This is the Trace Id: c2922d1926f7fe6be98357f4804bd0af
דלג לתוכן הראשי ‏Work IQ צ'אט AI להשלים משימות באמצעות Cowork סוכנים לעבודה בנה סוכנים משלך Copilot באפליקציות שלך Copilot לאנשים פרטיים תוכניות ומחירים תהליך צירוף לעסקים פריסה ואימוץ מדריך הנחיות יומיות טיפים וטריקים להנחיות מקרי שימוש מובילים לפי תפקיד סיפורי לקוחות מוכנות טכנית הבלוג של Microsoft 365 Copilot תמיכה תוכנית Microsoft Frontier מפת דרכים של AI בעבודה Microsoft 365 Microsoft Teams Dynamics 365 Power Platform פתח את Copilot Chat הורד את האפליקציה
אישה יושבת על ספה ומשתמשת במחשב נישא.

מהן מסגרות של סוכני AI?

מסגרות של סוכני AI מגדירות כיצד סוכנים חכמים מתכננים, מתקשרים ופועלים בקנה מידה גדול — ומסייעות לארגונים לבחור את הגישה המתאימה לצרכים העסקיים שלהם.
מידע נוסף

סקירה כללית של מסגרות סוכני AI

מסגרות של סוכני AI הן מודלים מובנים שמגדירים כיצד סוכנים חכמים פועלים, מתקשרים ומשתפים פעולה. הן מגדירות את הלוגיקה, התיאום והניהול בכל מערכות ה- AI — באופן שמאפשר פעילות מאובטחת, ניתנת להרחבה ומונחית מטרה. ארגונים משתמשים במסגרות האלה כדי לגשר בין מודלי AI בודדים לבין מערכות שכוללות סוכנים מרובים, לנהל זרימות עבודה מונחות AI ולהפוך תהליכים עסקיים לאוטומטיים בעקביות והשגחה.
  • מסגרות של סוכני AI מגדירות כיצד סוכנים חכמים מתכננים, מתנהלים, מתקשרים ופועלים לפי כללי פיקוח בין מערכות. 
  • המסגרות מאפשרות תיאום מאובטח וניתן להרחבה בין מספר סוכנים, מעבר למודלי AI של משימה בודדת. 
  • מסגרות שונות תומכות בזרימות עבודה שונות, החל משיתוף פעולה במשימות המבוססות על תפקיד ועד תיאום מורכב מרובה שלבים. 
  • בחירת המסגרת הנכונה תלויה ביעדים העסקיים, בצורכי האינטגרציה ובדרישות הניהול והבקרה — ולא רק ביכולות הטכניות.
  • מסגרות מוכנות לשימוש ארגוני עוזרות לארגונים להרחיב את אימוץ ה- AI בביטחון, תוך איזון בין אוטונומיה לבין השגחה ותאימות.

הבנת הארכיטקטורה של סוכני AI

הרכיבים המרכזיים של שכבות סוכני AI

מסגרת סוכני AI בנויה משכבות נפרדות שמגדירות כיצד סוכנים מתכננים, מתנהלים, מתקשרים ופועלים בהתאם לפיקוח. במרכז המסגרת נמצא מודול התכנון והתיאום, שמנהל יעדים, מפרק משימות מורכבות לשלבים קטנים ומקצה אחריות. מודול זה קריטי משום שהוא מאפשר לסוכנים להסיק מסקנות באופן עצמאי ולתאם פעולות כחלק ממערכת רחבה יותר.

רוב המסגרות של סוכני AI בנויות סביב ארבע שכבות מרכזיות שמנחות כיצד הסוכנים עובדים יחד. השכבות המרכזיות כוללות:
  • תכנון ותיאום, שמגדירים יעדים, מפרקים עבודה לשלבים ומתאמים את פעילות הסוכנים.
  • ביצוע, שבו הסוכנים מבצעים משימות באמצעות ממשקי API, מקורות נתונים או כלים מחוברים.
  • תקשורת, שמאפשרת לסוכנים לשתף הקשר, לשתף פעולה ולשמור על עקביות במידע.
  • פיקוח, הכולל תאימות, ביקורת, בקרת גישה ואכיפת מדיניות.

כיצד מסגרות של AI המבוססת על סוכנים פועלות במערכות ארגוניות

בסביבות ארגוניות, סוכני AI כמעט אף פעם לא פועלים לבד. הם פועלים בין מערכות מחוברות, נתונים משותפים ותהליכים מוגדרים — כשאמינות, אבטחה פיקוח חשובים לא פחות מהאוטומציה. מסגרות של AI המבוססת על סוכנים מספקות את המבנה שמאפשר לסוכנים לפעול ביעילות בתוך המערכות האלה.
 

