המדריך המקיף לבניית סוכני AI ללא קוד (צעד אחר צעד)

במדריך המקיף הזה, אחלוק אתכם את כל מה שלמדתי בשנתיים האחרונות על בנייה, וחשוב מכך, על יצירת הכנסה (מוניטיזציה) מסוכני AI – גם אם אין לכם רקע בתכנות. התקווה שלי היא שגם אתם תוכלו לרכוש ולהשתמש במיומנות העוצמתית והמדהימה הזו כדי לבנות את חיי החלומות שלכם, לפני שסוכני ה-AI הללו יתפסו את מקומות העבודה שלנו.

אני לא מתכוון לחסוך בפרטים. כדי להקל על הקריאה, נחלק את המדריך לשלושה פרקים מרכזיים:

1. יסודות סוכני ה-AI: נבנה הבנה בסיסית של סוכני AI – מהם, כיצד הם פועלים מאחורי הקלעים, והמושגים המרכזיים שחיוני להכיר לפני שמתחילים לבנות. אין צורך ברקע טכני.
2. מדריכי בנייה מעשיים (ללא קוד): נצלול לארבעה מדריכי בנייה שונים של סוכני AI, מקצה לקצה. אלווה אתכם צעד אחר צעד בבניית מקרי שימוש פופולריים באמצעות פלטפורמות שונות שאינן דורשות כתיבת קוד.
3. אסטרטגיות מונטיזציה: אציג בפניכם את התוכנית המוכחת שלי להפיכת כישורי בניית סוכני ה-AI שלכם למקור הכנסה, בזמן שהטכנולוגיה הזו זוכה לאימוץ ופופולריות גוברים, ואשתף באסטרטגיות המדויקות שסייעו לי לייצר מיליוני דולרים.

פרק 1: הבנת יסודות סוכני AI

מדוע כדאי ללמוד לבנות סוכני AI? המהפכה הבאה כבר כאן

זה אולי נשמע קלישאתי, אבל סוכני AI הם אכן הדבר הגדול הבא. לימוד בנייתם הוא אחת המיומנויות היקרות ביותר שניתן לרכוש בעשורים הקרובים.

הנה האמת המורכבת לגבי AI ועתיד העבודה: חברת הייעוץ McKinsey חוזה כי AI וסוכנים יוכלו לבצע אוטומציה של עד 50% מהמשימות בעבודה הנוכחית עד שנת 2030. הפורום הכלכלי העולמי (WEF) מדווח כי 41% מהחברות מתכננות לצמצם את כוח האדם שלהן עקב אימוץ AI.

זה נשמע מדאיג, אך התמונה אינה חד-משמעית אם יודעים היכן לחפש.

הצד השני של המטבע?

אותם דוחות חושפים הזדמנות עצומה. דוח עתיד העבודות של ה-WEF מציין כי 66% מהמעסיקים מתכננים לגייס כישרונות בעלי מיומנויות AI ספציפיות, כמו הנדסת הנחיות (prompt engineering) , כחלק מהתאמת האסטרטגיה העסקית שלהם לעידן ה-AI.

לכן, בעוד שייתכנו צמצומים, מעסיקים מחפשים באופן פעיל אנשים עם כישורי AI ואוריינות AI בסיסית. מדוע? מכיוון שעובדים בעלי אוריינות AI, המסוגלים להפוך חלקים מעבודתם לאוטומטיים, יכולים להשיג תפוקה גבוהה פי 5 עד 10 מעובדים ללא מיומנויות אלו.

שיפור כישורי ה-AI והגעה לאוריינות בנושא קלים משמעותית ממה שנהוג לחשוב. כפי שמציע המשקיע המוערך נאבאל ראוויקנט (Naval Ravikant) , לימוד בסיסי של AI יכול להפוך אתכם למבוקשים הרבה יותר בשוק העבודה.

מדריך זה נועד לספק לכם את בסיס הידע החיוני הזה.

בין אם אתם יזמים שאפתנים, בעלי עסקים המעוניינים למנף AI, או עובדים המבקשים להפוך לחיוניים בארגונכם – המדריך הזה מיועד לכם. סגרו את שאר הלשוניות בדפדפן, הצטיידו במחברת, והתחייבו לסיים את ההדרכה הזו. בואו נוודא שאתם מועצמים על ידי AI, ולא מוחלפים על ידו.

מהם בעצם סוכני AI?

המונח “סוכן AI” נזרק לאוויר לעתים קרובות. מה משמעותו המדויקת? ההגדרה הברורה ביותר שמצאתי היא:

סוכן AI הוא “עובד דיגיטלי” המסוגל להבין הוראות ולבצע פעולות להשלמת משימות.

