכן שלכם מדבר עם הסוכן של חברת התעופה, בודק מול הסוכן של המלון אם יש חדר, פונה לסוכן שמנהל לכם את היומן, מתאם תחבורה - וחוזר אליכם כשהכול מסודר.

בלי לעבור בין עשרה אתרים. בלי לפתוח חמש אפליקציות. ובלי שכל הסוכנים האלה בכלל שייכים לאותה חברה.

זה כבר לא רק רעיון תיאורטי. מתחילה להיבנות התשתית שתאפשר לעולם כזה להתקיים.

וכדי להבין למה זה כל כך משמעותי, צריך להבין את שלושת השלבים שעולם ה-AI עובר עכשיו.

שלב ראשון: מודל השפה עונה לנו

עד לא מזמן, הדרך שבה עבדנו עם בינה מלאכותית הייתה די פשוטה: אנחנו שואלים שאלה, והיא עונה.

למשל, אני יכולה לשאול את ChatGPT: "אני רוצה לנסוע לשלושה ימים לרומא, מה כדאי לי לעשות?"

הוא יבנה לי מסלול, ימליץ על מקומות, אולי אפילו יציע באיזה אזור כדאי לישון.

זה מרשים ושימושי, אבל בסופו של דבר אני עדיין זו שצריכה לעשות את העבודה. אני נכנסת לאתר של חברת התעופה, מחפשת טיסה, עוברת לאתר של המלון, בודקת חדרים, פותחת את היומן ורואה מתי אני פנויה.

כלומר, ה-AI אומר לי מה אפשר לעשות, אבל אני זו שמבצעת.

שלב שני: הסוכנים מתחילים לעשות דברים בשבילנו

בשנה האחרונה אנחנו עוברים לעידן הסוכנים.

סוכן AI הוא כבר לא רק מודל שמחכה שנשאל אותו שאלה. אנחנו נותנים לו מטרה, והוא יכול לבצע סדרה של פעולות כדי להגיע אליה. הוא יכול להשתמש בכלים, לחפש מידע, לעבור בין כמה שלבים ולבצע עבורנו חלק מהעבודה.

ניקח שוב את אותה נסיעה.

במקום לשאול "מה כדאי לעשות ברומא?", אני יכולה לתת לסוכן משימה: "תעזור לי לארגן נסיעה של שלושה ימים לרומא".

כדי לעשות את זה הוא יצטרך לבדוק מתי אני פנויה, לחפש טיסות, לבדוק מלונות, להשוות אפשרויות ולרכז לי את המידע.

כלומר, עברנו מ-AI שאומר לנו מה לעשות, ל-AI שיכול לעשות דברים עבורנו.

אבל כדי שסוכן יוכל לעשות דברים, הוא צריך להתחבר לעולם שמחוץ למודל השפה. הוא צריך להגיע ליומן, למסמכים, למאגרי מידע, למערכות של העסק ולכלים שונים.

וכאן נכנס מושג שאנחנו שומעים עליו יותר ויותר: MCP - Model Context Protocol.

אפשר לחשוב על MCP כעל דרך סטנדרטית שמאפשרת ל-AI להתחבר לכלים ולמידע. במקום שכל חברה תמציא בכל פעם דרך אחרת לחבר את הסוכן שלה ליומן, למסד נתונים או למערכת כלשהי, נוצר פרוטוקול משותף שמגדיר איך החיבור הזה יכול להתבצע.

אבל עכשיו מגיע החלק המעניין באמת.

מה קורה כשגם בצד השני כבר יש סוכן?

נניח שיש לי סוכן נסיעות אישי.

אבל גם לחברת התעופה יש סוכן AI. גם לרשת המלונות יש סוכן. גם לחברת השכרת הרכב יש סוכן.

אז למה שהסוכן שלי יצטרך לעבוד מול האתרים והמערכות שלהם בדיוק כמו שאנחנו עושים היום?

למה שהוא לא פשוט ידבר עם הסוכנים שלהם?

השלב השלישי: סוכנים שמדברים ועובדים עם סוכנים אחרים

בשביל זה נוצר A2A - Agent2Agent.

זהו פרוטוקול שפותח במקור על ידי Google וכיום מנוהל כפרויקט פתוח תחת Linux Foundation. הרעיון שלו פשוט, גם אם הטכנולוגיה מאחוריו מורכבת: ליצור שפה משותפת שתאפשר לסוכן של חברה אחת לעבוד עם סוכן של חברה אחרת.

נחזור לנסיעה לפריז.

אני נותנת לסוכן שלי משימה אחת:

אני צריכה להיות בכנס בפריז ביום שלישי. תארגן לי את הנסיעה.

מכאן יכולה להתחיל שרשרת שלמה של עבודה שאני בכלל לא מעורבת בה.

