ปี 2024 เป็นปีที่ AI Agents ได้รับความนิยมอย่างมาก และแนวโน้มในปี 2025 ชี้ให้เห็นว่าเทคโนโลยีนี้จะขยายตัวและพัฒนาต่อไปอย่างรวดเร็ว AI Agents กำลังถูกนำมาใช้ในหลายอุตสาหกรรมเพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงาน ลดภาระงานที่ซ้ำซ้อน และเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน
ในบทความนี้ เราจะสำรวจแนวทางการสร้างและใช้งาน AI Agents ในปี 2025 โดยอ้างอิงข้อมูลจากเอกสาร “Building Effective Agents” ของ Anthropic รวมถึงการเปรียบเทียบแพลตฟอร์มและ Frameworks ต่างๆ ที่ช่วยให้คุณสามารถเริ่มต้นใช้งาน AI Agents ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
นิยามของ AI Agents และความแตกต่างจาก Workflows
แต่ละ Framework อาจให้นิยามของ AI Agents แตกต่างกัน แต่โดยทั่วไปแล้ว AI Agent หมายถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่มี System Prompt, Tools และ Memory เพื่อให้สามารถทำงานเชิงตรรกะและดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ความแตกต่างระหว่าง AI Agents และ Workflows
Anthropic ได้แยกความแตกต่างระหว่าง Agents และ Workflows ดังนี้:
- Workflows: เป็นชุดของ LLMs และ Tools ที่ทำงานผ่าน Predefined Code Paths
- Agents: มีความเป็นอิสระมากกว่า สามารถเชื่อมต่อกับ LLMs และตัดสินใจได้เอง
นั่นหมายความว่า Workflows เหมาะสำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำและคาดการณ์ผลลัพธ์ได้ง่าย ในขณะที่ AI Agents เหมาะสำหรับงานที่ซับซ้อนและต้องการความยืดหยุ่น
แพลตฟอร์มและ Frameworks สำหรับ AI Agents
การสร้าง AI Agents ต้องอาศัยเครื่องมือและ Frameworks ที่เหมาะสม ปัจจุบันมีแพลตฟอร์มหลากหลายที่ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถพัฒนา Agents ได้ง่ายขึ้น
Frameworks ที่ได้รับความนิยม
- LangGraph และ LangChain
- รองรับ Router Architectures และ REACT (Reasoning and Action)
- สามารถสร้าง Supervisor Agent และ Worker Agents
- มีโครงสร้างเครือข่ายที่ยืดหยุ่น
- Microsoft Autogen
- รองรับ REACT-style Agents
- รองรับ Supervisor Agents, Router Agents และ Memory
- เหมาะสำหรับองค์กรที่ใช้ Azure Stack
- Amazon Bedrock
- เหมาะสำหรับบริษัทที่ใช้ AWS
- รองรับโมเดลจาก Anthropic และ Open-Source Models
- Rivet และ Vellum
- เป็น UI-based Agentic Frameworks
- มี WYSIWYG Editors สำหรับลาก-วาง Agents
- Rivet เป็น Open-source ขณะที่ Vellum เป็นผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์
แพลตฟอร์ม Low-code/No-code
สำหรับผู้ที่ไม่มีพื้นฐานด้านการเขียนโค้ดมากนัก สามารถเลือกใช้แพลตฟอร์มอย่าง FlowWise AI ที่มีอินเทอร์เฟซแบบลาก-วาง หรือ Penti AI สำหรับการใช้งานง่ายๆ บน Python
รูปแบบของ AI Agents ที่ Anthropic แนะนำ
Anthropic ได้กำหนดรูปแบบของ AI Agents ไว้หลายประเภท ซึ่งแต่ละประเภทมีการใช้งานที่แตกต่างกัน
1. Augmented LLM (Retrieval Augmented Generation – RAG)
- ใช้ LLM ในการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล Vector
- เหมาะสำหรับการสืบค้นข้อมูลและการสร้างเนื้อหาตามบริบท
2. Prompt Chaining
- แบ่งงานใหญ่ออกเป็นขั้นตอนย่อยๆ
- ปรับปรุงผลลัพธ์ให้มีความแม่นยำมากขึ้น
3. Routing
- ใช้ LLM Router เพื่อตัดสินใจส่งคำขอไปยังโมเดลที่เหมาะสม