חשבו על כך: לעסקים יש עובדים אנושיים למשימות שונות. סוכן AI הוא עובד דיגיטלי שניתן לבנות ולתכנת לביצוע עבודות ספציפיות. עלותם נמוכה משמעותית מעובדים אנושיים, הם פועלים 24/7, אינם זקוקים לימי מחלה, ולעולם אינם מעורבים בדרמות משרדיות. קל להבין מדוע עסקים נמשכים לרעיון.

ההבדל בין צ’אטבוט לסוכן AI: כוח הפעולה

רובנו נתקלנו בצ’אטבוטים בסיסיים באתרי אינטרנט. לעתים קרובות, הם דומים למלצר שיכול רק לדקלם את התפריט, אך אינו מסוגל לקבל הזמנה או להגיש את האוכל.

צ’אטבוטים מגיבים בתשובות מוכנות מראש או בתשובות פשוטות שנוצרו על ידי AI, אך אינם יכולים לבצע פעולות בעולם האמיתי.

סוכני AI שונים במהותם. אם תשאלו צ’אטבוט לגבי קביעת פגישה, הוא עשוי לספק לכם את שעות הפעילות. לעומת זאת, סוכן AI יכול:

1. לבדוק זמינות ביומן הפגישות.
2. לקיים אינטראקציה עם המשתמש למציאת זמן מתאים לשני הצדדים.
3. לקבוע את הפגישה בפועל.
4. לשלוח אימייל אישור למשתתפים.
5. לעדכן אוטומטית את מערכת ניהול הפגישות ואת מערכת ה-CRM של העסק.

היכולת הזו לבצע פעולה היא שמקנה לסוכני AI את עוצמתם. הם אינם רק צ’אטבוטים משוכללים; הם עובדים דיגיטליים המסוגלים לחפש במאגרי נתונים, לעדכן גיליונות אלקטרוניים, לשלוח אימיילים, לקבוע פגישות, ליצור מסמכים ועוד. בנייה והטמעה של סוכן AI משולה לגיוס עובד דיגיטלי יעיל ביותר, בלתי נלאה וחסכוני.

האנטומיה של סוכן AI: מבט מתחת למכסה המנוע

כשם שבני אדם זקוקים למוח, זיכרון וכלים, כך סוכני AI מסתמכים על רכיבים ספציפיים:

1. ה”מוח” (מודל שפה גדול – LLM): זוהי ליבת האינטליגנציה, כדוגמת GPT של OpenAI, Claude של Anthropic, או Gemini של Google. מודל זה מבין הוראות (הנחיות/פרומפטים) ויודע כיצד לבצע משימות. חשבו עליו כעל מתמחה חכם במיוחד.
2. הוראות (הנחיות/פרומפטינג): זו הדרך שבה מתכנתים את התנהגות הסוכן באמצעות שפה טבעית, במקום קוד מורכב. הנחיות ברורות ומנוסחות היטב מגדירות כיצד הסוכן צריך לפעול, מה שהופך את בניית הסוכן לנגישה גם למי שאינו מתכנת.
3. זיכרון: מאפשר לסוכן לזכור קטעים מהשיחה האחרונה, לעקוב אחר משימות מתמשכות ולבנות הקשר. רוב הפלטפורמות המודרניות מטפלות בזיכרון לטווח קצר באופן אוטומטי. זיכרון מתקדם יותר יכול לאפשר לסוכן ללמוד מאינטראקציות קודמות.
4. ידע חיצוני (אופציונלי): למודלי LLM יש מגבלות בידע שלהם (לרוב, הידע שלהם עדכני לנקודת זמן מסוימת בעבר). ניתן לספק לסוכנים מידע ספציפי ועדכני (כמו מסמכי חברה, קטלוגי מוצרים, דפי שאלות נפוצות) כדי לטפל במשימות החורגות מנתוני האימון הכלליים שלהם. זה דומה למתן חומרי הדרכה ספציפיים לעובד חדש בחברה.
5. כלים (Tools): זהו הרכיב המכריע ביותר לביצוע פעולות. כלים מעניקים לסוכן גישה לתוכנות ומערכות אחרות (כמו אימייל, יומנים, מערכות CRM, מאגרי נתונים) באמצעות ממשקי תכנות יישומים (APIs) , ומאפשרים לו לבצע משימות בעולם האמיתי.

כיצד הרכיבים פועלים יחד (דוגמה: סוכן תמיכת לקוחות):

1. לקוח שולח הודעה (שאילתה).
2. המוח (LLM) מבין את ההוראות (פרומפט) ואת בקשת הלקוח.
3. הוא בודק את הזיכרון האחרון שלו כדי להבין את הקשר השיחה.
4. במידת הצורך, הוא ניגש לידע חיצוני (למשל, מסד נתונים של שאלות נפוצות) כדי למצוא מידע ספציפי.
5. הוא משתמש בכלים (למשל, API של מערכת ה-CRM, API לעיבוד החזרים כספיים) כדי לבצע פעולות כמו עדכון פרטי חשבון או ביצוע החזר.
6. המוח (LLM) מנסח תגובה בשפה טבעית וידידותית למשתמש.

