Agentic AI กำลังเป็นเทรนด์ที่น่าจับตามองในโลกเทคโนโลยี หลายคนเชื่อว่ามันจะเข้ามาปฏิวัติวงการธุรกิจและอุตสาหกรรมต่างๆ แต่ Agentic AI คืออะไร? แล้วมันต่างจาก AI แบบเดิมๆ อย่างไร?

Agentic AI คืออะไร?

Agentic AI คือระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ไม่เพียงแค่รับข้อมูลจากสิ่งแวดล้อม แต่ยังสามารถใช้ข้อมูลเหล่านั้นในการตัดสินใจและทำให้บรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ได้ โดยระบบนี้จะใช้เทคโนโลยีอย่าง Machine Learning (ML) และ Natural Language Processing (NLP) เพื่อให้สามารถทำงานได้ด้วยตัวเอง และเรียนรู้จากคำสั่งหรือเป้าหมายที่ได้รับ

ลืมภาพของ AI ที่ทำตามคำสั่งแบบเดิมๆ ไปได้เลย เพราะ Agentic AI สามารถคิดและตัดสินใจเองได้ มันไม่ใช่แค่เครื่องมือที่รับคำสั่ง แต่เป็นระบบที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและทำงานได้อย่างอิสระ เหมือนมีผู้ช่วย AI ที่คอยเรียนรู้และปรับวิธีการทำงานให้เหมาะสมกับเป้าหมายที่ได้รับมอบหมาย

ความสามารถเด่นของ AI Agent

AI Agent มีความสามารถเฉพาะตัวที่โดดเด่นกว่า AI ทั่วไปในหลายด้าน ซึ่งช่วยให้สามารถดำเนินการได้หลากหลายและตอบโจทย์ความซับซ้อนของงานต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนี้:

1. ทักษะการรับรู้ (Perception Skills): AI Agent สามารถเก็บรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น เซนเซอร์ ข้อมูลป้อนเข้าเอกสาร หรือฐานข้อมูล โดยสามารถประมวลผลข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว

2. ทักษะการใช้ตรรกะ (Reasoning Skills): AI Agent ใช้ตรรกะเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและนำไปสู่ข้อสรุปหรือการตัดสินใจอย่างเป็นลำดับขั้นตอน รองรับการประเมินปัญหาที่ซับซ้อนได้

3. การเรียนรู้และปรับตัว (Learning and Adaptation): ด้วยเทคโนโลยี Large Language Model (LLM) AI Agent สามารถเรียนรู้จากผลลัพธ์ที่ผ่านมาและปรับปรุงพฤติกรรมของตัวเอง เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพในการทำงานได้อย่างต่อเนื่อง

4. ความสามารถในการตัดสินใจ (Decision-Making): AI Agent ใช้ข้อมูลสะสมและการวิเคราะห์สถานการณ์แบบเรียลไทม์ เพื่อกำหนดแนวทางปฏิบัติที่เหมาะสมและสอดคล้องกับบริบทของงาน

5. การทำงานโดยยึดเป้าหมาย (Goal Orientation): AI Agent ถูกออกแบบมาให้มีเป้าหมายที่ชัดเจน ซึ่งอาจเป็นเป้าหมายง่าย ๆ เช่น การจัดเรียงข้อมูล หรืองานที่ซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจที่สำคัญ

6. การทำงานอัตโนมัติ (Autonomy): AI Agent สามารถทำงานโดยไม่ต้องอาศัยการกำกับดูแลจากมนุษย์ตลอดเวลา โดยใช้เทคโนโลยี Robotic Process Automation (RPA) เพื่อกำหนดกฎเกณฑ์และข้อจำกัดในงานได้อย่างอิสระ

ประเภทของ AI Agent แบบ Agentic Model

AI Agent มีการพัฒนาเป็นหลายประเภท เพื่อตอบสนองต่อความต้องการและปัญหาที่แตกต่างกัน ได้แก่:

1. Simple Reflex Agent (AI แบบตอบสนองเรียบง่าย)

• ตอบสนองต่อข้อมูลสภาพแวดล้อม ณ ขณะนั้น โดยไม่พิจารณาประวัติข้อมูล
• ไม่มีการวางแผนหรือวิเคราะห์ผลกระทบระยะยาว
• เหมาะสำหรับงานที่ไม่ซับซ้อนและไม่มีความต้องการปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลง

