AutoGen agents: דוגמאות לתרחישים שבהם AutoGen נותן יתרון אמיתי

כש-SaaS כבר לא מספיק חכם: הרגע שבו נכנסים AutoGen agents

אם בשנים האחרונות הרגשנו ש"בינה מלאכותית" זה בעיקר צ'אטבוט שיודע לענות יפה על שאלות, הגל הנוכחי – ובעיקר AutoGen agents – מרגיש אחרת לגמרי. פתאום לא מדובר רק במודל טקסט גדול שיושב אי שם בענן, אלא ב-ai agent שמתנהג כמעט כמו עמית לעבודה: יוזם, מתכנן, מתווכח, מבצע משימות, לפעמים גם מתעקש על הדרך שלו.

איפה זה באמת משנה משהו? לא ברמת הדמו, אלא ביום־יום של מפתח בקומה חמישית במגדל בתל אביב, או מנהלת מוצר שיושבת בחדר ישיבות ברעננה ומנסה להבין איך היא מוציאה יותר ממערך הנתונים הענקי שנשפך אליה. בדיוק שם, בתרחישים האפורים־יומיומיים האלה, AutoGen agents מתחילים לתת יתרון אמיתי.

מה זה בכלל AutoGen agents, ולמה זה שונה מעוד צ'אט־GPT מחויך?

הבסיס פשוט יחסית: AutoGen הוא מסגרת (framework) שמאפשרת להריץ כמה ai agents שמדברים אחד עם השני, עם קוד, עם APIים, ועם משתמשים – ומנהלים "שיחה" שמובילה לביצוע משימה מורכבת. לא עוד אדם שיושב מול מודל ומקליד הוראות כמו מפעיל מנוף, אלא מערכת שבה כמה סוכנים חכמים חולקים עבודה, מבקרים אחד את השני, ובעיקר – יודעים מתי לעצור ולשאול אותך שאלות.

במילים פחות רשמיות: במקום בוט אחד שיודע "להיות חכם", אתם מקבלים צוות וירטואלי של מומחים – כל אחד ai agent עם אופי, תפקיד וסמכויות משלו. אחד מתמקד בקוד, אחד בבדיקות, אחד בתכנון ארכיטקטורה, אולי עוד אחד שמתעסק רק ב-UX או בנתונים. ואז מתחילה הדינמיקה המעניינת: הם מתדיינים, מבקרים, מתקנים. לפעמים זה מרגיש כמו ישיבת צוות קצרה שמתנהלת בתוך הלפטופ שלך.

המעבר מאינטראקציה חד־פעמית לשיתוף פעולה מתמשך

במודל הרגיל – אתה שואל, המודל עונה. ב-AutoGen, ה-ai agents יכולים ליזום צעדים בעצמם: לפרק משימה גדולה למשימות קטנות, ליצור קבצים, לקרוא שוב את המסמך המקורי כדי לוודא שלא פספסו סעיף, ואפילו להחליט שהם לא בטוחים ולפנות אליך לעזרה. זה אולי נשמע טריוויאלי, אבל ברגע שמערכת לומדת להגיד "אני לא בטוח, בוא נחדד משהו", משתנה כל יחסי הכוחות בין אדם למכונה.

תרחיש ראשון: צוות פיתוח תוכנה עם ai agents – לא עוד "מחולל קוד", אלא חונך צמוד

בואו נתחיל מהמקום הכי טבעי: פיתוח תוכנה. כבר התרגלנו לראות כלים שמציעים לנו השלמות קוד חכמות, קטעי boilerplate, אפילו בדיקות יחידה. אבל שם, לרוב, נגמר הקסם. AutoGen agents נכנס בדיוק מעבר לנקודה הזו.

איך נראה יום עבודה עם צוות ai agents?

נניח שיש לכם אפליקציית ווב די סטנדרטית: backend ב-Node.js, frontend ב-React, קצת ענן, קצת דאטה. המשימה: להוסיף פיצ'ר מורכב – למשל מערכת הרשאות דינמית, שמשתנה לפי סוג הלקוח, הארגון, והיסטוריית הפעולות שלו. משהו כזה, שבדרך כלל היה גורר ישיבת תכנון, דיאגרמות, בדיקות אבטחה, והרבה "נו, מה עם זה?" מצד המנהל.

