עושים תוכנה Osim Tochna

בפרק הזה אירחתי את תמיר דרשר, Principal Engineer ב- Microsoft CoreAIויוצר-שותף של Squad, פרויקט קוד פתוח לבניית צוותים של סוכני AI, לשיחה על Loop Engineering – מערכת אג'נטית אוטונומית שרצה בלולאות וסוגרת לבדה משימות מקצה לקצה. דיברנו על האבולוציה של לולאות ההרצה, עשינו סדר במושגי היסוד, ודנו בתנאי עצירה אפקטיביים למערכת, כך שתהיה עצמאית ויעילה מחד, אך ממוקדת במשימה וכפופה לבקרה אנושית מאידך.

בהמשך עברנו לפרקטיקה והסברנו איך בכלל כדאי להשתמש ב-Loop Engineering, וצללנו לעומק ודיברנו על שמירת זיכרון וקונטקסט בצוותי Multi-Agent, על סוכן מנהל מול סוכנים מתמחים, ומה נדרש כדי להריץ סוכנים אוטונומיים בענן עם יכולות Self-Healing.

 מגיש: עמית בן דור
אורח: תמיר דרשר
עורכת ראשית: שלי נוי
מנהל אולפן: עידו שקד
טכנאי: אביאור זמבר
שיווק: רעות שוקר
מפיק ועורך: דביר זילבר

בפרק קצת שונה של עושים תוכנה, עמית בן דור מארח שוב את דנה ממן, מייסדת Salted Mind, ואת שלי נוי, העורכת הראשית של רשת עושים היסטוריה, לשיחה פתוחה על כמה מהסוגיות הבוערות בעולם הבינה המלאכותית: האם ההפסדים הכלכליים של חברות הענק מנבאים את קריסתן, או שזה רק שלב בדרך לצמיחה אדירה? אצל מי נמצאת האחריות המוסרית והמשפטית לפעולות של בוטים, ועד כמה צריך להגביל את חברות הענק ברגולציה? ומה תהיה ההשפעה של גלי הפיטורים בהייטק בטווח ארוך, ומה השתנה בדרישות המנהלים מעובדים חדשים בעידן ה-AI?

פרק הזה של "עושים תוכנה", אירחתי את גבריאל כהן לשיחה על הדרך המרתקת ממיזם קוד פתוח שנולד בסוף שבוע לסטארטאפ שמפתח סוכני AI. שוחחנו על Nano Claw – כלי שגבריאל פיתח מתוך צורך אישי בסוכן מאובטח ומבודד קונטיינרים, שהפך לוויראלי ב-GitHub בעקבות פוסט מאנדריי קרפתי ואזכור מצד שר החוץ של סינגפור. דיברנו על הגיוס של 12 מיליון דולר בסבב הסיד ועל התפיסה הטכנולוגית שמאחורי המיזם: אבטחה קשיחה בקונטיינרים, ניהול זיכרון חכם ופיתוח בגישת AI-Native. נגענו גם בחיבור הסוכנים לאפליקציות מסרים, בתקשורת אוטונומית בין-סוכנים, ובחשיבות של סוכן AI שיודע להציב גבולות ולא רק לרצות את המשתמש.

מה קורה כשמודלי שפה מפסיקים רק לשנן טקסטים מהרשת ומתחילים לפתור בעיות מתמטיות שנותרו פתוחות במשך עשרות שנים? אירחתי היום את ד"ר מייק ארליכסון לשיחה על השילוב המרתק בין בינה מלאכותית, מתמטיקה גבוהה ותגליות מדעיות. איך מודלים מצליחים למצוא דוגמאות נגדיות להשערות היסטוריות כמו של ארדוש, מדוע אתגר הווריפיקציה של הוכחות ארוכות הופך לצוואר הבקבוק האנושי, וכיצד תהליכי מחקר אוטונומיים (Auto Research) ואלגוריתמים אבולוציוניים משנים את פני המדע? בפרק נגענו בכל אלה, וגם בפריצות דרך ברפואה מותאמת אישית, בעתיד של Physical AI, ובשאלה מה יקרה למפתחים וחוקרים שלא ילמדו לעבוד לצד כלי AI בצורה יעילה