2. Model-Based Reflex Agent (AI ที่ตอบสนองอิงตามแบบจำลอง)

• ใช้แบบจำลองภายในเป็นฐานข้อมูลสำหรับตัดสินใจ
• ติดตามเหตุการณ์ในสภาพแวดล้อมที่ข้อมูลไม่สมบูรณ์
• มีขีดจำกัดตามขนาดของแบบจำลองที่ใช้

3. Goal-Based Agent (AI ที่อิงตามเป้าหมาย)

• เพิ่มเป้าหมายที่ชัดเจนเพื่อช่วยให้ AI ตัดสินใจเลือกวิธีการที่ดีที่สุด
• ใช้กระบวนการวางแผนเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเฉพาะ

4. Utility-Based Agent (AI ที่อิงตามอรรถประโยชน์)

• ใช้อรรถประโยชน์ในการวัดระดับความสำเร็จของเป้าหมาย
• วิเคราะห์ผลลัพธ์ที่แตกต่างเพื่อเลือกแนวทางที่ให้ผลลัพธ์ดีที่สุด

5. Learning Agent (AI ที่สามารถเรียนรู้ได้)

• ปรับปรุงความสามารถและประสิทธิภาพตามประสบการณ์ใหม่ ๆ
• รับข้อเสนอแนะจากผลลัพธ์หรือการปฏิสัมพันธ์กับผู้ใช้อย่างต่อเนื่อง

กระบวนการทำงานของ AI Agent แบบ Agentic

AI Agent ใช้ระบบ Multi-Agent System (MAS) เชื่อมโยงกับ API หลายตัว เพื่อรองรับการแก้ไขงานที่ซับซ้อน กระบวนการสำคัญได้แก่:

1. การรวมข้อมูล (Data Integration)

รวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น ฐานข้อมูลหรือเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์ เพื่อให้ AI Agent วิเคราะห์และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ

2. จุดตัดสินใจ (Decision Nodes)

AI Agent แต่ละตัวเชี่ยวชาญในงานเฉพาะด้าน โดยจุดตัดสินใจเหล่านี้ช่วยทำให้การวิเคราะห์และการตัดสินใจซับซ้อนเกิดขึ้นได้โดยอัตโนมัติ

3. กลไกการรับข้อเสนอแนะ (Feedback Mechanism)

ระบบการรับข้อเสนอแนะช่วยให้ AI Agent เรียนรู้จากผลลัพธ์ และพัฒนาศักยภาพผ่านการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมอย่างต่อเนื่อง

AI Agent ถูกสร้างขึ้นมาได้อย่างไร?

การสร้าง AI Agent เป็นกระบวนการที่ต้องอาศัยการวางแผนและการพัฒนาอย่างเป็นระบบ ซึ่งประกอบด้วยขั้นตอนสำคัญดังนี้:

1. กำหนดเป้าหมายของ AI Agent เริ่มจากการระบุวัตถุประสงค์และผลลัพธ์ที่ต้องการ เช่น ต้องการให้ AI Agent ช่วยแก้ปัญหาอะไร หรือเพิ่มประสิทธิภาพในด้านใด

2. รวบรวมและเตรียมข้อมูล ข้อมูลที่มีคุณภาพคือหัวใจสำคัญในการพัฒนา AI Agent จำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และตรวจสอบความถูกต้อง ความครบถ้วน และความพร้อมใช้งาน

3. เลือกวิธีการ AI/ML ที่เหมาะสม เลือกอัลกอริทึมและเทคนิคของปัญญาประดิษฐ์ (AI) หรือการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่เหมาะสมกับเป้าหมายและข้อมูล เช่น Neural Networks, Decision Trees หรือ Reinforcement Learning

4. ออกแบบสถาปัตยกรรมของ AI Agent สร้างโครงสร้างภายในของ AI Agent ที่รวมองค์ประกอบสำคัญ เช่น การรับรู้ข้อมูล การตัดสินใจ และการดำเนินการ

5. ฝึกฝนและปรับแต่ง AI Agent ใช้ข้อมูลที่เตรียมไว้ในการฝึก AI Agent และปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องผ่านการทดสอบและการปรับแต่ง