במקום להתחיל מ-"תייצר לי קוד שעושה X", אפשר להגדיר ב-AutoGen כמה סוכנים: ai agent אחד ארכיטקט, שני מפתח backend, שלישי אחראי אבטחה, ורביעי – בודק אוטומטי. אתם מתארים להם את הדרישות, כולל אילוצי ביצועים ואבטחה, והם... מתחילים לדבר.

שיחה טיפוסית בין סוכנים (בתרגום חופשי)

הארכיטקט: "כדי לתמוך בהרשאות דינמיות, נצטרך שכבת מדיניות נוספת מעל ה-API הקיים. ממליץ להשתמש ב-Policy Engine מבוסס JSON rules."
מפתח ה-backend: "אוקיי, אז אני מייצר מודל נתונים חדש לטבלת ההרשאות, ומעדכן את ה-endpoints. צריך לוודא שלא שוברים את האחוריים."
איש האבטחה: "רגע, זה לא מספיק. אם ה-policy נשמר בדאטהבייס, צריך להצפין חלק ממנו, ולהקפיד על audit log לכל שינוי במדיניות."
בודק האוטומציה: "אסנת (כן, אפשר לקרוא לסוכן בשם ישראלי), אני אבנה סדרת בדיקות שמכסה גם מקרים לא סטנדרטיים – למשל משתמש שהיה אדמין ועבר להיות רגיל."

התוצאה? לא סתם מחולל קוד שמייצר לכם קטע אחד ועובר הלאה, אלא מערכת שמתכננת, מייצרת, בודקת, ואז חוזרת אחורה אם משהו לא מסתדר. כאן היתרון של AutoGen agents מתבטא בצורה הכי ברורה: הם יודעים להתווכח, לתקן אחד את השני, ולכסות זוויות שבדרך כלל נופלות בין הכיסאות.

האם זה מחליף מפתח? לכאורה כן, בפועל – רחוק מזה

דווקא כאן חשוב להגיד את האמת הלא ממותגת: לא, זה לא "מפתח אוטונומי" שמחליף צוות. לפחות לא בזמן הקרוב. היכולת של ai agent לעבוד בצורה מסודרת תלויה בצורה ישירה באיכות ההגדרה, בהבנת ההקשר העסקי, וביכולת שלו לקרוא בין השורות – משהו שמערכות עדיין מתקשות בו.

אבל, וזה אבל משמעותי, אם פעם הייתם צריכים Senior Developer אחד על כל משימה קצת מורכבת, היום אפשר לדמיין מצב שבו מפתח צעיר, עם סט חכם של AutoGen agents, מסוגל לבצע פרויקטים שבעבר היו מחייבים צוות מנוסה. לא בגלל שהוא "התחכם" – אלא כי הוא יודע להשתמש בצוות הוירטואלי שלו בצורה בוגרת.

תרחיש שני: ניתוח נתונים ו-BI – ai agent שעושה מה ש-Excel הפסיק לעשות מזמן

נעבור רגע לעולם אחר שבו ישראל חזקה במיוחד – דאטה ו-BI. כמעט כל ארגון היום יושב על הר של נתונים: לוגים, CRM, אנליטיקות, מערכות תפעול. האתגר האמיתי הוא לא רק "מה המספרים אומרים", אלא איך להפוך את זה לסיפור שמישהו בהנהלה באמת מקשיב לו.

מה קורה כשמגדירים צוות סוכנים אנליטיים?

תארו לכם מערך ai agents כזה: סוכן אחד שמתחבר למקורות הנתונים (Data Connector Agent), שני מומחה לסטטיסטיקה ולמודלים חיזויים, שלישי ש"מתרגם" את כל זה למצגת ניהולית, כולל גרפים והסברים מילוליים. אתם נותנים להם שאלה יחסית רחבה: "מה מצב נטישת הלקוחות ברבעון האחרון, ואיפה הסיכון שלנו לשנה הקרובה?"

כאן מתחיל הקסם המעשי: סוכן אחד שואל אתכם על הגדרות – מה זה "לקוח שננטש" אצלכם, באיזה חלוקה רוצים לראות את הנתונים, האם יש רגישות מסוימת לסגמנט כלשהו. אחר מחלץ נתונים ממספר טבלאות, מנסה כמה מודלים של חיזוי, והשלישי מסכם דוח פרקטי, בעברית (או בעברית־אנגלית מעורבת, כמו במציאות), עם תובנות ושאלות המשך.