כל הרכיבים הללו פועלים יחד בצורה חלקה תוך שניות ספורות, ויוצרים “עובד דיגיטלי” מוכשר ויעיל.

שלושת המרכיבים המרכזיים לבניית סוכנים (ללא קוד)

בעוד שלסוכני AI יש חמישה רכיבים פנימיים, כבוני סוכנים המשתמשים בפלטפורמות מודרניות ללא קוד, ההתמקדות העיקרית היא בשילוב של שלושה “מרכיבים” מרכזיים:

1. הנחיות (פרומפטינג): ההוראות המפורטות המגדירות את אישיות הסוכן, מטרותיו, וכיצד עליו להשתמש בידע ובכלים העומדים לרשותו. זהו ה”דבק” שמחבר את כל החלקים.
2. ידע: מקורות הנתונים החיצוניים (קובצי PDF, גיליונות אלקטרוניים, אתרי אינטרנט) שמספקים לסוכן לצורך ביצוע משימות ספציפיות.
3. כלים: הפעולות שהסוכן מורשה לבצע באמצעות אינטגרציות API.

מדוע רק שלושה?

בחירת ה-LLM (המוח) היא לרוב עניין של העדפה בין ספקים מובילים והיא ניתנת להחלפה, והזיכרון לטווח קצר מטופל בדרך כלל באופן אוטומטי על ידי הפלטפורמה. שליטה בשילוב האופטימלי של הנחיות, ידע וכלים היא מיומנות הליבה של בונה סוכני AI.

הבנת כלים, APIs והאינטרנט

הכלים הם שהופכים סוכני AI לעוצמתיים באמת. כדי להבין אותם לעומק, נדרשת הבנה בסיסית של אופן פעולת האינטרנט. אל דאגה, זה החלק הטכני ביותר, והבנתו מעניקה יכולות משמעותיות.

האינטרנט פועל על בסיס בקשות ותגובות:

בכל פעם שאתם משתמשים באינטרנט, המחשב שלכם (הלקוח – Client) שולח בקשות למחשבים אחרים (שרתים – Servers), והשרתים שולחים בחזרה תגובות.

• לחיצה על סרטון יוטיוב: בקשה לנתוני הווידאו -> השרת שולח את הנתונים -> הדפדפן מנגן את הווידאו.
• פתיחת אינסטגרם: בקשה לפיד העדכונים -> השרת שולח את נתוני הפיד -> האפליקציה מציגה את הפיד.
• שליחת אימייל: שליחת נתוני האימייל לשרת -> השרת מעבד את הבקשה -> תגובת אישור נשלחת בחזרה.

תקשורת זו מתבצעת באמצעות APIs (ממשקי תכנות יישומים). חשבו על APIs כמלצרים במסעדה:

• אתם (הלקוח) מוסרים את ההזמנה (הבקשה) למלצר (ה-API).
• המלצר מעביר את ההזמנה למטבח (השרת).
• המלצר מחזיר לכם את המנה המוכנה (התגובה).

ישנם שני סוגים עיקריים של בקשות API נפוצות:

• GET: בקשה לקבלת מידע (למשל, טעינת דף אינטרנט, בדיקת תחזית מזג אוויר).
• POST: בקשה לשליחת מידע או ביצוע פעולה (למשל, פרסום ציוץ, שליחת טופס, העלאת תמונה).

כיצד סוכני AI משתמשים ב-APIs (כלים):

סוכני AI משתמשים באותם APIs כדי “ללחוץ על כפתורים” ולבצע פעולות ברחבי האינטרנט. כל “כלי” שיש לסוכן הוא למעשה גישה ל-API ספציפי. כלים אלו מגיעים בשתי צורות עיקריות:

• אינטגרציות מוכנות מראש: חיבורים מובנים לשירותים פופולריים (כמו Google Calendar, Gmail) שמסופקים על ידי פלטפורמות בניית הסוכנים. זה כמו להזמין ארוחה מוכנה.
• כלים מותאמים אישית: כלים שאתם בונים בעצמכם (לעתים קרובות באמצעות פלטפורמות כמו Relevance AI או באמצעות כתיבת קוד), המעניקים לכם שליטה רבה יותר. זה כמו לבשל מאפס.

האנטומיה של כלי: פונקציה ו-API

בואו נפרק כלי פשוט לדוגמה: כלי שהופך טקסט לאותיות גדולות (Uppercase):

1. פונקציה (Function): הלוגיקה המרכזית המבצעת את הפעולה. במקרה זה, היא מקבלת קלט טקסט וממירה אותו לאותיות גדולות. זה יכול להיות סקריפט פשוט או אפילו קריאה נוספת ל-LLM.
2. API: המעטפת סביב הפונקציה, שהופכת אותה לנגישה דרך האינטרנט. ה-API מגדיר כיצד לשלוח קלט (הטקסט להמרה) לפונקציה וכיצד לקבל את הפלט (הטקסט המומר).