זרימה תפעולית

מסגרת AI המבוססת על סוכנים מאפשרת לסוכנים לשתף פעולה ביעילות כחלק ממערכות מרובות סוכנים, תוך שמירה על אמינות ובקרה בסביבות ארגוניות. פרוטוקולי תיאום ותקשורת מבטיחים שהסוכנים יעבדו יחד בצורה אמינה, ולא יפעלו בבידוד.

זרימת תפעולית טיפוסית כוללת רצף מוגדר, ובו:
  1. הגדרת משימה, שבה מגדירים יעדים עסקיים או בקשות משתמש.
  2. תכנון, שבו מפרקים את המשימות לשלבים ומקצים אחריות.
  3. ביצוע, שבו הסוכנים פועלים באמצעות כלים, מקורות נתונים וממשקי API מחוברים.
  4. הערכה, שבה בוחנים את התוצאות מול היעדים והמגבלות.
  5. משוב, שבו התוצאות משמשות לתיקונים, לשיפורים או לקביעת הצעדים הבאים.

תכונות מרכזיות לפריסה ארגונית

מסגרות של AI המבוססת על סוכנים מתוכננות מתוך מחשבה על דרישות הארגון, ומשלבות גמישות עם ניהול ובקרה. התכונות הנפוצות כוללות:
  • פיקוח מובנה ומובחן, התומך בתאימות, באכיפת מדיניות והשגחה.
  • אינטגרציה עם מערכות קיימות, כולל מקורות נתונים, ממשקי API וכלי פרודוקטיביות.
  • עיצוב מודולרי ומרובה שכבות, הופך את המסגרות לקלות יותר להרחבה ולהתאמה לאורך זמן.
  • ארבע שכבות יסוד—תכנון, ביצוע, תקשורת ופיקוח — המאפשרות אוטונומיה מתואמת.

מסגרות פופולריות של סוכני AI

כמה מסגרות של AI המבוססת על סוכנים עוזרות לארגונים לתכנן ולתאם סוכנים חכמים. כל מסגרת מתאימה לסוגים שונים של זרימות עבודה ולרמות שונות של מורכבות.
 

‏AutoGen

‏AutoGen נועד לתמוך בשיתוף פעולה בין מספר סוכני AI באמצעות שיחות מובנות והעברת משימות בין גורמים. הוא מאפשר לסוכנים לנמק יחד באופן א-סינכרוני, ולכן הוא מתאים במיוחד לזרימת עבודה מרובות שלבים או לשיפור איטרטיבי.

מקרי שימוש נפוצים כוללים מחזוריות של מחקר- > ניסוח טיוטה -> סקירה, ניתוח מרובה שלבים ותרחישים שבהם סוכנים צריכים לתאם החלטות לאורך זמן.

‏CrewAI

‏CrewAI מתמקד בשיתוף פעולה המבוסס על תפקידים בין סוכני AI, כאשר לכל סוכן יש אחריות מוגדרת ואופן אינטראקציה ברור עם האחרים. כך הוא מתאים במיוחד לזרימות עבודה מואצלות שמזכירות עבודת צוות אנושית.

מקרי שימוש נפוצים כוללים קווי צינורות של יצירת תוכן, תיאום מחקר וזרימות עבודה מורכבות.

‏LangChain

‏LangChain מספק אבני בניין לחיבור מודלי שפה גדולים לכלים, לממשקי API ולמקורות נתונים חיצוניים. לעתים קרובות משתמשים בו כבסיס לסוכנים שזקוקים לגישה למידע או למערכות מהעולם האמיתי.

תרחישים טיפוסיים כוללים עוזרים מבוססי כלים, סוכנים המודעים לנתונים ויישומים שמשלבים הנמקה עם אחזור או אינטגרציה למערכות.

LangGraph

‏LangGraph נשען על LangChain ומוסיף תיאום המבוסס על גרף עבור זרימות עבודה מורכבות ששומרות על המצב הקיים. הוא תומך בלוגיקה מסתעפת, בניסיונות חוזרים וגורמי בתלות בין משימות.

גישה זו מתאימה לתהליכים שכוללים סוכנים רבים עם מסלולים מותנים, זרימות עבודה ארוכות טווח או משימות שתלויות במצב משותף ובתיאום.