יתרון אמיתי: סיפור הנתונים, לא רק מספרים

הפער הגדול בין "אנליזה" לבין "הנהלת החברה מבינה מה קורה" הוא לא בהכרח במדדים עצמם, אלא בסיפור שסביבם. AutoGen agents מאפשרים לכם לבנות ai agent אחד שמתמקד ממש בזה: לקחת raw data ותוצרים אנליטיים, ולהפוך אותם לנרטיב: למה זה קורה, איפה הנקודות הרגישות, מה כדאי לבדוק מחדש, ומהם שלושת הצעדים הראשונים שכדאי לשקול.

במילים אחרות, לא עוד קובץ Excel עם 20 טאבים, אלא כלי שחושב יחד איתכם – ולא במובן השיווקי הרגיל, אלא בתור "שותף" לניתוח שמעלה ספקות והסתייגויות. "על פניו", הוא יגיד, "נראה שיש עלייה בנטישה ברבעון האחרון, אבל צריך לזכור שגם שינינו את מבנה התמחור באמצע התקופה". הערות כאלה, שלכאורה קטנות, משנות לגמרי את איכות ההחלטות.

תרחיש שלישי: תמיכה ושירות – ai agent כעובד מוקד עם זיכרון על־אנושי

אזור נוסף שבו AutoGen agents מראים יתרון ברור הוא שירות ותמיכה. לא אותו צ'טבוט מעיק שקופץ לכם מימין למטה במסך ושואל "איך אפשר לעזור?" ואז לא מבין שום דבר. כאן מדובר במשהו קצת אחר.

מערך סוכנים במקום "בוט תמיכה" אחד

נסו לדמיין מערך שבו ai agent אחד מתמחה בזיהוי כוונת המשתמש (Intent), שני מחובר למערכות הפנימיות (CRM, מערכת תקלות, ידע פנים־ארגוני), שלישי מפקח על הטון והשפה (כן, גם לזה כבר יש סוכן), ורביעי מתעד את כל מה שקורה בצורה כזו שהנציג האנושי – אם נכנס לתמונה – מקבל על מגש את כל ההקשר.

לקוח כותב: "שומע, החיוב האחרון שלכם כפול מהרגיל, מה נסגר?". המערכת לא רק מזהה "שאלה על חיוב", אלא גם רואה שהלקוח עבר למסלול אחר לפני חודשיים, שבשבוע שעבר הייתה שיחה עם נציג לגבי חבילת שירות חדשה, ושכנראה יש חוסר התאמה בין הציפיות לבין מה שבוצע בפועל.

ה-ai agent הרלוונטי יכול לתת תשובה שתפורה להקשר: "בדקתי את החיובים של שלושת החודשים האחרונים. לפני כחודש עברת למסלול X שמכיל Y, ולכן החיוב עלה ב-Z שקלים. עם זאת, אני רואה ששוחחת על מסלול שונה במוקד. רוצה שאבדוק אופציה להתאמה של המסלול לצריכה בפועל?"

למה AutoGen agents עדיפים על עוד "בוט מדף"?

ההבדל המהותי הוא לא רק ברמת הדיוק בתשובה, אלא ביכולת של כמה סוכנים לעבוד יחד על אותה בעיה: אחד מביא את הנתונים, שני מנסח, שלישי בודק מדיניות (מה מותר להגיד, מה לא), ורביעי עוקב אחרי סביעות רצון הלקוח לטווח ארוך. העומק הזה – שמרגיש קצת כמו מנהל צוות שיושב מעל המוקד – הוא מה שהופך AutoGen ליתרון תחרותי אמיתי, ולא רק לגימיק.

מציאות ישראלית: בין סטארטאפים קטנים לבנקים גדולים

בישראל, כמו תמיד, המציאות קצת משוחררת יותר מהתיאור הרשמי. בסטארטאפים קטנים, ai agents נכנסים לא פעם "דרך החלון": מפתחת צעירה שמריצה AutoGen מקומית כדי לעזור לעצמה לסגור משימות, מנהל מוצר שמבקש עזרה בהגדרת roadmap, או אנליסט שבנה לעצמו "סוכן אישי" שמכין לו טבלאות כל בוקר.

