סוכני תובנות: מערכת רב-סוכנים מבוססת LLM למוכרי אמזון

בעולם המסחר האלקטרוני התחרותי, מוכרים באמזון מתמודדים עם אתגרים מרכזיים: גילוי קשה של כלים זמינים, ניצול לא יעיל של נתונים עשירים ושימוש מוגבל בתובנות עסקיות. כדי לפתור זאת, פותחה מערכת סוכני תובנות (Insight Agents), מערכת רב-סוכנים שיחתית המספקת תובנות נתונים אישיות באמצעות אחזור מידע אוטומטי. ההיפותזה: סוכני תובנות יהוו כפל כוח למוכרים, יקצרו מאמצים ויאיצו החלטות עסקיות טובות יותר. המערכת כבר הושקה למוכרי אמזון בארה"ב. סוכני תובנות בנויה על פרדיגמת תכנון-והוצאה לפועל, מבוססת מודלי שפה גדולים (LLM), ומכוונת לכיסוי מקיף, דיוק גבוה וזמן תגובה נמוך. היא כוללת מבנה היררכי: סוכן מנהל וסוכנים עובדים שניים – הצגת נתונים ויצירת תובנות. פתרון למידת מכונה פשוט אך יעיל לסוכן המנהל משלב זיהוי תחום חיצוני (OOD) באמצעות מודל קודק-דקודר קל משקל, ונתיב סוכנים באמצעות מסווג מבוסס BERT, שמאזן בין דיוק למהירות. בסוכני העובדים, תכנון אסטרטגי למודל נתונים מבוסס API מפרק שאילתות לרכיבים גרעיניים להגברת דיוק התשובות. ידע תחומי מוזרק דינמית לסוכן יצירת התובנות, לשיפור איכותן. לפי הדיווח, המערכת השיגה דיוק של 90% בהערכה אנושית, עם זמן תגובה P90 מתחת ל-15 שניות – תוצאות מרשימות ליישום פרודקטיבי. המערכת מדגימה כיצד טכנולוגיות רב-סוכנים יכולות לפשט תהליכים מורכבים במסחר אלקטרוני. בהשוואה לכלים מסורתיים, סוכני תובנות מציעה אינטראקציה שיחתית טבעית, מותאמת אישית, שמפחיתה את הצורך בידע טכני. למוכרים ישראלים הפועלים באמזון, זה פירושו גישה מהירה יותר לנתונים גלובליים, שיפור תחרותיות בשוק הבינלאומי. עבור מנהלי עסקים, סוכני תובנות מבטיחה השקעה משתלמת: החלטות מהירות יותר מבוססות נתונים יובילו לצמיחה. כדאי לעקוב אחר השקה גלובלית ולשקול אימוץ מוקדם. האם סוכני תובנות ישנו את חוקי המשחק במסחר אלקטרוני?