הסוכן מקיים אינטראקציה עם ה-API, אשר בתורו מפעיל את ה-פונקציה שבתוכו.

סכמות (Schemas): מדריך ההוראות של ה-API

כיצד סוכן AI יודע איך להשתמש ב-API של כלי מסוים? באמצעות סכמה (Schema).

סכמה היא כמו מדריך הוראות מובנה וקצר עבור API ספציפי. כאשר לסוכן ניתנת גישה לכלי, הוא מקבל גם את הסכמה שלו. מוח ה-LLM של הסוכן מסוגל לקרוא את הסכמה ולהבין:

• מה הכלי עושה: (לדוגמה: “כלי זה ממיר טקסט לאותיות רישיות.”)
• אילו פרמטרים (קלטים) הוא דורש: (לדוגמה: “דורש קלט אחד בשם ‘text_to_capitalize’, שחייב להיות מסוג מחרוזת טקסט.”)
• לאיזה פלט לצפות: (לדוגמה: “מחזיר את הטקסט באותיות רישיות.”)

מודלי AI מודרניים כמו GPT-4 יכולים לקרוא סכמות אלו ולא רק להבין כיצד להשתמש בכלי, אלא גם מתי מתאים להשתמש בו, בהתבסס על בקשת המשתמש ותיאור הכלי בסכמה.

דוגמה: שימוש בכלי המרת טקסט לאותיות גדולות

1. משתמש: “תוכל בבקשה להפוך את הטקסט הזה לאותיות גדולות: למרי הייתה כבשה קטנה”
2. מוח הסוכן (LLM) קורא את הסכמות של הכלים הזמינים לו.
3. הוא מאתר את סכמת “כלי המרת טקסט לאותיות גדולות” עם התיאור המתאים.
4. הוא מזהה שהסכמה דורשת קלט מסוג מחרוזת בשם ‘text_to_capitalize’.
5. הוא מחלץ בצורה חכמה את הטקסט “למרי הייתה כבשה קטנה” מהודעת המשתמש.
6. הוא שולח את הטקסט הזה כקלט דרך ה-API של הכלי.
7. ה-API מפעיל את פונקציית ההמרה, שמחזירה “למרי הייתה כבשה קטנה” (בפורמט המבוקש).
8. ה-API שולח את הנתונים הגולמיים (לעתים קרובות בפורמט JSON ) בחזרה לסוכן.
9. מוח הסוכן (LLM) מנתח את התגובה הגולמית ואת הבקשה המקורית.
10. הוא מעצב תשובה ידידותית למשתמש: “בטח, הנה הטקסט באותיות גדולות: למרי הייתה כבשה קטנה.” (בפורמט המבוקש).

אם הכלי היה דורש קלטים נוספים (למשל, שפה ספציפית להמרה) והמשתמש לא סיפק אותם, הסוכן היה יכול לקרוא את הסכמה, להבין שחסר מידע, ולבקש אותו מהמשתמש! היכולת הזו להבין את דרישות הכלים ולקיים אינטראקציה כדי להשלים מידע חסר היא יכולת מפתח של סוכני AI מתקדמים.

הבנת דפוס ה”בקשה -> סכמה -> API -> תגובה” פותחת את הפוטנציאל לאוטומציה של כמעט כל משימה מקוונת.

שימוש מתקדם בכלים: שילוב כלים והסקת מסקנות

הקסם האמיתי מתרחש כאשר לסוכנים יש גישה למספר כלים והם יכולים להשתמש בהם בשילוב כדי להשיג מטרות מורכבות.

זכרו: סוכני AI הם עובדים דיגיטליים שמבינים הוראות ומבצעים פעולות להשלמת משימות.

אם תתנו לסוכן משימה מורכבת כמו: “מצא סטארט-אפים בתחום ה-AI שגייסו כסף לאחרונה, הכנס אותם לגיליון אלקטרוני עם תקציר קצר על כל אחד, ושלח לי באימייל קישור לגיליון” ותספקו לו את הכלים המתאימים (כלי חיפוש באינטרנט, כלי אינטגרציה עם Google Sheets, כלי שליחת אימייל), הוא יוכל לפרק את הבעיה בדומה לאדם:

1. השתמש בכלי חיפוש באינטרנט לאיתור סטארט-אפים רלוונטיים.
2. השתמש בכלי Google Sheets ליצירת גיליון אלקטרוני חדש.
3. עבור כל סטארט-אפ שנמצא:
   • הוסף שורה לגיליון האלקטרוני באמצעות כלי Google Sheets.
   • צור תקציר (אולי באמצעות מוח ה-LLM שלו או כלי סיכום ייעודי).
   • הוסף את התקציר לגיליון באמצעות כלי Google Sheets.
4. השתמש בכלי האימייל לשליחת הקישור לגיליון האלקטרוני למשתמש.