בארגונים גדולים – בנקים, קופות חולים, חברות תקשורת – הדבר קורה בצורה איטית יותר, עם מצגות, ועדות, אבטחת מידע. אבל דווקא שם, במבוכים הביורוקרטיים, היתרון של AutoGen agents מובהק: מערכת שיודעת לנהל תהליך ארוך, מרובה־שלבים, עם הרבה רגולציה, אפילו יותר טובה ממפתחת בודדת שמחפשת "קיצור דרך".

פערים תרבותיים, רגולציה, ושאלה אחת לא נעימה

יש גם נקודה ישראלית פחות נעימה: אמון. אנחנו לא ממהרים לסמוך על בוס, אז על ai agent? ובכל זאת, ככל שהמערכות הופכות שקופות יותר – מציגות לוגים, תהליך חשיבה, החלטות שהתקבלו – כך קל יותר לאמץ אותן.

בפן הרגולטורי, ההסתכלות מתחילה לזוז מניהול "מודל יחיד" אל ניהול "מערך סוכנים": מי אחראי על ההחלטה הסופית? האם ai agent אחד יכול לתקן טעות של אחר בלי מעורבות אדם? ואיפה עובר הקו האדום? שאלות שמעסיקות היום יותר ויותר יועצים משפטיים בבנקים ובחברות ביטוח ישראליות.

איפה AutoGen נותן יתרון עסקי אמיתי – ואיפה פחות

כדי להבין אם בכלל שווה להכניס ai agents לארגון, צריך להפריד בין שלושה סוגי תרחישים: משימות קצרות ופשוטות, תהליכים בינוניים עם הרבה חזרתיות, ופרויקטים ארוכים ומורכבים.

משימות קצרות וחזרתיות: לפעמים יותר מדי תותחים לחמאה

אם כל מה שאתם צריכים זה לנסח מייל, לכתוב snippet קצר של קוד, או לתקן טקסט – לא תמיד יש יתרון להפעיל מערכת AutoGen agents כבדה. שם, כלי ai agent יחיד, או אפילו מודל גנרי, יעשה עבודה נהדרת.

תהליכים בינוניים – כאן מתחיל היתרון

נניח שאתם צריכים להכין כל שבוע ניתוח שוק: איסוף נתונים, בדיקת מתחרים, הפקת דוח, סיכום למנהלים. אלה משימות שחוזרות על עצמן עם וריאציות קלות. כאן, AutoGen agents יכולים להפוך את הסיפור לאוטומטי למחצה: סוכן אחד אוסף מידע, שני מסנן רעש, השלישי בונה דוח, והרביעי מכין סיכום בשפה שמתאימה להנהלה.

ברגע שמדובר על "אותן חמש־שש פעולות בכל פעם, אבל עם תוכן אחר", מערכת מרובת סוכנים מביאה לייעול אמיתי, במיוחד כשיש צורך בבקרה הדדית – כלומר, ai agent אחד בודק את העבודה של האחר.

פרויקטים ארוכים ומורכבים: היתרון בדינמיקה, לא רק באוטומציה

כאן נכנס היתרון הכי מעניין. בפרויקטים של חודשים – הקמת מוצר חדש, שדרוג מערכת ליבה, תכנון מהלך שיווקי רב־ערוצי – נוצרת בעיה אנושית מאוד: אנשים מתחלפים, זוכרים חצי, חלק מהמידע נעלם באימיילים. AutoGen agents יכולים, באופן מפתיע, להיות הזיכרון הקולקטיבי של הפרויקט.

מאחר שכל סוכן עוקב אחרי תחום אחר, והם מתכתבים ביניהם, נוצר יומן חי – לא רק task list – של מה נעשה, למה, ואיך. כשמישהו חדש נכנס לצוות, ai agent יכול "לספר לו את הסיפור" של מה שקרה עד עכשיו, במקום שישלחו לו 20 מסמכים שלעולם לא ייקראו באמת.

שאלות ותשובות נפוצות על AutoGen agents ו-ai agents

האם ai agent יכול לקבל החלטות עסקיות לבד?

במילים פשוטות: הוא יכול, אבל לא תמיד צריך. טכנית, AutoGen agents מסוגלים להריץ תהליך קבלת החלטות שלם – לאסוף מידע, לשקלל חלופות, להמליץ על מסלול פעולה. בארגונים רציניים, ההמלצה הזו לרוב נשארת בגדר המלצה, והחלטה סופית מתקבלת על ידי אדם. גם כי האחריות המשפטית עליו, וגם כי מודלים של ai עדיין עושים טעויות יצירתיות מדי.