איך לבחור את המסגרת של סוכן AI הטובה ביותר?

בחירת מסגרת של AI המבוססת על סוכנים הנכונה תלויה באופן שבו הארגון שלכם מתכנן לעצב, לפרוס ולנהל סוכנים חכמים. הגישה הטובה ביותר מאזנת בין יכולת טכנית לבין תוצאות עסקיות, מדרגיות ושליטה. לפניכם כמה נקודות שכדאי לשקול:

יעדים וצורכי זרימת עבודה

כדאי להתחיל בהבהרה לגבי מה שאתם רוצים שהסוכנים ישיגו. חלק מהמסגרות מתאימות יותר לצוותי סוכנים שעובדים יחד, בעוד שאחרות תומכות בזרימות עבודה המבוססות על תפקיד או במסייעים עם יכולת שימוש בכלים. המטרות שלכם צריכות להנחות את אופן התכנון של הסוכנים ואת האינטראקציה ביניהם.

מורכבות של משימות

הביאו בחשבון את מידת המורכבות של זרימות העבודה שלכם. משימות פשוטות ורציפות עשויות לעבוד היטב עם מסגרות קלות משקל, בעוד שתהליכי הסתעפות מורכבים יותר מפיקים תועלת ממסגרות שתומכות בתיאום ובאיטרציה.

דרישות אינטגרציה

העריכו את מידת הקלות שבה המסגרת מתחברת למערכות שהארגון שלכם כבר משתמש בהן. תרחישים ארגוניים דורשים לעתים קרובות מהסוכנים גישה לממשקי API, למסדי נתונים ולכלי פרודוקטיביות כדי לפעול ביעילות בתוך זרימת העבודה הקיימות.

פרטיות נתונים, אבטחה ותאימות

הפיקוח הוא מרכיב קריטי בעת פריסת סוכנים בסביבות ארגוניות. חפשו מסגרות שתומכות בטיפול מאובטח בנתונים, בניהול הרשאות ובתאימות לדרישות רגולטוריות, במיוחד כאשר הסוכנים עובדים עם מידע רגיש.

מדרגיות ותיאום

ככל שהאימוץ גדל, המסגרות צריכות לתמוך בהפעלה של מספר סוכנים במקביל לאורך זרימת העבודה בלי לפגוע באמינות. יכולות תיאום עוזרות לנהל ביצוע מקבילי, תיאום וביצועים בקנה מידה.

תוצאות עסקיות

לבסוף, כדאי להעריך כיצד כל מסגרת תומכת בתוצאות מדידות כגון קבלת החלטות מהירה יותר, צמצום עבודה ידנית ושיתוף פעולה משופר. המסגרת הנכונה מאפשרת לסוכנים לייצר ערך תוך שמירה על התאמה לסדרי העדיפויות של הארגון.

מקרי שימוש ארגוניים למסגרות של סוכני AI

מסגרות של סוכני AI תומכות במגוון רחב של תרחישים ארגוניים, על ידי כך שהן מאפשרות לסוכנים לפעול בתוך מודלים משותפים של לוגיקה, פיקוח ותיאום. בדרך כלל, מקרי השימוש מתרחבים מצוותים בודדים ועד זרימות עבודה חוצות ארגון.
 

אוטומציה ברמת המחלקה

ברמת המחלקה, מסגרות של AI מבוססת על סוכנים עוזרות להפוך משימות חוזרות וגוזלות זמן לאוטומטיות, תוך שמירה על השגחה. צוותים יכולים לפרוס סוכנים כדי לטפל בבקשות שגרתיות, לנטר מצבים או להפעיל פעולות על סמך כללים מוגדרים מראש.

דוגמאות נפוצות כוללות בוטים לתמיכה בעובדים, אישורי הוצאות אוטומטיים או תהליכי תזמון בסביבות משאבי אנוש, מחלקת הכספים ושירות לקוחות. תרחישים כאלה מאפשרים לצוותים לשפר את היעילות בלי להכניס אוטומציה לא מבוקרת. ראו כיצד זה בא לידי ביטוי בסביבות ארגוניות באמצעות Microsoft 365 Copilot לארגונים. 

תיאום חוצה מחלקות

ככל שהאימוץ מתרחב, ארגונים משתמשים במסגרות של סוכני AI כדי לתאם זרימות עבודה בין מחלקות. מספר סוכנים יכולים לשתף פעולה תחת כללי פיקוח משותפים, להחליף הקשר תוך שמירה על גבולות נתונים ובקרות גישה.