מגיש: עמית בנדור אורח:מייק ארליכסון עורכת ראשית: שלי נוי טכנאי: ערן ריפטין מנהל אולפן: עידו שקד מרקטינג: רעות שוקר עורך הפרק: ינאי צוריה

מה קורה כשרוצים ליהנות מהיכולות של בינה מלאכותית, אבל בלי לשלם הון על טוקנים, בלי לחכות לתשובה שתעבור אלפי קילומטרים לענן, ובלי לחשוש שהמידע הפרטי שלכם יזלוג לרשת? אירחתי היום את גיל פינק, עצמאי ו-Google Developer Expert, לשיחה על On-Device Web AI ועל הדרך שבה מודלי שפה קטנים נכנסים ישירות לתוך הדפדפנים של כולנו. איך מודלים כמו Gemini Nano מסוגלים לרוץ ישירות על המחשב האישי? איך שומרים על פרטיות מלאה וממשיכים לעבוד כרגיל גם כשאין קליטה ברכבת או בטיסה? אילו משימות יומיומיות (כמו תרגום, סיכום, והתאמה אישית של אפליקציות) עדיף להריץ לוקאלית, ומתי עדיין נצטרך את הכוח של הענן? בפרק נגענו בכל אלה, וגם באיך ייראה העתיד של אפליקציות היברידיות שיודעות ליהנות מכל העולמות.
מגישים: עמית בנדור אורחים: גיל פינק עורכת ראשית: שלי נוי מנהל אולפן: עידו שקד טכנאי:אורי דישי שיווק:רעות שוקר עורך הפרק: ינאי צוריה

מה קורה כשרוצים ליהנות מהיכולות של בינה מלאכותית, אבל בלי לשלם הון על טוקנים, בלי לחכות לתשובה שתעבור אלפי קילומטרים לענן, ובלי לחשוש שהמידע הפרטי שלכם יזלוג לרשת? אירחתי היום את גיל פינק, עצמאי ו-Google Developer Expert, לשיחה על On-Device Web AI ועל הדרך שבה מודלי שפה קטנים נכנסים ישירות לתוך הדפדפנים של כולנו. איך מודלים כמו Gemini Nano מסוגלים לרוץ ישירות על המחשב האישי? איך שומרים על פרטיות מלאה וממשיכים לעבוד כרגיל גם כשאין קליטה ברכבת או בטיסה? אילו משימות יומיומיות (כמו תרגום, סיכום, והתאמה אישית של אפליקציות) עדיף להריץ לוקאלית, ומתי עדיין נצטרך את הכוח של הענן? בפרק נגענו בכל אלה, וגם באיך ייראה העתיד של אפליקציות היברידיות שיודעות ליהנות מכל העולמות.
מגישים: עמית בנדור אורחים: גיל פינק עורכת ראשית: שלי נוי מנהל אולפן: עידו שקד טכנאי:אורי דישי שיווק:רעות שוקר עורך הפרק: ינאי צוריה

מה קורה כשאתם שולטים טוב בLLM, אבל רוצים לעלות לשלב הבא וללמוד איך להטמיע במודל את כל הידע, ה־Best Practices וההקשר שלכם, בלי להסביר את עצמכם מחדש בכל שיחה?
אירחתי היום את דנה ממן, מייסדת Salted Mind, לשיחה על Second Brain, LLM Wiki ואיך הופכים את מודלי השפה למערכת הפעלה אישית ועסקית.
איך פורמטים כמו OKF של גוגל שומרים על סדר ואחידות? איך מונעים ממידע להירקב, מוודאים שהמודל מתבסס על עובדות ולא על ניחושים, ומתי מגיע הרגע שבו חייבים לעבור ל־RAG? בפרק נגענו בכל אלה, וגם באיך רותמים את המערכת לרפלקציה עצמית ולזיהוי פערים בלמידה בזמן אמת. 