6. ปรับใช้และตรวจสอบประสิทธิภาพ นำ AI Agent ไปใช้งานจริงในสภาพแวดล้อมที่กำหนด และตรวจสอบผลลัพธ์อย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้ตามเป้าหมาย

การใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น ChatGPT กำลังกลายเป็นพื้นฐานสำคัญในการพัฒนา AI Agent สมัยใหม่ ด้วยความสามารถในการเข้าใจคำแนะนำหรือข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนเข้าไป โมเดลเหล่านี้จึงถูกนำมาประยุกต์ใช้ในงานหลากหลายรูปแบบ และเมื่อผสานการทำงานร่วมกับเฟรมเวิร์กอย่าง AutoGen ก็ยิ่งเพิ่มศักยภาพของ AI Agent ให้สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ตัวอย่างการใช้งาน AI Agent ในอุตสาหกรรมต่างๆ

1. ด้านการศึกษา

AI Agent สามารถทำหน้าที่เป็นผู้สอนส่วนตัว ช่วยปรับแผนการเรียนรู้ให้เหมาะกับนักเรียนแต่ละคน พร้อมให้คำแนะนำแบบเรียลไทม์และเนื้อหาที่ปรับเปลี่ยนได้

2. การวิเคราะห์ข้อมูลการขาย

ผู้จัดการฝ่ายขายสามารถใช้ AI Agent เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า คาดการณ์พฤติกรรมการซื้อ และค้นหากลุ่มเป้าหมายที่มีแนวโน้มสูง ซึ่งช่วยขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจ

3. กระบวนการจ่ายเงินเดือน

AI Agent ช่วยจัดการเงินเดือนพนักงาน โดยดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลบริษัทและคำนวณอย่างแม่นยำ ลดเวลาและความซับซ้อนของงาน HR พร้อมลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์ ด้วยการพัฒนา AI Agent ที่มีประสิทธิภาพ องค์กรสามารถเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันและยกระดับการทำงานในหลากหลายด้านได้อย่างมีประสิทธิผล

ประโยชน์ของการใช้ AI Agent

การนำ AI Agent มาใช้งานช่วยให้เราทำงานได้ง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยมีข้อดีหลักๆ ดังนี้

• เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานAI Agent สามารถทำงานที่ซ้ำซากได้เองโดยอัตโนมัติ ทำให้กระบวนการทำงานรวดเร็วขึ้น แถมยังทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง ช่วยเพิ่มผลผลิตและลดค่าใช้จ่ายเรื่องแรงงาน
• ทำให้ผู้ใช้พอใจมากขึ้นAI Agent สามารถปรับการตอบสนองให้เหมาะกับแต่ละคน และสร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นให้กับผู้ใช้งาน ส่งผลให้ลูกค้ารู้สึกพึงพอใจและอยากกลับมาใช้บริการอีก
• ช่วยตัดสินใจได้ดีขึ้น AI Agent วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว พร้อมแนะนำแนวทางหรือข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ช่วยให้การตัดสินใจต่างๆ แม่นยำและมีเหตุผลมากขึ้น
• ยืดหยุ่นและรองรับการเติบโตAI Agent สามารถปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงหรือความต้องการใหม่ๆ ของผู้ใช้ได้ และยังขยายการทำงานเพื่อรองรับปริมาณงานที่เพิ่มขึ้นได้อย่างสบาย

ด้วยคุณสมบัติเหล่านี้ AI Agent จึงเป็นตัวช่วยที่ดีในการทำงานและพัฒนาธุรกิจในยุคปัจจุบัน

ความท้าทายในการใช้ AI Agent ในรูปแบบ Agentic Model

แม้ว่า Agentic AI จะมีศักยภาพที่หลากหลาย แต่การนำเทคโนโลยีนี้มาใช้อย่างมีประสิทธิภาพก็ยังคงเผชิญความท้าทายสำคัญในหลายด้าน ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการจัดการเพื่อให้การปรับใช้ประสบความสำเร็จ

1. ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

ปัญหาด้านความเป็นส่วนตัวถือเป็นความกังวลสำคัญ เนื่องจาก AI Agent มักต้องการเข้าถึงข้อมูลผู้ใช้ที่มีความอ่อนไหว เช่น ข้อมูลส่วนบุคคล ประวัติการใช้งานอินเทอร์เน็ต และพฤติกรรมการใช้งาน เพื่อให้สามารถมอบบริการและคำแนะนำเฉพาะบุคคลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้น การจัดเก็บ ประมวลผล และปกป้องข้อมูลอย่างปลอดภัยจึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อรักษาความไว้วางใจจากผู้ใช้ รวมถึงการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว เช่น GDPR ในสหภาพยุโรป หรือ CCPA ในสหรัฐอเมริกา

2. ความท้าทายด้านจริยธรรม

เมื่อ AI Agent มีความซับซ้อนและความสามารถในการทำงานอย่างอิสระเพิ่มขึ้น ก็ยิ่งมีคำถามด้านจริยธรรมที่ต้องพิจารณา เช่น:

• ความโปร่งใสและความรับผิดชอบในกระบวนการทำงาน
• อคติที่อาจเกิดขึ้นจากอัลกอริทึม
• ผลกระทบของการตัดสินใจที่ส่งผลต่อชีวิตมนุษย์

นักพัฒนาจำเป็นต้องประเมินผลกระทบด้านจริยธรรมของ AI Agent อย่างรอบคอบ พร้อมใช้มาตรการป้องกันที่เหมาะสม เพื่อให้มั่นใจว่าเทคโนโลยีนี้สอดคล้องกับค่านิยมและสร้างประโยชน์ต่อสังคมโดยรวม

3. ความซับซ้อนทางเทคนิค

การพัฒนา AI Agent ให้มีประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือจำเป็นต้องเผชิญกับความท้าทายทางเทคนิคหลายประการ เช่น:

• การพัฒนาความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
• การรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาหลากหลาย
• การออกแบบอัลกอริทึมการตัดสินใจที่ปรับตัวได้ตามบริบท
• การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้และมีความปลอดภัย

การแก้ไขข้อจำกัดเหล่านี้มักต้องใช้ความร่วมมือระหว่างผู้เชี่ยวชาญหลายสาขาและการใช้เทคโนโลยีขั้นสูง

AI Agent และการพัฒนาแอปพลิเคชันแบบ Low-Code

เมื่อพูดถึง Agentic AI เราจะต้องไม่พลาดการพูดถึงแพลตฟอร์ม Low-Code และ No-Code ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้การพัฒนา AI Agent ที่ใช้ Agentic Model เป็นเรื่องที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้น การเติบโตของ AI Agent ที่พัฒนาขึ้นด้วยโมเดลนี้ทำให้กระบวนการสร้างระบบซอฟต์แวร์อัจฉริยะมีความสะดวกและยืดหยุ่นมากขึ้น การเปิดตัวแพลตฟอร์ม Low-Code และ No-Code ช่วยให้ทั้งบุคคลและองค์กรสามารถสร้างและปรับใช้ AI Agent ของตนได้ง่ายดายยิ่งขึ้น

Low-Code คืออะไร?

Low-Code เป็นวิธีการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ใช้เครื่องมือภาพและองค์ประกอบที่พร้อมใช้งาน เพื่อลดการเขียนโค้ดโดยผู้พัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดมากนัก หรืออาจจะไม่ต้องเขียนโค้ดเลยก็ได้ แพลตฟอร์มนี้มักจะประกอบไปด้วย API สำหรับการทำงานอัตโนมัติและอินเตอร์เฟซที่รองรับการลากและวาง ซึ่งช่วยให้การพัฒนาแอปพลิเคชันทำได้รวดเร็วและง่ายดายมากขึ้น

ความแตกต่างระหว่าง Full-Code, Low-Code และ No-Code

• Full-Code: ต้องใช้ความสามารถในการเขียนโค้ดอย่างเต็มที่และซับซ้อน มักใช้สำหรับการพัฒนาที่ต้องการความยืดหยุ่นและการควบคุมที่สูงที่สุด
• Low-Code: ใช้การเขียนโค้ดเพียงเล็กน้อย และมีเครื่องมือที่ช่วยให้การพัฒนาแอปพลิเคชันเร็วขึ้น โดยยังคงสามารถปรับแต่งและควบคุมการทำงานได้ในระดับหนึ่ง
• No-Code: แทบไม่ต้องใช้การเขียนโค้ดเลย สามารถสร้างซอฟต์แวร์และ AI Agent ได้ง่ายๆ โดยไม่ต้องมีทักษะด้านการเขียนโค้ด เครื่องมือที่ใช้มักเป็นแบบลากและวาง