עם מודלי הסקה מתקדמים (כמו GPT-4o), סוכנים יכולים אפילו לתכנן, לפעול, לשקף (Reflect) ולתכנן מחדש. אם החיפוש הראשוני באינטרנט נכשל, סוכן מתוחכם עשוי להבין שעליו לשנות את מונחי החיפוש או לנסות גישה אחרת (כמו חיפוש בלינקדאין), בדיוק כפי שאדם היה עושה.

יכולת התכנון הרב-שלבי, השימוש הרציף בכלים ופתרון הבעיות האדפטיבי הם הסיבה לכך שאנו מכנים אותם “עובדים דיגיטליים”. בעוד שאמינות הביצוע הרב-שלבי עדיין משתפרת, הטכנולוגיה מתקדמת במהירות. אנו אף רואים התפתחות של מערכות מרובות סוכנים (Multi-Agent Systems), שבהן סוכן ראשי מאציל משימות לסוכני משנה מומחים (למשל, סוכן מחקר, סוכן כתיבה, סוכן אימייל), כאשר כל אחד מצויד בכלים משלו ופועל להשגת מטרה משותפת. זהו הכיוון שאליו צועדות חברות גדולות רבות.

סוכנים שיחתיים לעומת סוכנים אוטומטיים: שני סוגים עיקריים

ניתן למנף סוכני AI בשתי דרכים עיקריות:

1. סוכנים שיחתיים (Conversational Agents): אלו מקיימים אינטראקציה ישירה עם בני אדם באמצעות צ’אט (באתרי אינטרנט, וואטסאפ, הודעות ישירות באינסטגרם) או קול (בשיחות טלפון, עוזרים קוליים חכמים). המשתמשים נותנים הוראות או שואלים שאלות, והסוכן מגיב ונוקט פעולה במסגרת השיחה. ה-GPTs של OpenAI והסוכנים הנבנים בפלטפורמות כמו Voiceflow או Agentive נופלים לרוב לקטגוריה זו. סוכני קול מבוססי AI המשתמשים במודלים רב-מודאליים (קלט ופלט קולי) הם תחום מתפתח ומרגש במיוחד.
2. סוכנים אוטומטיים (Automated Agents): סוכנים אלו פועלים ברקע, לעתים קרובות ללא אינטראקציה אנושית ישירה במהלך פעולתם. הם מופעלים (Triggered) על ידי אירועים (קבלת אימייל חדש, שליחת טופס, הגעה לזמן מתוזמן) ולא על ידי משתמש שמתחיל שיחה. הם מקבלים קלט/הוראות באופן אוטומטי כחלק מתהליך עבודה (Workflow) גדול יותר, משתמשים בכלים שלהם ומבצעים משימות באופן אוטונומי. סוכן הסמכת הלידים ב-N8N שנדון בו בהמשך הוא דוגמה מצוינת לכך.

הבנת שני הסוגים הללו פותחת מגוון עצום של יישומים עסקיים פוטנציאליים.

יישומים בעולם האמיתי של סוכני AI

מעבר לעוזרים אישיים (שוק שכנראה יישלט על ידי ענקיות טכנולוגיה כמו גוגל, אפל ו-OpenAI), ההזדמנות האמיתית ליזמים ולעסקים קטנים טמונה ביישומים עסקיים ממוקדים:

• טייסי משנה (Co-pilots): סוכני AI שנועדו לסייע לעובדים בתפקידים ספציפיים. לדוגמה: טייס משנה לנציגי תמיכת לקוחות, המצויד במאגר ידע ארגוני למתן תשובות מיידיות וכלים לחיפוש פרטי לקוח או סיכום שיחות. סוכן כזה יכול להפוך נציגים אנושיים ליעילים ועקביים באופן דרמטי.
• יצירת לידים וקביעת פגישות: סוכנים הפרוסים באתרי אינטרנט, וואטסאפ, אינסטגרם, או אפילו בטלפון, כדי ליצור קשר עם לקוחות פוטנציאליים 24/7. הם יכולים לענות על שאלות נפוצות, להסמיך לידים (Lead Qualification), ללכוד פרטי קשר, ואף לקבוע פגישות על ידי שילוב עם כלי ניהול יומנים.
• סוכני מחקר: סוכנים אוטומטיים החוקרים לידים חדשים מיד עם קבלתם (למשל, לאחר שליחת טופס). הם יכולים לחפש באינטרנט מידע על החברה של הליד, למצוא פרופילי לינקדאין רלוונטיים, לסכם ממצאים, להסמיך את הליד בהתבסס על קריטריונים מוגדרים מראש, ולספק לנציגי המכירות תדריך מפורט ואסטרטגיית פנייה מוצעת.