מה  מה קורה כשממשקי המשתמש המסורתיים, הכפתורים והצבעים מפנים את מקומם לחלון צ'אט אחד?
השאלה שמטלטלת את עולם האפליקציות ופיתוח התוכנה
בפרק הזה אירחתי את מור חננוביץ' לשיחה על אפליקציות אג'נטיות (Agentic Applications), עתיד הממשקים הגרפיים והארכיטקטורה הטכנית שמאחורי השינויים האלו בשטח.
דיברנו על האפשרות שאפליקציות כפי שהכרנו אותן ילכו וייעלמו בשנים הקרובות, ואיך פרוטוקולים חדשים כמו MCP משנים את חוקי המשחק. נכנסנו לעומק הפרטים הטכניים – מאתגרי אבטחה ואותנטיקציה, דרך מנגנוני Guardrails ועד לניהול סיטואציות קיצון באונליין. לצד המורכבות הארכיטקטונית, שוחחנו על המשמעות של המהפכה הזו עבור מפתחי פרונטאנד, מעצבי UI/UX ומנהלי מוצר. במקום לשאול האם הממשק הגרפי ייעלם לחלוטין, השאלה היא איך מייצרים .חוויה היברידית נכונה שמחברת בין עולם הצ'אט לצרכים של המשתמש

מה קורה כשמהפכת ה־AI פוגשת את אחד הפחדים הגדולים ביותר של אנשי ההייטק? חוסר הוודאות לגבי העתיד המקצועי.בפרק הזה אירחתי את טוני ערד פליק, מנטורית למנהלים בהייטק ולשעבר מנהלת פיתוח, לשיחה על פיטורים בעידן ה־AI, תחושת חוסר היציבות בשוק העבודה והדרך להתמודד עם השינויים שמעצבים מחדש את עולם התוכנה.דיברנו על כך שהיציבות התעסוקתית שהכרנו כמעט ואינה קיימת יותר, על תפקידים שמשתנים במהירות ועל התחושה שעבור רבים מדובר גם במשבר זהות. לצד האתגרים, שוחחנו על המעבר ממיינדסט של הישרדות למיינדסט של הסתגלות, ועל השאלה החשובה באמת: איך נשארים רלוונטיים בעולם עבודה שמשתנה כל הזמן?

מה קורה כשמפסיקים להתייחס ל־AI כאל אוסף של פרומפטים ומתחילים לבנות איתו יכולות אמיתיות?
אירחתי היום את יוני ואסף עקיבא מ־Microsoft לשיחה על Skills, Claude.md, MCP והדור הבא של סוכני AI.
הם הסבירו שהבסיס הוא לא רק להשתמש במודלי שפה, אלא להבין איך הם עובדים: קונטקסט, טוקנים, תיאורי Skills וניהול ידע. בלי ההבנה הזו, גם המודלים המתקדמים ביותר יתקשו לספק תוצאות עקביות ואיכותיות.
הנושא המרכזי בשיחה היה Skills – מתי נכון להשתמש בהם ואיך בונים Skill טוב. דיברנו על ההבדל בין פרומפט חד־פעמי לבין יכולת שניתן להפעיל שוב ושוב, לשתף בין אנשים וצוותים, ולשפר לאורך זמן.
הרעיון המרכזי הוא ש־Skill הוא לא עוד פרומפט.
Skill הוא יכולת שניתן להשתמש בה שוב ושוב, לשתף בין אנשים וצוותים, ולשפר לאורך זמן. במקום שכל עובד יכתוב את אותם פרומפטים מחדש, הופכים ידע ותהליכי עבודה ליכולות ארגוניות משותפות.