הסוכן שלי יכול לפנות לסוכן של חברת התעופה ולבדוק אילו טיסות מתאימות. במקביל הוא יכול לדבר עם הסוכן של המלון ולבדוק חדרים. סוכן אחר יכול לבדוק איך מגיעים משדה התעופה למלון, וסוכן נוסף יכול לבדוק את היומן שלי ולוודא שהכול מסתדר עם הפגישות שלי.

כל סוכן עושה את מה שהוא יודע לעשות, והסוכנים מעבירים ביניהם מידע ומשימות.

ופה חשוב להבין את ההבדל בין שני מושגים שאנחנו כנראה הולכים לשמוע עליהם הרבה:

MCP מחבר את הסוכן לכלים ולמידע. A2A מחבר סוכן לסוכן.

אפשר לדמיין את זה כמו מקום עבודה.

אם אני צריכה להשתמש ביומן, במסמכים ובמערכות של החברה כדי לבצע את העבודה שלי - אלה הכלים שלי. זה קצת כמו MCP.

אבל אם כדי לסיים פרויקט אני צריכה לעבוד עם מנהלת השיווק, עם רואה החשבון ועם ספק חיצוני - כבר לא מדובר רק בשימוש בכלים. מדובר בשיתוף פעולה בין גורמים שונים.

זה הרעיון של A2A.

איך סוכן יודע אילו סוכנים קיימים? ה-Agent Card

אבל יש כאן עוד שאלה מעניינת: איך הסוכן שלי בכלל יודע אילו סוכנים קיימים ומה כל אחד מהם יודע לעשות?

גם לזה A2A מנסה לתת מענה.

לסוכן יכול להיות מעין "כרטיס ביקור", שנקרא Agent Card. הכרטיס מאפשר לסוכן אחר להבין מול מי הוא עומד: מי הסוכן הזה, מה הוא יודע לעשות, איך אפשר לפנות אליו ואילו יכולות הוא מציע.

אפשר לחשוב על זה כמו להיכנס לחדר מלא באנשי מקצוע.

אחד אומר: "אני מטפל בטיסות". אחרת אומרת: "אני מטפלת במלונות". שלישי אומר: "אני אחראי על תחבורה".

הסוכן שלי לא צריך לדעת איך כל אחד מהם עובד מבפנים. הוא צריך לדעת מי יכול לבצע את המשימה ואיך לדבר איתו.

לקראת אינטרנט של סוכנים

וזה אולי החלק הכי מעניין בכל הסיפור.

כי A2A הוא לא רק עוד תקן טכנולוגי. הוא מצביע על עולם שונה מאוד מזה שאנחנו מכירים היום.

האינטרנט עובד מפני שמערכות שונות מסוגלות לדבר זו עם זו. המחשב שלי לא חייב להיות מיוצר על ידי אותה חברה שמפעילה את האתר שאליו אני נכנסת. מערכות שונות נבנו על ידי חברות שונות ובטכנולוגיות שונות, ובכל זאת הן מסוגלות לתקשר בזכות תקנים ופרוטוקולים משותפים.

עכשיו אותה שאלה מתחילה להישאל לגבי סוכני AI.

אם כל חברה תבנה סוכנים שיודעים לעבוד רק בתוך העולם שלה, נקבל איים סגורים. הסוכנים של Google יעבדו עם Google, הסוכנים של Microsoft עם Microsoft, וכל מערכת תנסה להשאיר אותנו בתוכה.

אבל אם יתבססו פרוטוקולים משותפים, יכול להיווצר משהו הרבה יותר גדול: מעין אינטרנט של סוכנים.

בעולם כזה אני לא בהכרח אצטרך לדעת באילו מערכות להשתמש, לאיזה אתר להיכנס ואפילו איזה סוכן יכול לבצע כל חלק במשימה.

אני אוכל להגיד לסוכן שלי מה אני רוצה להשיג, והוא ימצא את הסוכנים המתאימים, ידבר איתם, יחלק ביניהם את העבודה ויחזור אליי עם התוצאה.

לאן כל זה מתקדם

וזה מסכם יפה את הדרך שעברנו בזמן מאוד קצר:

בהתחלה היו לנו מודלי AI שענו על שאלות.

אחר כך הגיעו סוכנים שיכולים לבצע עבורנו משימות.

ועכשיו מתחילה להיבנות התשתית לשלב הבא: סוכנים שלא רק עובדים בשבילנו, אלא יודעים לעבוד אחד עם השני.

ואם זה יצליח, השינוי הגדול הבא בבינה מלאכותית אולי לא יהיה עוד מודל שיודע לענות טוב יותר על השאלות שלנו.

יכול להיות שהשינוי הגדול באמת יהיה שאנחנו נפסיק לנהל בעצמנו עשרות מערכות, אתרים וכלים - ונעבוד מול סוכן אחד, שיידע לדבר עם עולם שלם של סוכנים אחרים.