כמה מסוכן לתת לסוכנים גישה לקוד או לנתונים רגישים?

שאלה כואבת, ובצדק. ai agent שמקבל גישה ל-repo, ל-DB או למערכות ייצור – הוא, בפועל, מעין עובד מרוחק שלא תמיד מבין קונטקסט ארגוני, פוליטי, רגולטורי. לכן נהוג להתחיל עם סביבת טסט מבודדת, להגדיר מגבלות ברורות (מה מותר לו לעשות, מה לא), ולבנות שכבת "שומר סף" – סוכן נוסף או תהליך אנושי – שבוחן פעולות מסוכנות לפני ביצוע.

האם צריך צוות ML ייעודי כדי לעבוד עם AutoGen agents?

לא בהכרח. אחד היופי במערכות האלה הוא שניתן להשתמש בהן גם ברמת "אינטגרטור חכם": מפתחים רגילים, DevOps, או אפילו אנשי מוצר טכניים יכולים להגדיר ai agents בעזרת תסריטים ותצורה (YAML, Python, וכדומה), בלי להיכנס לאימון מודלים מאפס. כמובן, ארגונים גדולים ירוויחו מעומק ML פנימי, אבל זה לא תנאי סף כדי להתחיל.

מה ההבדל בין ai agent אחד חזק לבין מערך AutoGen agents?

זה קצת כמו ההבדל בין גאון יחיד לבין צוות טוב. מודל אחד חזק יכול לתת תשובות מעולות, אבל הוא לא "מתמחה" בתפקידים שונים ולא מבקר את עצמו בצורה היררכית. במערך מרובה סוכנים, כל ai agent מתוכנן לתפקיד מסוים (לדוגמה: תכנון, ביצוע, בדיקה, תיעוד), והאינטראקציה ביניהם יוצרת איכות גבוהה יותר, כי נוצרת בקרה הדדית טבעית.

טבלה מסכמת: איפה AutoGen agents עושים את ההבדל?

תחום שימוש	איך משתמשים ב-ai agents?	היתרון העיקרי	מגבלות ואתגרים
פיתוח תוכנה	צוות סוכנים (ארכיטקט, מפתח, בודק, אבטחה) שמתכנן, כותב ובודק קוד	תכנון טוב יותר, פחות באגים, יכולת של מפתחים צעירים לבצע משימות מורכבות	נדרש פיקוח אנושי, ניהול הרשאות לקוד, למידה של תהליך העבודה
ניתוח נתונים ו-BI	ai agents לניתוח, בניית מודלים, ותרגום נתונים לדוחות ניהוליים	הפיכת נתונים לסיפור ברור, חיסכון זמן לאנליסטים, שיפור איכות ההחלטות	תלות באיכות הנתונים, צורך בהגדרת שאלות נכונות, סיכוני פרטיות
תמיכה ושירות	סוכנים לזיהוי כוונה, שליפת מידע, ניסוח תשובות ותיעוד אינטראקציות	תשובות מדויקות יותר, הקשר רחב על הלקוח, חוויית שירות עקבית	רגישות לשפה ותרבות, ניהול ציפיות לקוחות, רגולציה על תקשורת אוטומטית
הנהלה וקבלת החלטות	ai agent אוסף נתונים, משווה תרחישים, ומציע המלצות אסטרטגיות	תמונת מצב מלאה ומהירה, סימולציות what-if, זיהוי סיכונים מוקדם	סיכון להסתמכות יתר, צורך בשקיפות תהליך, אחריות משפטית וניהולית
פרויקטים ארוכי־טווח	מערך AutoGen agents כ"זיכרון חי" ומתאם תהליכים	תיעוד מתמשך, פחות אובדן ידע, העברה קלה בין חברי צוות	הטמעה ראשונית מאתגרת, צורך בתחזוקה שוטפת של ההגדרות

תובנות פרקטיות: איך להתחיל עם AutoGen agents בלי להבטיח מהפכה

הפיתוי להכריז על "טרנספורמציה דיגיטלית" בכל פעם שנכנס ai agent חדש לארגון הוא גדול, אבל ניסיון מלמד שעדיף להתחיל בקטן. לא להכריז על "החלפת צוות פיתוח", אלא לבחור תהליך אחד, ברור, מוגדר היטב, ולהצמיד לו מערך קטן של AutoGen agents.