- เหมาะสำหรับระบบที่ต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เช่น การแพทย์หรือการสนับสนุนลูกค้า
4. Parallel Processing
- กระจายงานไปยัง LLM หลายตัวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
- ใช้สำหรับงานที่ต้องการลดระยะเวลาการประมวลผล
5. Orchestrator Workers
- มี Supervisor Agent ที่บริหารจัดการงานของ AI Agents อื่นๆ
- ใช้ในระบบที่มีความซับซ้อนสูง
6. Evaluator-Optimizer
- ใช้ Agent หนึ่งตัวสร้างผลลัพธ์ และอีกตัวทำหน้าที่ประเมินคุณภาพ
- เหมาะสำหรับการพัฒนา Software และการเขียนโค้ด
7. Autonomous Agents
- สามารถดำเนินงานและทำซ้ำลูปการทำงานได้เอง
- มีความยืดหยุ่นสูงแต่ต้องควบคุมการทำงานเพื่อไม่ให้เกิด Loop ที่ไม่สิ้นสุด
กรณีการใช้งานของ AI Agents ในปี 2025
AI Agents กำลังถูกนำไปใช้ในหลายๆ อุตสาหกรรมเพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน
1. Customer Support Agents
- ใช้ในธุรกิจธนาคาร, ประกันภัย, และบริการลูกค้า
- สามารถตอบคำถามลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
2. Employee Agents
- ใช้ช่วยเหลือพนักงานในองค์กร เช่น HR, การวิเคราะห์ข้อมูล และการบริหารโครงการ
3. Coding Agents
- GitHub Copilot และ AI Coding Assistants กำลังเป็นที่นิยม
- สามารถช่วยนักพัฒนาเขียนโค้ดและตรวจสอบข้อผิดพลาด
4. Data Agents
- ใช้รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล
- ช่วยจัดการข้อมูลให้เป็นหมวดหมู่และตรวจจับแนวโน้ม
5. Cybersecurity Agents
- ใช้ป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์และตรวจสอบความปลอดภัยของระบบ
6. Creative Agents
- ใช้ในการสร้างวิดีโอ, ภาพ, และงานศิลปะต่างๆ
วิธีเลือก Framework และเครื่องมือที่เหมาะสม
เนื่องจากมี Frameworks จำนวนมาก การเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมจึงเป็นสิ่งสำคัญ
ปัจจัยที่ควรพิจารณา:
- Use Cases – งานที่ต้องการให้ AI Agent ทำคืออะไร
- Skillset ของทีม – ทีมมีประสบการณ์ด้านการเขียนโค้ดหรือไม่
- Integration กับระบบปลายทาง – ต้องการเชื่อมต่อกับ AWS, Azure หรือ Google Cloud หรือไม่
- งบประมาณและระยะเวลา – มีงบประมาณและระยะเวลาที่แน่นอนหรือไม่
- AI Ops และการบำรุงรักษา – ต้องการแพลตฟอร์มที่รองรับความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวหรือไม่
สรุป
AI Agents กำลังกลายเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการทางธุรกิจในปี 2025 การเลือกใช้ Framework และเครื่องมือที่เหมาะสมสามารถช่วยให้คุณสร้าง AI Agents ที่มีประสิทธิภาพและตอบโจทย์การใช้งานได้ดีขึ้น
ประเด็นสำคัญ:
- AI Agents มีบทบาทสำคัญในธุรกิจและอุตสาหกรรมต่างๆ
- Anthropic ได้กำหนดรูปแบบของ AI Agents ที่แตกต่างกันตามการใช้งาน
- Frameworks เช่น LangChain, Microsoft Autogen และ Amazon Bedrock เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ
- การเลือกใช้เครื่องมือควรพิจารณาจาก Use Cases, Skillset ของทีม และการบูรณาการกับระบบที่มีอยู่
หากคุณกำลังมองหาแนวทางในการเริ่มต้น AI Agents ในปี 2025 บทความนี้สามารถเป็นแนวทางสำหรับคุณในการตัดสินใจเลือกเครื่องมือและแพลตฟอร์มที่เหมาะสมที่สุด
📍 ติดตามเนื้อหาเพิ่มเติม ที่เรานำมาฝากได้ ที่นี่
อัปเดตความรู้เรื่อง AI และเทคนิคการทำงานให้คุณทุกสัปดาห์! ได้ที่ learn.prompt-expert.co
