סוכני AI מהיסוד: סדנת LLM למתחילים

בנו סוכן AI פעיל מהיסוד באינטרנט ב-5 בספטמבר 2026, באמצעות RAG, MCP, Python ו-LangGraph בסדנה מעשית למתחילים. הסשן המעשי הזה נועד לעבור מעבר לתיאוריה של סוכני AI ולעזור לכם להרכיב את הרכיבים המרכזיים של יישום LLM מודרני. בסדנה ממוקדת אחת, תבנו סוכן שיכול לשחזר מידע מהנתונים שלכם, לקרוא לכלים חיצוניים דרך פרוטוקול הקשר של המודל (MCP), ולתאם הסקת מסקנות רב-שלבית עם LangGraph. ## מה תבנו דרך תהליך העבודה עם המנחה, תיצור: - צנרת יצירתית מוגברת שחזור (RAG) המבוססת על המסמכים שלכם - שרת MCP כתוב ב-Python, באמצעות פחות מ-20 שורות קוד - סוכן LangGraph עם מצב שמחבר בין שחזור, שימוש בכלים והסקת מסקנות רב-שלבית - פרויקט פעיל שתוכלו לקחת איתכם ל-GitHub שלכם הסדנה מציגה את MCP כסטנדרט אוניברסלי שאומץ על ידי Anthropic, OpenAI וגוגל, מציבה אותו לצד RAG ו-LangGraph כחלק מעץ הפיתוח להסוכנים AI המודרניים. הדגש הוא על בנייה והשקה במקום על סקירת מדריכים מיושנים או העברת הסשן בתיאוריה אבסטרקטית. ## מי צריך להשתתף? האירוע מיועד למפתחים, מייסדים ומנהיגים טכניים שמעוניינים בניסיון מעשי ביצירת סוכני AI. הוא מוצג כסדנת LLM למתחילים, אך המשתתפים צריכים להיות נוחים בעבודה על מחשב נייד ולדעת להשתמש בסביבת Python מקומית. הביאו מחשב נייד עם Python 3.10 או מאוחר יותר מותקן. מפתח API יינתן, ויסיר מחסום נפוץ אחד לעקוב אחרי התרגילים המעשיים. ## דובר ופורמט ד"ר יסין צרן יוביל את הסדנה. הוא פרופסור חבר ב-KAIST בדרום קוריאה ומלמד גם באוניברסיטת סן חוזה. הניסיון שלו כולל ניתוח נתונים, דגם מתמטי, Apache Spark, SQL, Python, R, כריית נתונים וסטטיסטיקה, עם דגש חזק על שיתוף ידע מעשי בתחום הנתונים עם לומדים. התכנית המקוונת משלבת הגעה קצרה ופתיחה, הסדנה המרכזית לבניית יחד, ושאלות ותשובות בסיום. האג'נדה המסופקת כוללת:… הרשמה לאירוע זה