ארכיטקטורת סוכני AI

מבצעים, גרפי תהליכי עבודה ואימות שהופכים סוכנים לאמינים

פרומפטים טובים יותר לא הופכים סוכני AI לאמינים: פרומפטים מכוונים את החשיבה, אבל לא מבצעים פעולות. הפרק מציג את הארכיטקטורה שעובדת: ה-LLM מציע, המבצע אוכף ואימות גרף תהליך העבודה מחליט – מיושם על Microsoft Graph, Azure OpenAI ו-Copilot Studio.

▶ ארכיטקטורת סוכני AI: מבצעים, גרפי תהליכי עבודה ואימות שהופכים סוכנים לאמינים (דיבוב AI)

מה תלמדו:

1. בדיקת החוזה לפני הביצוע: התאמת יכולות, עמידה במדיניות ותנאי סיום שניתן לאמת – כולל דחייה מנומקת וחלופות בטוחות
2. שלושת מצבי הכשל של סוכנים שמבוססים רק על פרומפטים: כלים מומצאים, תנאים מקדימים חסרים וכשלים חלקיים שקטים
3. מבצעים עם מפתחות אידמפוטנטיות, סיווג שגיאות ומסלולי התאוששות, וגרפי תהליכי עבודה עם צמתים, קשתות, מצב ו-rollback
4. אבטחה כבר בתכנון: אימות סטטי של הגרף, מדיניות בזמן ריצה עם הרשאות Entra ID, ניקוי קלט ופלט ויומני ביקורת בלתי ניתנים לשינוי
5. התרחיש של Microsoft עם Microsoft Graph, Azure OpenAI ו-Copilot Studio – עם ציטוטים, נקודות בקרה אנושיות ומדדי לפני ואחרי לדיוק, זמן תגובה ועלות

הפרק הזה הוא גרסה עברית בדיבוב AI של הסרטון המונפש מתוך M365 Show של Microsoft MVP מירקו פטרס.