בחרו תהליך עם שלבים ברורים ושפע חזרתיות

למשל: הכנת דוחות חודשיים, בדיקות רגרסיה לפני Deploy, שקלול הצעות מחיר במכרזים, או ניתוח פניות לקוחות לפי נושא. בכל אלה, ai agent יכול לקבל חלק מהעומס, לבדוק את עצמו מול נתונים, ולהביא לכם תוצר ביניים שאתם רק מעדכנים ומאשרים.

תנו מקום לספקות ולשאלות של הסוכנים

אולי זה נשמע מוזר, אבל אחד הסימנים לכך שמערכת AutoGen agents עובדת טוב הוא כשהיא לא בטוחה בעצמה כל הזמן. כאשר ai agent עוצר ואומר "אני לא בטוח, חסר לי נתון", או "מצאתי סתירה בין שתי מערכות", שם דווקא עולה רמת האמון.

כדי שזה יקרה, צריך לתכנן נכון את הסוכנים: לא להכריח אותם תמיד להחזיר תשובה "בטוחה", אלא לאפשר להם לציין רמות ביטחון, להחזיר שאלות המשך, להצביע על חורים בנתונים. בעצם – לעודד את מערכת ה-ai להתנהג טיפה יותר כמו עובד אנושי זהיר, ולא כמו מכונה שיורה תשובות.

לא לשכוח את המשתמשים: ai agent הוא גם חוויית שימוש

בכל הסיפורים הטכניים, קל לשכוח שהאדם בצד השני – מפתח, אנליסטית, נציג שירות – צריך להרגיש נוח עם הכלי. אם ai agent מתנהג בצורה מתנשאת, קופצנית, או לחלופין שותק יותר מדי, הוא פשוט יישאר בצד, כמו תוסף כרום שאף אחד לא לוחץ עליו.

לכן, הרבה מההצלחה תלויה דווקא בעיצוב החוויה: שפה מוכרת, שקיפות, הסברים על "למה החלטתי ככה", וגם היכולת להודות בטעויות. כן, גם מודל יכול (וצריך) להגיד: "טעיתי בסבב הקודם, הנה התיקון, והנה מה גרם לטעות".

מבט קדימה: AutoGen agents כצוות נוסף בארגון

אם מנסים להציץ מעט קדימה, קל לדמיין עולם שבו לכל צוות יש "צוות־על" וירטואלי של ai agents: סיוע בפיתוח, תכנון, ניתוח, תיעוד. לא כקסם שחור, אלא כעוד שכבת תשתית – כמו שעברנו מבלי לשים לב מדוא"ל לצ'אט ארגוני, משרתים פיזיים לענן.

האתגר האמיתי לא יהיה טכנולוגי בלבד. הוא יהיה תרבותי: האם נצליח לאמץ מערכות שמבקרות אותנו, ששואלות שאלות קשות על תהליכים, שמציעות חלופות שלא חשבנו עליהן. עד כמה נהיה מוכנים לקבל שותף וירטואלי כזה, או שנשאיר אותו בגדר "שחקן ספסל" שמוציאים רק כשצריך מצגת יפה ברגע האחרון.

ולסיום – מילה אישית

כמו בכל גל טכנולוגי, גם סביב AutoGen agents יש לא מעט רעש, הבטחות מוגזמות, ושקפים חלקלקים. אבל מתחת לכל זה מסתתר שינוי אמיתי באופן שבו אנחנו עובדים עם תוכנה. כשai agent מפסיק להיות "תוכנה" והופך להיות "עמית", גם אם וירטואלי, הרבה מהשאלות שלנו צריכות להשתנות.

אם אתם שוקלים להכניס מערך כזה לארגון, או פשוט רוצים להבין איפה זה יכול לעזור דווקא אצלכם, כדאי להתחיל בשיחה קצרה, רגועה, בלי הבטחות־על. נשמח לסייע בייעוץ ראשוני ללא עלות, לעזור למפות תהליכים, ולהבין יחד באילו נקודות AutoGen agents יכולים להיות לא רק טרנד, אלא יתרון תחרותי אמיתי.