การเปรียบเทียบระหว่าง Full-Code, Low-Code และ No-Code

กลุ่มเป้าหมาย

• Full-Code: นักพัฒนาที่มีทักษะการเขียนโค้ดสูง
• Low-Code: ผู้ที่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการเขียนโค้ด
• No-Code: ผู้ที่ไม่มีทักษะการเขียนโค้ดหรือผู้พัฒนาที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์

การเขียนโค้ดที่จำเป็น

• Full-Code: ต้องเขียนโค้ดทั้งหมด
• Low-Code: เขียนโค้ดเพียงบางส่วน
• No-Code: ไม่มีการเขียนโค้ด

ความเร็วในการพัฒนา

• Full-Code: ช้ากว่า เพราะต้องเขียนโค้ดและทดสอบทั้งหมด
• Low-Code: เร็วขึ้นเนื่องจากใช้เครื่องมือและส่วนประกอบที่สร้างไว้ล่วงหน้า
• No-Code: เร็วที่สุด เพราะใช้เครื่องมือที่พร้อมใช้งานและไม่ต้องตั้งค่าหรือทดสอบโค้ด

ความยืดหยุ่น

• Full-Code: มีความยืดหยุ่นสูงสุด
• Low-Code: ปานกลาง สามารถปรับแต่งได้บางส่วน
• No-Code: ความยืดหยุ่นต่ำที่สุด

การทำงานร่วมกัน

• Full-Code: ทำงานร่วมกันได้ยากเนื่องจากความซับซ้อนทางเทคนิค
• Low-Code: ทำงานร่วมกันได้ง่ายขึ้นจากการลดความซับซ้อน
• No-Code: สะดวกในการทำงานร่วมกันมากที่สุด

การบำรุงรักษา

• Full-Code: ซับซ้อนและใช้เวลานาน
• Low-Code: บำรุงรักษาและอัปเดตได้ง่ายกว่า
• No-Code: ง่ายที่สุดในการบำรุงรักษาและอัปเดต

ตัวอย่าง

• Full-Code: AutoGen, CrewAI
• Low-Code: FabriXAI, Dify.ai
• No-Code: VectorShift, Relevance AI

แนวโน้มในอนาคตของ Agentic AI

การพัฒนา AI Agent ด้วย Low-Code หรือ No-Code จะช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถสร้าง AI Agent ของตัวเองได้สะดวกขึ้น ซึ่งอาจส่งผลให้สาขานี้มีการปรับใช้อย่างกว้างขวางมากขึ้นในอนาคต นอกจากนี้ เราคาดว่า AI Agent จะมีความสามารถในการพึ่งพาตนเองมากขึ้น สามารถตัดสินใจที่ซับซ้อนได้เอง และมีการปรับตัวตามสภาพแวดล้อมโดยไม่ต้องพึ่งการควบคุมจากมนุษย์มากนัก นอกจากนี้ การพัฒนา AI Agent จะเน้นไปที่การโต้ตอบแบบหลายรูปแบบ เช่น การใช้ภาษาธรรมชาติ (NLP) และการรับข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อตอบสนองผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้น

สุดท้าย ความสำคัญของการพัฒนา AI Agent ที่มีจริยธรรมและความน่าเชื่อถือจะเพิ่มมากขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่า AI Agent ถูกออกแบบและปรับใช้อย่างโปร่งใส และสามารถจัดการกับปัญหาด้านอคติ ความเป็นส่วนตัว และความรับผิดชอบได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บทสรุป

การพัฒนา AI Agent ด้วย Agentic Model กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการสร้างและใช้งานซอฟต์แวร์อย่างมีนัยสำคัญ ด้วยการเปิดทางให้บุคคลทั่วไปสามารถสร้าง AI Agent ได้ง่ายขึ้นผ่านแพลตฟอร์ม Low-Code และ No-Code อย่างไรก็ตาม การพัฒนาและการใช้งาน AI Agent ยังมีความท้าทายที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบเพื่อให้การใช้งานประสบผลสำเร็จและปลอดภัย

อ้างอิง: blog.openapihub