אלו הן רק דוגמאות ספורות הממחישות את הערך העצום שסוכני AI יכולים להביא לעסקים כבר היום.

פרק 2: בניית סוכני ה-AI הראשונים שלכם (מדריכים ללא קוד)

עכשיו לחלק המעשי והמרגש: בניית הסוכנים בפועל! פרק זה מספק התנסות מעשית על פני פלטפורמות ומקרי שימוש שונים, ומטרתו לתת לכם בסיס רחב ולהניע את מסע הלמידה שלכם. נשתמש בפלטפורמות שאינן דורשות כתיבת קוד (No-Code), כך שאין צורך לדאוג אם אינכם מתכנתים.

להלן סקירה של הפרויקטים שנבנה (הוראות מפורטות שלב אחר שלב ותבניות זמינות לעתים קרובות במשאבים משלימים, כמו קהילת ה-School החינמית שלי):

בנייה 1: טייס משנה למכירות עם Relevance AI

• מטרה: יצירת סוכן שיחתי שיסייע לנציגי מכירות בחברת הגיוס הפיקטיבית שלנו, “Big Boy Recruits”, להתכונן לשיחות מכירה.
• פלטפורמה: Relevance AI .
• מיומנויות מפתח:
  • בניית שלושה כלים מותאמים אישית מאפס באמצעות בונה הכלים ללא קוד של Relevance AI:
    • כלי לחקר חברות (באמצעות web scraping מתקדם עם Firecrawl ).
    • כלי לחקר לקוחות פוטנציאליים (scraping של פרופילי לינקדאין).
    • כלי ליצירת דוח קדם-שיחה (שילוב תוצאות המחקר באמצעות LLM).
• תוצאה: ממשק “טייס משנה” שבו נציגי מכירות יכולים להזין כתובת אתר של חברה ופרופיל לינקדאין, ולקבל מהסוכן תדריך אסטרטגי מקיף לקראת השיחה.

בנייה 2: סוכן הסמכת לידים אוטומטי עם N8N

• מטרה: לחקור ולהסמיך אוטומטית לידים חדשים עבור “Big Boy Recruits” ברגע שהם שולחים טופס יצירת קשר, ולאחר מכן להודיע לנציג המכירות המתאים.
• פלטפורמה: N8N (כלי אוטומציה ויזואלי של תהליכי עבודה).
• מיומנויות מפתח:
  • בניית סוכן אוטומטי המופעל על ידי אירוע (שליחת טופס).
  • שילוב כלים חיצוניים באמצעות API (שימוש חוזר בכלי חקר החברות שבנינו ב-Relevance AI).
  • שימוש בצומת (Node) סוכן ה-AI של N8N לקבלת החלטות (הסמכת הליד בהתבסס על קריטריונים).
  • יישום לוגיקת ניתוב מותנית (Conditional Routing) לשליחת הודעות שונות בהתבסס על סטטוס ההסמכה וסוג הליד.
  • חיבור בין תהליכי עבודה (Workflow Chaining).
• תוצאה: תהליך אוטומטי הפועל ברקע, מסנן לידים וחוסך זמן יקר לנציגי המכירות, ומבטיח שהם יתמקדו בלידים המוסמכים והרלוונטיים ביותר.

בנייה 3: סוכן יצירת לידים לאתר אינטרנט ולטלפון עם Voiceflow

• מטרה: יצירת סוכן הנגיש הן באמצעות צ’אט באתר אינטרנט והן באמצעות שיחת טלפון עבור חברת ניקיון פיקטיבית, “Connor’s Cleaning”. הסוכן אמור לענות על שאלות נפוצות, לספק הצעות מחיר מיידיות וללכוד פרטי לידים.
• פלטפורמה: Voiceflow (פלטפורמה ויזואלית לבניית סוכני AI שיחתיים).
• מיומנויות מפתח:
  • בניית סוכן יחיד המתאים לערוצי צ’אט וקול כאחד.
  • הגדרת מאגר ידע (Knowledge Base) בתוך Voiceflow.
  • שילוב כלים חיצוניים באמצעות API (שימוש בכלי הצעת מחיר מיידית מבוסס Relevance AI).
  • עיצוב זרימות שיחה (Conversation Flows) באמצעות בלוקים ויזואליים (שליחת הודעות, לכידת קלט, תנאים, קריאות API).
  • לכידה ואימות של קלט משתמש (סוג נכס, גודל, פרטי קשר).
  • שליחת נתוני לידים שנלכדו ל-Google Sheet באמצעות Webhook של Make.com .
  • פריסת הסוכן לווידג’ט באתר אינטרנט ולמספר טלפון באמצעות Twilio .
• תוצאה: כלי רב-ערוצי לתמיכת לקוחות ויצירת לידים, המספק מענה מיידי והצעות מחיר אוטומטיות.