לדוגמה, זרימת עבודה של רכש עשויה לכלול סוכן רכש הפועל לצד סוכני מלאי וכספים כדי לאמת זמינות, תקציבים ואישורים. בתרחישים כאלה, הערך של המסגרת טמון ביכולת שלה להתרחב בצורה מאובטחת, להשתלב עם מערכות ארגוניות ולהבטיח שהסוכנים יישארו מתואמים עם המדיניות הארגונית.

בניית מפת דרכים לאימוץ מסגרת AI מבוססת על סוכנים

מפת דרכים ברורה עוזרת לארגונים לעבור מניסוי לשימוש מפוקח וניתן להרחבה בסוכני AI. אימוץ מוצלח מתחיל בהטמעה ממוקדת ומתפתחת באמצעות שיפור מתמשך.
 

צעדים מעשיים למנהיגים

מנהיגים יכולים להתחיל בזיהוי מקרי שימוש בעלי השפעה גבוהה, שבהם סוכני AI יכולים להסיר חיכוך או לפוך תהליכים מוגדרים היטב לאוטומטיים. התחלה עם פריסות ניסיון קטנות ומבוקרות נותנת לצוותים מרחב לבדוק הנחות, להוכיח ערך ולכוונן את הפיקוח לפני ביצוע הרחבה נוספת.

בשלב מוקדם, כדאי להתמקד בכמה יסודות פרקטיים:
  • הגדירו כיצד נראית הצלחה, כדי שהצוותים יוכלו למדוד השפעה.
  • קבעו בעלות ברורה, כולל מי מפקח על התנהגות הסוכנים והתוצאות.
  • קבעו גבולות גזרה להתנהגות הסוכנים, כגון אופן התכנון של משימות, הביצוע והגישה לנתונים.

הטמעת אחריות ופיקוח כבר מההתחלה עוזרת להבטיח שסוכני AI יפעלו בעקביות בהתאם לפריטי המדיניות הארגונים ככל שהאימוץ מתרחב.

שינוי קנה מידה ומיטוב

ככל שהאימוץ גדל, ארגונים עוברים לעתים קרובות מצוותים בודדים לאקוסיסטמות של סוכנים מחוברות יותר, ברמת הארגון כולו. משוב מתמשך וניטור ביצועים עוזרים לצוותים להבין מה עובד, לזהות בעיות בשלב מוקדם ולשפר את זרימת העבודה לאורך זמן.

באמצעות שיפור מתמשך של דפוסי תיאום, פיקוח ואינטגרציה, ארגונים יכולים להרחיב בביטחון את ה- AI המבוססת על סוכנים—באופן שמעניק לסוכנים יותר אוטונומיה תוך שמירה על רמת שליטה מתאימה ככל שהמורכבות גדלה.

מקסום הערך הארגוני עם מסגרות של סוכני AI

מסגרות של סוכני AI עוזרות לארגונים לעשות סדר במורכבות, בשעה שהן הופכות תהליכים לאוטומטיים ומציגות מערכות אוטונומיות יותר. באמצעות מתן מבנה לתיאום ולפיקוח, מסגרות אלה מאפשרות לסוכנים לעבוד בצורה אמינה בין צוותים וזרימות עבודה.

הערך הארגוני האמיתי נובע מפישוט תהליכים בעלי שלבים מרובים, צמצום עבודה ידנית חוזרת ושיפור האופן שבו החלטות מבוצעות בקנה מידה רחב—ובכך חיזוק הקשר בין AI ופרודוקטיביות בכל הארגון. באמצעות גישה מובנית ל- AI המבוססת על סוכנים, ארגונים יכולים לשמור על עקביות, שקיפות והשגחה, תוך תמיכה בשיתוף פעולה בין מחלקות.

ככל שאימוץ ה- AI מתרחב, מסגרות מוכנות לארגון עוזרות להבטיח שהסוכנים יישארו מתואמים עם היעדים העסקיים, פריטי מדיניות הנתונים ודרישות התאימות—ובונות אמון תוך שמירה על מרחב לחדשנות.

יצירה ופריסה של סוכני AI בעזרת Microsoft Copilot Studio

בשעה שארגונים עוברים מחקירה לפריסה ברמת הארגון, פלטפורמה מנוהלת הופכת לחיונית. ‏Copilot Studio מביא עקרונות של AI המבוססת על סוכנים אל מסגרת מאובטחת ומוכנה לארגון, המסייעת לארגונים לתכנן, לפרוס ולנהל סוכני AI בקנה מידה רחב.

