Inputs
מסמכים, הודעות, טפסים, records או API data שמאושרים לשימוש.
דילוג לתוכןASHWEB & AI
STUDIO צריכים משהו
01 02 03 04
STUDIO
ASH STUDIO / CUSTOM AI AGENTS
צריכים משהו
ייחודי?
בונים סוכני AI סביב תהליכים מוגדרים ופעולות מורשות — בלי להבטיח 'עובד AI' אוניברסלי שיודע לעשות הכול.
תהליך ספציפי. הרשאות ברורות. Handoff מוגדר.
01
Inputs
מסמכים, הודעות, טפסים, records או API data שמאושרים לשימוש.
02
Allowed actions
אילו drafts, records, tasks או API actions מותר ליצור או לעדכן.
03
Human handoff
חריגים, approvals, מקרים רגישים והחלטות שנשארות אצל אנשים.
גבולות ה-AGENT
Agent שימושי מתחיל ב-job description ובגבולות.
לפני בחירת מודל מגדירים מה הוא רואה, מה מותר לו לעשות ומתי אדם נכנס.
Allowed actions
אילו drafts, records, tasks או API actions מותר ליצור או לעדכן.
Human handoff
חריגים, approvals, מקרים רגישים והחלטות שנשארות אצל אנשים.
דוגמאות לתפקידים
Custom פירושו process-specific, לא unlimited.
AI Operations Assistant
מנתב requests חוזרים, מסכם context ומכין את הפעולה הפנימית הבאה.
AI Logistics Assistant
קורא shipment/order data מאושר, מסווג בעיות ויוצר follow-up מובנה.
Internal Knowledge Agent
עוזר לצוות למצוא תשובות מתוך knowledge פנימי מאושר עם הקשר מקור.
AI Sales Assistant
מכין account context ו-follow-up בלי לקבל החלטות מסחריות במקום אנשים.
Back Office Agent
מעבד טפסים, מסמכים ותורים חוזרים עם validation ו-review.
Support Specialist
מטפל בתחום support מוגדר ומסלים כל מה שמחוץ ל-scope.
איך בונים
קודם התהליך. אחר כך permissions. ואז המודל.
מגדירים את העבודה
בוחרים תהליך חוזר אחד, inputs, owners, חריגים ו-outcome שימושי.
מגדירים permissions
קובעים מה ניתן לקרוא, להציע, ליצור או לשנות ומה תמיד דורש approval.
מחברים כלים
משלבים רק את המערכות הדרושות ומבצעים validation לכל structured action.
בודקים edge cases
בודקים uncertainty, failures, refusals ו-handoff לפני הרחבת scope.
CUSTOM AI FAQ
Agent מותאם צריך להיות מספיק מוגבל כדי שאפשר יהיה לסמוך עליו.
אפשר לבנות עובד AI שעושה הכול?
יישום אחראי לא צריך להבטיח זאת. בונים agents סביב workflows והרשאות מוגדרים ומרחיבים רק לפי evidence.
אפשר להשתמש במסמכים פנימיים?
כן, כאשר המסמכים מאושרים לשימוש הזה והגישה מתאימה טכנית וארגונית.
ה-agent יכול לפעול במערכות שלנו?
כאשר קיימים APIs או integrations מתאימים, הוא יכול לבצע פעולות מורשות במפורש עם validation ו-logging.
צוותים שונים צריכים agents שונים?
לעיתים כן, כאשר data access, אחריות ו-success criteria שונים.
איך בוחרים use case ראשון?
מתחילים במקום שבו העבודה חוזרת, inputs זמינים, outcome ברור וניתן לטפל ב-failure בבטחה.
יש תהליך ספציפי?
נהפוך אותו למערכת AI scoped.
הביאו את התהליך, הכלים והחריגים. נגדיר agent קטן ושימושי לפני הוספת complexity.