בנייה 4: סוכן יצירת לידים בוואטסאפ עם Agentive

• מטרה: בנייה מהירה של סוכן יצירת לידים עבור “Connor’s Cleaning”, הניתן לפריסה בוואטסאפ, המסוגל לענות על שאלות, לספק הצעות מחיר וללכוד לידים למערכת Airtable .
• פלטפורמה: Agentive
• מיומנויות מפתח:
  • בניית סוכנים בעיקר באמצעות הנחיות (פרומפטים) והגדרת כלים (Tool Configuration).
  • שימוש בתכונות ה-Assistants API של OpenAI (כמו אחזור ידע מובנה – Built-in Knowledge Retrieval).
  • שילוב כלים באמצעות סכמות OpenAPI (שימוש בכלי Relevance AI להצעות מחיר ולכידת לידים ב-Airtable).
  • הגדרת אינטגרציה עם Airtable באמצעות API.
  • פריסה קלה של הסוכן לוואטסאפ.
• תוצאה: בוט וואטסאפ פונקציונלי המדגים פיתוח ופריסה מהירים עבור פלטפורמות הודעות פופולריות.

פרק 3: מונטיזציה של כישורי בניית סוכני AI

כעת, לאחר שהבנו כיצד סוכני AI פועלים וראינו כיצד לבנות אותם, הגיע הזמן לדבר על החלק החשוב ביותר: כיצד להפוך את המיומנויות הללו למקור הכנסה.

ההזדמנות האמיתית: סיוע לעסקים ביישום AI

תשכחו מהניסיון לבנות את ה-ChatGPT הבא. ההזדמנות האמיתית, הנגישה והמעשית הרבה יותר פשוטה: לעזור לעסקים קיימים להבין וליישם AI בפעילותם.

הקשיבו ליזמים מצליחים כמו קווין או’לירי (Kevin O’Leary) ומארק קיובן (Mark Cuban): הם מדגישים שההזדמנות הגדולה ביותר כיום טמונה במתן שירותים למיליוני העסקים הקטנים והבינוניים (SMBs – Small and Medium-sized Businesses) .

שקלו את הנתונים: בארה”ב לבדה, ישנם כ-1.7 מיליון עסקים המכניסים בין 500 אלף ל-10 מיליון דולר בשנה. עסקים אלו, כפי שמציין או’לירי, אחראים ליצירת רוב מקומות העבודה החדשים. הם יודעים שהם צריכים לאמץ AI כדי להישאר תחרותיים, אך לרוב חסרים להם הזמן, המומחיות והמשאבים הייעודיים כדי להבין כיצד לעשות זאת בעצמם. חברות ייעוץ גדולות נוטות להתעלם משוק זה ולהתמקד בארגוני ענק (Enterprises).

מצב זה יוצר שוק עצום ובלתי מנוצל, הצמא לשירותי AI:

• חינוך והדרכה: לעזור לעסקים להבין מהו AI ומה הפוטנציאל שלו עבורם.
• ייעוץ: ניתוח הפעילות העסקית וזיהוי מקרי שימוש ב-AI בעלי ההשפעה הגבוהה ביותר (ROI גבוה).
• יישום: בנייה, פריסה והטמעה של פתרונות AI מותאמים אישית, כמו הסוכנים שבנינו בפרק הקודם.

המצב מזכיר את הימים הראשונים של האינטרנט, כאשר סוכנויות שעזרו לעסקים לבנות אתרי אינטרנט ולהיכנס לעולם המקוון עשו הון. אינכם צריכים להיות גאוני טכנולוגיה; אתם רק צריכים להיות צעד אחד לפני העסקים שאתם מסייעים להם.

שלוש דרכים להצליח עם כישורי ה-AI שלכם

ניתן למנף את כישורי בניית סוכני ה-AI שלכם באמצעות מתן שלושה סוגי שירותים עיקריים:

1. חינוך והדרכת AI: למדו עסקים על AI באמצעות סדנאות, מצגות, הדרכות צוות פנים-ארגוניות או קורסים מקוונים. עסקים משוועים להסברים ברורים ופשוטים על הפוטנציאל של AI וכיצד הוא רלוונטי אליהם. לאחר קריאת מדריך זה, תדעו מספיק כדי להתחיל לחנך עסקים על סוכני AI.
2. ייעוץ AI: נתחו את הפעילות העסקית של הלקוח וזהו הזדמנויות ספציפיות שבהן AI יכול לחסוך זמן, להפחית עלויות או להגדיל הכנסות. אתם הופכים לאסטרטגי ה-AI שלהם, וממליצים על פתרונות קונקרטיים כמו טייס המשנה למכירות או סוכן הסמכת הלידים שבנינו.
3. יישום AI: בנייה, פריסה, אינטגרציה ותחזוקה של פתרונות AI עבור עסקים. שירות זה דורש את הכישורים הטכניים המעמיקים ביותר אך הוא גם בעל הערך הגבוה ביותר עבור הלקוח.