באמצעות Copilot Studio, צוותים יכולים לחבר סוכנים לנתונים, לכלים ולזרימות עבודה, תוך שמירה על שליטה באמצעות פיקוח, תאימות והשגחה מובנים. הגישה הזו מאפשרת לארגונים להרחיב את אימוץ הסוכנים בביטחון—ולאזן בין אוטונומיה לאחריותיות בכל המערכות והצוותים.

באמצעות סביבת עבודה אחידה לבנייה ולתיאום של סוכני AI,‏ Copilot Studio תומך בפריסה עקבית, בתיאום חוצה ארגון וביכולת הסתגלות ארוכת טווח ככל שהצרכים העסקיים משתנים.

מידע נוסף.
משאבים

עיין במשאבים נוספים

  1.
איש עובד ליד מחשב במשרד.
בלוג

סיור בסוכני ה- AI ומקרי השימוש

גלו כיצד סוכני AI עוזרים לצוותים לעבוד בצורה חכמה יותר, לצמצם משימות חוזרות ולקבל החלטות מהר יותר.
מידע נוסף
שני אנשים מביטים במחשב נישא
בלוג

קבלו סקירה כללית על מסייעי וסוכני AI

גלו כיצד מסייעים המבוססים על AI עובדים יחד עם סוכני AI כדי לשנות את הפעילות העסקית.
מידע נוסף
חזרה למקטע 'משאבים'

שאלות נפוצות

  • מסגרת של סוכן AI משמשת כדי לבנות את האופן שבו סוכנים חכמים פועלים, משתפים פעולה ופועלים לפי כללים בתוך מערכת. ארגונים מסתמכים על מסגרות כדי לנהל זרימות עבודה המבוססות על AI, להפוך תהליכים לאוטומטיים ולתאם מספר סוכנים, תוך שמירה על פיקוח, אבטחה ועקביות בקנה מידה רחב.
  • מודלי AI טיפוסיים מתמקדים בביצוע משימה אחת, כגון יצירת טקסט או חיזוי. מסגרות של סוכני AI הולכות צעד נוסף קדימה: הן מגדירות כיצד מספר סוכנים מתכננים, מתקשרים, מבצעים משימות ופועלים תחת לוגיקה ופיקוח משותפים כחלק ממערכת מתואמת.
  • אין מסגרת AI המבוססת על סוכנים אחת שהיא “הטובה ביותר” לכל עסק. הבחירה הנכונה תלויה בגורמים כמו מורכבות התהליכים, צורכי האינטגרציה, דרישות הפיקוח והתוצאות העסקיות הרצויות. ארגונים רבים מעריכים מסגרות לפי המידה שבה הן תומכות בהרחבה, בשליטה ובשיתוף פעולה בין צוותים.
  • פיקוח ואבטחה הם קריטיים בעת פריסת מסגרות סוכני AI בסביבות ארגוניות. מסגרות המיועדות לארגונים אוכפות ניהול זהויות, בקרת גישה וגבולות נתונים כדי להגן על מידע רגיש. יכולות כמו נתיבי ביקורת, יומני פעילות ומנגנוני השגחה עוזרות לארגונים לשמור על אמון, עמידה בדרישות והתאמה לעקרונות אחראי AI.

עקוב אחר Microsoft 365

גלו את Copilot Microsoft 365 אפליקציות של Windows 11‏ פרופיל החשבון מרכז ההורדות החזרות מעקב אחר הזמנות Microsoft Education מכשירים לחינוך Microsoft Teams בתחום החינוך Microsoft 365 Education Office Education הדרכות ופיתוח למחנכים מבצעים לתלמידים ולהורים Azure לסטודנטים
Microsoft AI האבטחה של Microsoft Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Advertising Microsoft Copilot Microsoft Teams מפתח של Microsoft Microsoft Learn תמיכה באפליקציות השוק של AI קהילת Microsoft Tech Microsoft Marketplace Microsoft Power Platform חברות תוכנה Visual Studio קריירה אודות Microsoft פרטיות ב-Microsoft משקיעים
עברית (ישראל) פרטיות בריאות הצרכן צור קשר עם Microsoft פרטיות ניהול קבצי Cookie תנאי השימוש סימנים מסחריים אודות הפרסומות שלנו נגישות