ניתן להתחיל עם סוג שירות אחד ולהתרחב בהדרגה להצעת שלושתם, כפי שעושה הסוכנות שלי, Morningside AI (אם כי לקח לנו שנתיים להגיע לכך). ישנם אנשים שלמדו את התחום במשך חודשים ספורים בלבד וכבר מוכרים בהצלחה שירותים אלו.

הרחבת פער הידע שלכם: הדרך קדימה

מדריך זה מספק לכם התחלה חזקה, אך כדי למכור שירותים בביטחון, עליכם להעמיק את “פער הידע” שלכם – ההבדל בין מה שאתם יודעים לבין מה שהלקוחות הפוטנציאליים שלכם יודעים. פער הידע הזה הוא הצעת הערך שלכם.

כך תוכלו להרחיב אותו:

• שלב 1: המדריך הזה (הושלם!): אתם מבינים את מושגי הליבה, כיצד סוכני AI פועלים, וראיתם דוגמאות לבנייתם. אתם כבר מקדימים את רוב האנשים.
• שלב 2: צבירת ניסיון נוסף: תרגלו בניית עוד סוכני AI. חזקו את ההבנה שלכם בפלטפורמות השונות (Relevance, N8N, Voiceflow, Agentive וכו’) וחקרו מקרי שימוש נוספים. השלמתם תעניק לכם ידע יסודי (Foundational Knowledge) מוצק.
• שלב 3: בחירת הנתיב שלכם: ברגע שיש לכם ידע יסודי, החליטו על הכיוון המתאים לכם:
  • נתיב א’: העמקת הכישורים הטכניים: אם אתם באמת נהנים מהבנייה עצמה ומההתעסקות הטכנית (כמוני!), המשיכו להתאמן. בנו פרויקטים אישיים, עזרו לחברים/משפחה, חקרו תכונות מתקדמות יותר בפלטפורמות. תוך 2-3 חודשים של מאמץ ממוקד, תוכלו להיות מוכנים למכור שירותי יישום בביטחון.
  • נתיב ב’: מונטיזציה של הידע היסודי: אם בנייה אינה התשוקה העיקרית שלכם, עצרו את לולאת הלמידה האינסופית. הידע היסודי שרכשתם כנראה מספיק כדי להתחיל להציע שירותי חינוך AI או ייעוץ AI. אל תרגישו שאתם חייבים להיות בוני-על מומחים כדי לספק ערך עצום בתחומים אלה. מנפו את ההבנה שלכם כדי לעזור לעסקים לנווט בנוף ה-AI המורכב.

מודעות עצמית היא המפתח כאן. בחרו את הנתיב שמתאים לתחומי העניין ולחוזקות שלכם כדי להימנע מדחיינות ולהתחיל לפעול.

השגת הלקוחות הראשונים שלכם: אסטרטגיות פשוטות

ברגע שאתם יודעים אילו שירותים אתם רוצים להציע, השגת הלקוחות הראשונים היא פשוטה יחסית:

פנייה לקשרים חמים (Warm Outreach):

התחילו עם אנשים שאתם כבר מכירים – חברים, משפחה, עמיתים לעבודה לשעבר, מכרים, חברים של חברים. לקשרים “חמים” אלו יש רמת אמון בסיסית קיימת. הסבירו להם מה אתם לומדים והציעו לעזור להם לבחון כיצד AI יכול לסייע לעסק שלהם (לעתים קרובות כדאי להתחיל עם פגישת ייעוץ/חינוך ראשונית בחינם או בעלות סמלית).

גלגל התנופה של תוכן קהילתי (Community Content Flywheel):

אסטרטגיה זו בונה מומנטום לטווח ארוך:

• הצטרפו לקהילה פעילה ורלוונטית
• צרו תוכן המתעד את מה שאתם לומדים ובונים (מדריכי וידאו קצרים ביוטיוב, פוסטים בלינקדאין, מאמרים בבלוג).
• שתפו את התוכן הזה בחזרה בקהילה.
• הקהילה מספקת קהל מיידי, משוב, ותמיכה. שיתוף התוכן בונה את האמינות והסמכות שלכם בתחום, ומושך לידים פוטנציאליים באופן אורגני.

העיקרון המנחה: תנו ערך קודם.

שתי השיטות מתחילות בעזרה לאחרים, בין אם באמצעות סיוע ישיר (קשרים חמים) או שיתוף ידע (תוכן).